Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
Explore les bases du traitement du signal audio, y compris l'analyse du son, les caractéristiques de fréquence et les techniques de compression, présentées par Alain Dufaux.
Explore la détection de compression pour les signaux neuronaux, en mettant l'accent sur la réduction des données et la reconstruction efficace des signaux.
