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Traitement du signal : corrélation et densité spectrale
Séances de cours associées (39)
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.
Propriétés des signaux de domaine temps-fréquence
Couvre les principales propriétés des signaux de domaine temps-fréquence et leurs limites.
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.
Outils de traitement des signaux statistiques
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Transformée de Fourier : concepts et applications
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Processus stochastiques et densités spectrales
Couvre les densités spectrales, les corrélations de signaux et les processus de bruit blanc dans les systèmes stochastiques.
Théorème d'interprétation et de réciprocité de la transformée de Fourier
Explore l'interprétation de la transformée de Fourier et son application à la modification du signal.
Estimation de la fréquence: Signaux déterministes à faible niveau de bruit
Explore l'estimation de fréquence dans les signaux déterministes en utilisant la résolution DFT et spectrale.
Pollution atmosphérique: analyse de corrélation
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
La transformation rapide de Fourier : bases et applications
Explore l'algorithme de transformation de Fourier rapide pour des applications de traitement de signal efficaces, y compris la division des signaux et l'analyse de la complexité.