Traitement du signal : restauration d'image et prédiction linéaire
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Explore les propriétés élémentaires des transformées de Fourier, de la convolution, du théorème de Parseval et de la solution d'Alembert de l'équation des ondes en utilisant les transformées de Fourier et la convolution.
Couvre les bases du traitement du signal, y compris la fonction de covariance automatique, la densité spectrale de puissance et la conception du filtre.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Explore la mise en œuvre des filtres numériques, la convolution cyclique, le filtrage basé sur la FFT et l'importance du filtrage dans le traitement du signal.
Explore les propriétés de la transformée de Fourier discrète et ses applications dans le traitement du signal, en mettant l'accent sur l'inversion DFT et le rééchantillonnage DTFT.
