Analyse DFT : taches solaires et température quotidienne
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Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.
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 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.
Couvre le traitement du signal, les circuits électriques, la transformée de Fourier, les lois de Kirchhoff et les applications pratiques dans divers domaines.
Explore l'algorithme de transformation de Fourier rapide pour des applications de traitement de signal efficaces, y compris la division des signaux et l'analyse de la complexité.
Explore les séries de Fourier, le calcul d'énergie, les espaces fonctionnels, les spectres de corrélation et la densité spectrale dans les signaux et les systèmes.
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.
Explore les formules de synthèse et d'analyse de Fourier transformant discret, les décalages de temps pour les signaux de longueur finie et l'équivalence entre DFS et DFT.
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.
