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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 la transformée de Fourier, ses propriétés et ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, démontrant son importance dans l'analyse mathématique.
Explore la numérisation dans les interfaces neuronales, couvrant les modèles MOS, les amplificateurs CMOS, les facteurs de bruit, DC offset et les bases ADC.
Couvre les leçons d'introduction sur les signaux et les systèmes, le traitement du signal et les applications pratiques telles que la compression d'images et le multimédia.
Couvre les bases des signaux et des systèmes de communication, y compris la modulation, l'imagerie médicale, l'analyse de Fourier et les systèmes biologiques.
Souligne l'importance des espaces vecteurs dans le traitement des signaux, offrant un cadre unifié pour différents types de signaux et la conception du système.
Explore la transduction et le déclassement dans les dispositifs micro/nanomécaniques, en mettant l'accent sur les sources sonores et le traitement des signaux.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
