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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 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.
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 fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
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.
Couvre le traitement du signal, les circuits électriques, la transformée de Fourier, les lois de Kirchhoff et les applications pratiques dans divers domaines.
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.
Discute des transformations de Laplace et de Fourier, en se concentrant sur leurs formules d'inversion et leurs applications dans la résolution d'équations différentielles.
Couvre les propriétés de la transformée de Fourier à temps discret, y compris la linéarité, les décalages, l'inversion du temps, la différenciation, la convolution, la symétrie conjuguée et la relation de Parseval.