udemy
Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.
Изучите Преобразование Фурье и его применения
Master the Fourier transform and its applications
★5 (всего оценок - 7)
Продолжительность
6 ч 10 мин
Категория
PythonКоличество уроков
43 Видео
Дата добавления
18 мар. 2020 г., 16:09
Язык
Английский
Дата выхода
1 мар. 2020 г., 17:48
Изучите преобразование Фурье в MATLAB и Python и его применении в цифровой обработке сигналов и обработки изображений. Преобразование Фурье является одной из наиболее важных операций в обработке сигналов и современных технологиях, и, следовательно, в современной человеческой цивилизации. Но как это работает, и почему это работает?
Что вы узнаете в этом курсе:
Вы изучите теоретические и вычислительные основы преобразования Фурье, уделив особое внимание тому, как преобразование Фурье используется в современных приложениях при обработке сигналов, анализе данных и фильтрации изображений. Курс охватывает не только основы, но и сложные темы, включая эффекты нестационарности, спектрального разрешения, нормализации, фильтрации. Все видео поставляются с кодами MATLAB и Python, чтобы вы могли учиться и адаптироваться!
Этот курс сфокусирован на реализации преобразования Фурье на компьютерах и приложениях в цифровой обработке сигналов (1D) и обработке изображений (2D). Я не буду вдаваться в подробности о настройке и решении задач интеграции для получения аналитических решений. Таким образом, этот курс больше касается компьютерной науки / данных, инженерной стороны, а не чисто математики / дифференциальных уравнений / бесконечных рядов.
Этот курс для вас, если вы стремитесь или уже:
- Ученый данных
- статистик
- Информатик (MATLAB и / или Python)
- Эксперт по обработке сигналов или изображений (или начинающий!)
- Биолог
- Инженер
- Студент
- Любопытный независимый ученик!
Что вы получаете в этом курсе:
- > 6 часов видео-лекций с объяснениями, рисунками и диаграммами
- PDF с важными примечаниями и объяснениями
- Множество упражнений и их решения! (Примечание: упражнения в PDF)
- Код MATLAB, код Python и примеры наборов данных для приложений
Почему я имею право преподавать этот курс:
Я широко использовал преобразование Фурье в своих исследованиях и преподавании (в основном в MATLAB) в течение почти двух десятилетий. Я написал несколько учебников по анализу данных, программированию и статистике, которые в значительной степени основаны на преобразовании Фурье. Самое главное: я преподавал преобразование Фурье студентам бакалавриата, докторантам, профессорам и профессионалам, а также преподавал людям со многими знаниями, включая биологию, психологию, физику, математику и инженерию.
Посмотреть больше
- Урок 1.00:06:37Nontechnical description of Fourier transform
- Урок 2.00:11:50Examples of Fourier transform applications
- Урок 3.00:03:16MATLAB, Octave, Python, or just watch
- Урок 4.00:03:46Leaving reviews, course coupons
- Урок 5.00:14:06Complex numbers
- Урок 6.00:09:33Euler's formula e^ik
- Урок 7.00:14:01Sine waves and complex sine waves
- Урок 8.00:16:32Dot product
- Урок 9.00:09:06Complex dot product
- Урок 10.00:12:12How the discrete Fourier transform works
- Урок 11.00:08:39Converting indices to frequencies
- Урок 12.00:09:34Normalized time vector
- Урок 13.00:04:51Positive and negative frequencies
- Урок 14.00:06:31Accurate scaling of Fourier coefficients
- Урок 15.00:05:11Interpreting phase values
- Урок 16.00:09:01Averaging Fourier coefficients
- Урок 17.00:07:43The DC (zero frequency) component
- Урок 18.00:06:51Amplitude spectrum vs. power spectrum
- Урок 19.00:05:06A note about terminology of Fourier features
- Урок 20.00:10:49How and why it works
- Урок 21.00:07:22Inverse Fourier transform for bandstop filtering
- Урок 22.00:07:12How it works, speed tests
- Урок 23.00:02:11The fast inverse Fourier transform
- Урок 24.00:06:50The perfection of the Fourier transform
- Урок 25.00:07:25Using the fft on matrices
- Урок 26.00:16:21Sampling and frequency resolution
- Урок 27.00:11:14Time-domain zero padding
- Урок 28.00:07:50Frequency-domain zero padding
- Урок 29.00:09:14Sampling rate vs. signal length
- Урок 30.00:10:06Aliasing
- Урок 31.00:05:40Signal stationarity and non-stationarities
- Урок 32.00:16:00Effects of non-stationarities on the power spectrum
- Урок 33.00:13:10Solution to understanding nonstationary time series
- Урок 34.00:09:51Windowing and Welch's method
- Урок 35.00:11:34Instantaneous frequency
- Урок 36.00:11:14How the 2D FFT works
- Урок 37.00:06:07Rhythmicity in walking (gait)
- Урок 38.00:07:04Rhythmicity in electrical brain waves
- Урок 39.00:03:13Time series convolution
- Урок 40.00:08:16Narrowband temporal filtering
- Урок 41.00:07:322D image filtering
- Урок 42.00:05:55Image narrowband filtering
- Урок 43.00:04:12Real data from trends.google.com!
Автор - udemy
Другие материалы в этой категории
Комментарии