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Explore l'histoire et l'efficacité de l'algorithme de transformation rapide de Fourier, démontrant ses applications pratiques et ses avantages informatiques.
Explore la transformation de Fourier à temps discret, ses propriétés et les transformations de signaux, y compris des exemples comme l'impulsion rectangulaire et l'impulsion unitaire.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.