Explore le filtrage du bruit, l'estimation du signal et l'optimisation du rapport signal sur bruit grâce au théorème de Wiener-Khintchine et à la densité spectrale de puissance.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
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.
Couvre la modélisation des systèmes dynamiques, y compris les définitions, les exemples et les processus de linéarisation pour une analyse plus facile.
Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.
