Imagerie par résonance magnétique : principes et applications

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Couvre la série Fourier, les transformations de Fourier et les propriétés de convolution, y compris la linéarité et la commutativité.

Couvre la transformée de Fourier des signaux échantillonnés, la reconstruction et la réponse harmonique.

Couvre les propriétés des représentations signal/données à l'aide de transformations et de matrices de Fourier.

Explore les propriétés et les applications de la transformée de Fourier dans le traitement du signal et les mathématiques.

Explore la division et la résonance de l'énergie de la spectroscopie RMN, ainsi que les principes et les applications de la RPS dans la biosension.

Couvre les bases du traitement du signal, y compris la transformée de Fourier, les systèmes linéaires et la manipulation du signal.

Explore l'analyse du spectrogramme, y compris DFT, STFT et CQT, pour des tâches comme la transcription musicale et la détection d'apparition.

Couvre la classification des molécules en fonction de leurs moments d'inertie et de leur niveau d'énergie.

Couvre les étapes de base des expériences de résonance magnétique et de RMN.

Couvre l'application des transformées de Fourier en tomographie, en se concentrant sur la transformée de Radon et ses techniques d'inversion.