Transformée de Fourier Rapide (FFT) : Séance de cours 4
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Explore les fuites spectrales, les fonctions de fenêtre, les transformées de Fourier, le traitement d'image, les techniques expérimentales et les matériaux de graphène.
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 systèmes LTI, la réponse impulsionnelle, la convolution, les propriétés du système et la réponse en fréquence, y compris les filtres passe-bas et passe-bande.
Explore le filtrage des signaux à l'aide de filtres passe-bas pour réduire le bruit et les distorsions des signaux, montrer la suppression de fréquence et lisser les effets.
Explore les implémentations du filtre IIR, les formes canoniques par rapport aux formes non canoniques, la stabilité, les propriétés DTFT et les vecteurs propres dans les systèmes LID.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Explore l'analyse du système dans le domaine de la fréquence, couvrant les fonctions de transfert sinusoïdal, les fréquences résonantes et la conception du filtre.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Fournit un examen complet des signaux et des systèmes, couvrant des sujets tels que l'analyse du domaine temporel, l'analyse du domaine de fréquence et la transformation de Fourier.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Couvre les aspects généraux et les techniques de la microscopie, en mettant l'accent sur l'importance de la résolution et en explorant le tunneling de balayage et la microscopie à force atomique.
Couvre l'estimation multi-déformation et paramétrique dans l'analyse des séries temporelles, y compris l'estimation spectrale et l'ajustement du modèle AR.
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.
