Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
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 signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore les propriétés de la transformée de Fourier avec des dérivés et introduit la transformée de Laplace pour la transformation du signal et la résolution des équations différentielles.
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 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.
