Principes de la communication numérique

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Explore l'échantillonnage idéal, la transformation de Fourier, la répétition spectrale et la reconstruction du signal analogique.

Couvre l'importance de l'échantillonnage dans le traitement du signal, y compris le théorème d'échantillonnage et la reconstruction du signal.

Couvre le théorème d'échantillonnage, l'échantillonnage des trains d'impulsions, les signaux à bande limitée et le taux de Nyquist.

Explore les fondamentaux ADC pour les capteurs intelligents IoT, couvrant la quantification, les non-idéalités et les topologies.

Présente les bases des signaux et des systèmes, des systèmes de communication et du traitement du signal.

Couvre les concepts d'échantillonnage et de reconstruction dans le traitement du signal, en expliquant les conditions d'une reconstruction précise.

Couvre les concepts de quantification, de codage et d'échantillonnage dans le traitement du signal.

Explore les définitions de base du signal, les propriétés et les techniques de traitement du signal numérique.

Explore l'échantillonnage des sinusoïdes purs, en mettant l'accent sur le théorème de Nyquist et ses implications pratiques.

Couvre le processus de décodage des codes convolutifs et l'analyse des diagrammes oculaires.