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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 la transformation de Fourier à temps discret, ses propriétés et les transformations de signaux, y compris des exemples comme l'impulsion rectangulaire et l'impulsion unitaire.
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 l'algorithme Fast Fourier Transform (FFT) et ses applications en physique computationnelle, y compris le traitement d'images, les techniques expérimentales, les filtres et l'analyse des images en microscopie.
Introduit les bases de la transformée de Fourier, couvrant des concepts comme la résolution, la périodicité, les transformations 2D, l'amplitude, la phase et la convolution.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite, y compris les applications avec la transformée de Fourier rapide (FFT) et les données de débruitage.
Introduit la transformation de Fourier à temps discret et son application à des systèmes LTI stables, couvrant les propriétés et la réponse de fréquence.
Couvre l'algorithme de transformée de Fourier rapide (FFT), l'interpolation, les filtres, le traitement d'image et les techniques expérimentales en TEM et STM.
Explore la propagation guidée des ondes électromagnétiques, les modes de recouvrement, l'impédance d'onde, la dispersion et les effets de distorsion dans différentes structures.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Explore l'existence et les propriétés de la transformation Discrete-Time Fourier (DTFT), y compris l'inversion, le changement de base et les propriétés clés.
