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 la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
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 le traitement du signal neuronal, les techniques d'IRM et la validation de l'imagerie, en mettant l'accent sur la connectivité structurelle et fonctionnelle et les applications cliniques.
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.
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 étapes de base de la résonance magnétique, y compris les séquences d'impulsions INEPT et les expériences RMN bidimensionnelles comme COSY et NOESY.
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 les phénomènes d'interférence optique, les principes de spectroscopie et les applications interférométriques dans le nano-positionnement et les gyroscopes.
Explore la détermination de la structure des protéines à l'aide de techniques RMN et Cryo-EM, couvrant les déplacements chimiques, le marquage isotopique, le NOE et les méthodes d'imagerie à haute résolution.
