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'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.
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 la méthode d'échantillonnage de fréquence pour approximer les filtres idéaux, utiles pour le prototypage rapide mais manquant de contrôle fin sur les erreurs.
Déplacez-vous dans le Théorème Fourier Slice en tomographie à rayons X, expliquant la relation entre 1-D et 2-D Fourier Transformes et techniques pour améliorer la qualité de l'image.
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 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 les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
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.
