Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.
Explore le caractère unique des représentations de Fourier pour les fonctions continues, démontrant que les coefficients doivent être égaux si deux séries valides existent.
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.
Explore les propriétés de la transformée de Fourier discrète et ses applications dans le traitement du signal, en mettant l'accent sur l'inversion DFT et le rééchantillonnage DTFT.
Explore la mise en œuvre des filtres numériques, la convolution cyclique, le filtrage basé sur la FFT et l'importance du filtrage dans le traitement du signal.
