Transformée de Fourier discrète : Échantillonnage et interprétation
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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 le processus d'échantillonnage des signaux, de correction des erreurs, de compression et d'algorithmes de chiffrement dans la communication moderne.
Couvre les bases de la programmation réactive fonctionnelle, y compris les API, les détails de mise en œuvre, la création de signaux et l'évaluation des signaux.
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Explore la détection de compression pour les signaux neuronaux, en mettant l'accent sur la réduction des données et la reconstruction efficace des signaux.
Explique le taux de Nyquist et le théorème d'échantillonnage pour reconstruire les signaux à bande limitée au moyen d'exemples et de techniques d'échantillonnage.
Explore les procédures d'échantillonnage pour analyser les phénomènes géographiques continus et leur importance dans la réduction de l'incertitude de prédiction.
