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Couvre le filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS pour les scénarios d'enregistrement immobile, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique dans MATLAB.
Fournit un aperçu des projets d'ingénierie, des conseils de dépannage et des démonstrations pratiques sur le traitement du signal et l'intégration Arduino.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris le spectre de diffusion, l'analyse spectrale, les communications à bande ultra large et l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.