Explore le compromis entre les variables de biais dans l'estimation des crêtes, montrant comment un peu de biais peut augmenter l'erreur carrée moyenne en réduisant la variance.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Couvre les bases du traitement du signal, y compris la fonction de covariance automatique, la densité spectrale de puissance et la conception du filtre.
Couvre la modulation de spectre à étalement de séquence directe (DSSS) pour améliorer la qualité du signal grâce à une distribution plus large de la bande passante et à la réduction des interférences.
Explore l'égalisation adaptative dans les systèmes de communication numérique pour compenser la distorsion des canaux et suivre les conditions variables dans le temps.
