Filtrage d'images: bases et techniques

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Le théorème de la convolution

Explore le théorème de la convolution, la reconstruction du DTFT, les effets de réponse de fréquence et la construction de signaux.

Transformée de Fourier et produit de convolution dans le traitement du signal

Explore la transformation de Fourier, le produit de convolution et leurs applications dans le traitement du signal.

Filtres numériques : approximation de la réponse en fréquence

Explore la synthèse numérique des filtres, en mettant l'accent sur l'approximation de la réponse en fréquence et le placement du pôle zéro.

Filtres numériques: Filtres RII - Partie 2

Couvre les filtres RII numériques, les filtres elliptiques et Chebyshev, les transformations de fréquence et la réalisation des filtres.

Traitement de l'image I: conception du filtre et conditions limites

Explore la conception des filtres, les conditions limites, le filtrage du domaine de Fourier et les filtres de lissage utiles pour le traitement d'images.

Filtres Fondamentaux: Polynômes de Chebyshev et conception de filtres

Couvre les polynômes de Chebyshev, la conception de filtre tout-pôle, les filtres RLC et les implémentations de filtre actif-RC et OTA-C.

Convolution des distributions et des équations différentielles

Explore la convolution des distributions tempérées et résout des équations différentielles en utilisant des solutions fondamentales.

Estimation et prévision linéaires

Explore l'estimation linéaire, les filtres Wiener et la prédiction optimale dans le traitement du signal.

Traitement du signal : restauration d'image et prédiction linéaire

Explore la restauration d'image et la prédiction de signal à l'aide de filtres linéaires dans le traitement du signal.

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.