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.
Explore les fuites spectrales, les fonctions de fenêtre, les transformées de Fourier, le traitement d'image, les techniques expérimentales et les matériaux de graphène.
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.
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.
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 représentations de signaux, y compris la transformée de Fourier, l'analyse temps-fréquence et l'analyse multi-résolution en utilisant des fonctions de fenêtre comme les gaussiennes.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur la modulation des systèmes dynamiques pour améliorer la stabilité et permettre le mouvement réactif.
Explore le contrôle des systèmes dynamiques, la réponse impulsionnelle, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier pour résoudre les équations différentielles.
Explore les relations de symétrie, la modulation, les propriétés de transformation de Fourier et les méthodes d'intégration dans les signaux et les systèmes.
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.
