Examine la représentation numérique des signaux analogiques par échantillonnage et quantification, en discutant de la fréquence d'échantillonnage, des conséquences de sous-échantillonnage et de l'effet stroboscopique.
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 l'échantillonnage, la validation croisée, la quantification des performances, la détermination optimale du modèle, la détection des surajustements et la sensibilité de classification.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore le traitement du signal analogique et numérique, la conversion A / D et D / A, la résolution, le temps de règlement et les interfaces numériques dans les circuits électroniques.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
