Séance de cours
Signaux et systèmes II: vecteurs aléatoires complexes et stationnarité
Séances de cours associées (35)
Distributions elliptiques : Propriétés et applications
Couvre les distributions elliptiques, y compris les propriétés, les applications et les implications de la gestion des risques.
Fondements du traitement des signaux
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Vecteurs aléatoires gaussiens
Explore les vecteurs gaussiens, les fonctions génératrices de moment, l'indépendance, les fonctions de densité, les transformations affines et les formes quadratiques.
Matrices définies non négatives et matrices de covariance
Couvre les matrices définies non négatives, les matrices de covariance et l'analyse en composantes principales pour une réduction optimale des dimensions.
Formes quadratiques et formes bilinéaires symétriques
Explore les formes quadratiques, les formes bilinéaires symétriques et leurs propriétés.
Rapprochement Landau: modèle d'émission
Explore l'approximation Landau appliquée au modèle Ising en physique statistique.
Formes quadratiques et matrices symétriques
Explore des exemples de quotients algébriques en utilisant des cartes d'invariance et discriminantes.
La stationnarité dans les processus stochastiques
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
Matrices symétriques et formes quadratiques
Explore les matrices symétriques, la diagonalisation et les propriétés des formes quadratiques.
Topologie d'Adeles
Couvre la topologie d'Adèles et leur relation avec les formes quadratiques, les variétés polynomiales et les propriétés de finitude.