Théorie de l'échantillonnage et de la reconstruction
Graph Chatbot
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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.
Explique l'échantillonnage des signaux, la nécessité d'un échantillonnage discret, les erreurs, la quantification et le choix de la période d'échantillonnage appropriée.
Explore des notions fondamentales dans le traitement d'images et de vidéos, couvrant des applications et des concepts clés comme la quantification des couleurs et les propriétés 2D Fourier Transform.
Couvre les leçons d'introduction sur les signaux et les systèmes, le traitement du signal et les applications pratiques telles que la compression d'images et le multimédia.
Couvre les bases des signaux et des systèmes de communication, y compris la modulation, l'imagerie médicale, l'analyse de Fourier et les systèmes biologiques.
Introduit la Discretisation Temps-Fréquence pour le traitement des signaux numériques et couvre la qualité de l'approximation discrète et les propriétés principales de TFD.
Couvre les bases de l'échantillonnage et de la reconstruction du signal, y compris le théorème d'échantillonnage et les systèmes de reconstruction pratiques.
Explore les formules de synthèse et d'analyse de Fourier transformant discret, les décalages de temps pour les signaux de longueur finie et l'équivalence entre DFS et DFT.
