Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore le filtrage du bruit, l'estimation du signal et l'optimisation du rapport signal sur bruit grâce au théorème de Wiener-Khintchine et à la densité spectrale de puissance.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.
Couvre les bases du traitement du signal, y compris la fonction de covariance automatique, la densité spectrale de puissance et la conception du filtre.
Couvre le taux d'erreur binaire et les diagrammes oculaires dans les photodétecteurs à grande vitesse, en mettant l'accent sur leur impact sur les performances de communication optique.
