Séance de cours

Prédiction linéaire et filtrage: Partie 2

Dans cours
DEMO: cillum labore consectetur
Reprehenderit deserunt eiusmod enim eiusmod commodo ex veniam mollit cupidatat. Pariatur incididunt tempor consectetur consectetur consequat nulla consectetur aute sint cupidatat. Exercitation fugiat proident nulla est quis enim reprehenderit nostrud laborum exercitation. Incididunt velit laboris sunt pariatur id. Lorem elit officia Lorem reprehenderit cillum.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre l'estimation et la prédiction linéaire des valeurs passées dans le traitement du signal, en se concentrant sur les coefficients de prédiction et la minimisation de l'erreur quadratique moyenne. Il traite également de la relation entre les filtres de prédiction et la génération de bruit blanc, ainsi que de l'algorithme de Levinson-Durbin pour trouver des solutions aux équations normales.

Enseignants (2)
ullamco anim ullamco
Lorem reprehenderit consectetur voluptate exercitation labore nulla laborum duis adipisicing. Sint culpa do esse id velit. Nulla aliquip labore esse commodo mollit et anim reprehenderit. Esse voluptate fugiat Lorem aliquip incididunt tempor voluptate est adipisicing. Voluptate mollit ut ipsum proident ex culpa exercitation sunt esse. Sit occaecat officia sit do enim. In consectetur cillum ullamco duis voluptate sunt minim veniam nisi.
qui eu ad exercitation
Aute Lorem elit labore ex enim veniam ea cillum veniam. Aute occaecat sint minim aliqua pariatur excepteur duis dolor laborum labore commodo enim do. Ut eu sit excepteur amet est est nulla.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (32)
Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice
Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.
Détection et estimation
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
Estimation linéaire et prévision : modèles et méthodes
Explore l'estimation linéaire et la prédiction dans les modèles paramétriques AR, en se concentrant sur les équations Yule Walker et le filtre Wiener.
Estimation : Erreur moyenne de taille et renseignements sur le pêcheur
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Estimation probabiliste dans Spin Glass Card Game
Explore l'estimation probabiliste dans le jeu Spin Glass Card, mettant l'accent sur la division de la pièce en fonction d'un paramètre donné.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.