Couvre les récepteurs MIMO, les détecteurs linéaires, l'annulation des interférences et l'analyse des performances dans les communications sans fil avancées.
Explore la régression linéaire avec et sans covariables, couvrant des modèles capturés par des distributions indépendantes et des outils comme des sous-espaces et des projections orthogonales.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Couvre le modèle de système, les récepteurs linéaires, l'évaluation des performances et les interprétations graphiques des récepteurs MIMO, y compris la détection du maximum de vraisemblance et l'annulation successive des interférences.
Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
