Séance de cours
Outils de traitement des signaux statistiques
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Signaux harmoniques et estimation du spectre
Explore les signaux harmoniques, l'estimation du spectre et les méthodes d'analyse des signaux à l'aide des outils MATLAB.
Méthodes d'estimation spectrale
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice
Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.
Communications à spectre étroit et étalé
Explore les communications à spectre étroit et étalé, les signaux harmoniques et les méthodes d'estimation spectrale à l'aide de MATLAB.
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.
Analyse des données neurophysiologiques
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Traitement statistique du signal
Couvre les modèles de mélange gaussien, le denoising, la classification des données et le tri à laide de lanalyse en composantes principales.
Matlab: 3D Surface Plotting
Couvre les tableaux logiques, les tracés de surface 3D, les courbes paramétriques, l'interpolation et l'ajustement dans Matlab.
Modèles de mélange gaussien : Classification des données
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Programmation pour les ingénieurs
Couvre les concepts de programmation, la gestion de la mémoire, le débogage et les fonctionnalités avancées de MATLAB.