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.
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 les propriétés de la transformée de Fourier avec des dérivés, cruciales pour la résolution des équations, et introduit la transformée de Laplace pour la transformation du signal.
Couvre les propriétés de la transformation de Fourier, y compris la linéarité, les déplacements, l'inversion du temps, la différenciation, l'intégration, la convolution et la symétrie conjuguée.
Explore l'application de la transformée de Fourier aux systèmes LTI, y compris la réponse en fréquence, la convolution, la différenciation et la résolution d'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.
Se penche sur les progrès de l'imagerie optique, sur les limites de diffraction et sur l'imagerie par des milieux complexes, en mettant l'accent sur les applications biologiques.
Explore la résolution des équations différentielles à l'aide de données périodiques à l'aide de la série de Fourier et approfondit l'équation de la chaleur dans R.