Explore la psychoacoustique, le traitement des signaux et l'interprétation par le cerveau des fréquences sonores, couvrant des sujets comme le phénomène fondamental manquant et le fonctionnement intérieur de la cochlée.
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.
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.
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 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.
Explore l'histoire et l'efficacité de l'algorithme de transformation rapide de Fourier, démontrant ses applications pratiques et ses avantages informatiques.
