Séries chronologiques: Analyse spectrale et filtration linéaire
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Explore la méthode d'échantillonnage de fréquence pour approximer les filtres idéaux, utiles pour le prototypage rapide mais manquant de contrôle fin sur les erreurs.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore la numérisation dans les interfaces neuronales, couvrant les modèles MOS, les amplificateurs CMOS, les facteurs de bruit, DC offset et les bases ADC.
Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
Couvre la modélisation structurale, le filtre Kalman, la stationnarité, les méthodes d'estimation, la prévision et les modèles ARCH dans les séries chronologiques.
