Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore l'algorithme de transformation de Fourier rapide pour des applications de traitement de signal efficaces, y compris la division des signaux et l'analyse de la complexité.
Explore Fourier et Laplace se transforment en science des matériaux, en mettant l'accent sur l'interaction lumière-matière, les motifs de diffraction et les propriétés cristallines.
Explore la structure cristalline, le réseau réel et réciproque et les indices de Miller dans le contexte de la dualité onde-particule et de l'équation de Schrodinger.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
Explore la série intégrale de Fourier, la convergence, les signaux non périodiques, les relations de symétrie et les applications pratiques dans les signaux et les systèmes.
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
Explore la reconstruction de rétroprojection, les défis de résolution spatiale, la rétroprojection filtrée et le lien avec la transformation de Fourier.
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.
