Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Introduit la transformation de Fourier à temps discret et son application à des systèmes LTI stables, couvrant les propriétés et la réponse de fréquence.
Explore la motivation derrière les séries et les transformations de Fourier, leurs principes fondamentaux et leurs applications dans la résolution d'équations différentielles.
Explore les transformées de Fourier, y compris les propriétés, la convolution, le théorème de Parseval et la densité spectrale d'énergie pour les fonctions non périodiques.
Explore la transformation de Fourier à temps discret, ses propriétés et les transformations de signaux, y compris des exemples comme l'impulsion rectangulaire et l'impulsion unitaire.
Explore les propriétés élémentaires des transformées de Fourier, de la convolution, du théorème de Parseval et de la solution d'Alembert de l'équation des ondes en utilisant les transformées de Fourier et la convolution.
Explore les propriétés de Discrete-Time Fourier Transform, y compris la linéarité, les décalages de temps et de fréquence, l'inversion du temps et la convolution.
Explore les systèmes LTI, la réponse impulsionnelle, la convolution, les propriétés du système et la réponse en fréquence, y compris les filtres passe-bas et passe-bande.
Couvre les bases de la transformation de Laplace, les propriétés et les applications des systèmes LTI, y compris la fonction de transfert et la réponse de fréquence.