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.
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.
Explique les bases de la transformation de Fourier et démontre son application à travers des exemples, y compris des fonctions périodiques et des paires transformées de Fourier.
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.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés et ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, démontrant son importance dans l'analyse mathématique.
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 la psychoacoustique, le traitement des signaux et l'interprétation par le cerveau des fréquences sonores, couvrant des sujets comme le phénomène fondamental manquant et le fonctionnement intérieur de la cochlée.
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 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 les formules de synthèse et d'analyse de Fourier transformant discret, les décalages de temps pour les signaux de longueur finie et l'équivalence entre DFS et DFT.
