Séance de cours

La transformation rapide de Fourier : bases et applications

Dans cours
DEMO: consequat aliquip
Excepteur quis officia pariatur proident magna voluptate magna excepteur aliquip nostrud. Nisi sit labore ea do dolore pariatur sint sit pariatur excepteur ea commodo anim. Officia pariatur aute adipisicing sunt esse eiusmod excepteur consequat Lorem reprehenderit.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre les bases de l'algorithme de transformée de Fourier rapide (FFT), qui est utilisé pour calculer efficacement la transformée de Fourier discrète (DFT). En commençant par la définition de la FFT et son importance dans le traitement du signal, l'instructeur explique le processus de division d'un signal en deux séquences et d'application récursive de la FFT. La séance de cours se penche également sur les étapes impliquées dans FFT, illustrant avec un exemple d'ordre N 8. En outre, la complexité de la corrélation et de la convolution des signaux de longueur N est discutée, soulignant les avantages de la FFT par rapport aux méthodes de calcul direct.

Enseignants (2)
labore do ea elit
Magna enim enim aliquip ad duis. Occaecat aute mollit nostrud esse tempor Lorem sint reprehenderit elit labore. Irure id qui do ut nisi et sunt magna occaecat proident mollit. Aliqua ex ipsum pariatur eu. Minim adipisicing occaecat consequat non dolore consectetur dolor consectetur eiusmod voluptate ea tempor quis. Aliquip consequat ipsum dolore reprehenderit veniam ex adipisicing irure ipsum et exercitation veniam. Non minim in magna labore in incididunt tempor do ullamco.
aliqua mollit anim
Laboris nisi sit et in ipsum. Dolor dolor voluptate amet adipisicing veniam do nulla aliqua minim irure fugiat adipisicing. Dolore dolore culpa fugiat irure nostrud. Consequat sit non consectetur pariatur occaecat est in irure nostrud ipsum incididunt cillum Lorem velit. Ex consectetur labore do tempor dolore minim commodo eiusmod aute pariatur elit minim veniam.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (35)
Propriétés des signaux de domaine temps-fréquence
Couvre les principales propriétés des signaux de domaine temps-fréquence et leurs limites.
Transformée de Fourier rapide
Explique la transformée de Fourier rapide, un algorithme rapide pour calculer la transformée de Fourier discrète.
Fondements du traitement des signaux
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Estimation de la fréquence: Signaux déterministes à faible niveau de bruit
Explore l'estimation de fréquence dans les signaux déterministes en utilisant la résolution DFT et spectrale.
Transformée de Fourier discrète : introduction et échantillonnage
Couvre l'introduction de la transformée de Fourier discrète et ses implications sur la reconstruction du signal.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.