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.
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 fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Introduit les bases du traitement d'image, des opérateurs de point et d'espace, du traitement d'histogramme et des opérations de domaine de transformation.
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 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.
Explore des notions fondamentales dans le traitement d'images et de vidéos, couvrant des applications et des concepts clés comme la quantification des couleurs et les propriétés 2D Fourier Transform.
Explore l'histoire et l'efficacité de l'algorithme de transformation rapide de Fourier, démontrant ses applications pratiques et ses avantages informatiques.
