Filtre Wiener pour les processus stochastiques discrets
Graph Chatbot
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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.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
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 l'analyse des mesures de température quotidiennes à l'aide de techniques de traitement du signal, présentant le calcul des moyennes mobiles et révélant les tendances à long terme.
Explore les transitions de phase dans le traitement du signal, démontrant leur impact sur la reconstruction du signal et l'application d'algorithmes de seuil dans le débruitage d'image.
