Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre l'analyse des processus stochastiques de deuxième ordre dans les systèmes de communication et la restauration d'images à l'aide du filtre Wiener.
Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et 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.
