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Déplacez-vous dans le principe d'incertitude fractale pour la transformation de Fourier et les lacunes spectrales, y compris les cas spécialisés pour les ensembles Cantor.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Couvre les fondamentaux des signaux à temps discret, y compris l'analyse, la synthèse, la synchronisation, les lois de refroidissement et les opérations de signal.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
