Signaux et systèmes I: introduction et traitement du signal
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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.
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 théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
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 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.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
Couvre les concepts d'échantillonnage et de reconstruction dans le traitement du signal, en soulignant l'importance de la fréquence d'échantillonnage et des techniques de reconstruction.
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.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
