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 la série Fourier, la transformée de Fourier discrète, la bibliothèque FFTW et la résolution d'équations différentielles à l'aide d'algorithmes FFT.
Introduit la transformation de Fourier à temps discret et son application à des systèmes LTI stables, couvrant les propriétés et la réponse de fréquence.
Explore l'analyse et la classification de la texture dans les images, en mettant l'accent sur le rôle des techniques d'apprentissage automatique telles que les réseaux neuronaux convolutifs.
Explore les propriétés de Discrete-Time Fourier Transform, y compris la linéarité, les décalages de temps et de fréquence, l'inversion du temps et la convolution.
Introduction des séries de Fourier, expliquant leurs propriétés d'approximation et de convergence, ainsi que le théorème de Dirichlet et le calcul des coefficients.
Explore les relations de symétrie, la modulation, les propriétés de transformation de Fourier et les méthodes d'intégration dans les signaux et les systèmes.
