Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.
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.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, en mettant l'accent sur les signaux tels que le train d'impulsions, les signaux harmoniques et les signaux à spectre lisse.
Introduit les fondamentaux du bruit dans l'électronique, couvrant les origines, les types de signaux, les caractéristiques de puissance et les sources de bruit.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
