Notions sur les processus de Markov
Fonctions aléatoires

INTRODUCTION

1 - FONCTIONS ALÉATOIRES STATIONNAIRES

• 1.1 - Définitions concernant les fonctions aléatoires et la stationnarité
• 1.2 - Exemples de fonctions aléatoires stationnaires

2 - PRINCIPE ERGODIQUE

• 2.1 - Définitions et propriétés des processus ergodiques
• 2.2 - Approche intuitive du principe ergodique

  • Quiz d'entraînement

3 - FONCTIONS D’AUTOCORRÉLATION ET D’INTERCORRÉLATION

• 3.1 - Fonction d’autocorrélation
• 3.2 - Propriétés des fonctions d’autocorrélation
• 3.3 - Exemples de fonctions d’autocorrélation
• 3.4 - Fonctions d’intercorrélation

  • Quiz d'entraînement

4 - DENSITÉ SPECTRALE DE PUISSANCE

• 4.1 - Densité spectrale de puissance de signaux déterministes
• 4.2 - Théorème de Wiener-Khintchine
• 4.3 - Exemples de calculs d’autospectres et interspectres

5 - NOTIONS SUR LES PROCESSUS DE MARKOV

• 5.1 - Variables aléatoires dotées d’une dépendance stochastique
• 5.2 - Chaîne de Markov appliquée aux variables aléatoires discrètes
• 5.3 - Processus de Markov à variables continues

  • Quiz d'entraînement

6 - CONCLUSION

TEST DE VALIDATION