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《斯坦福大学开放课程 : 傅立叶变换及应用》(Open Stanford Course : The Fourier Transform and Its Applications )开放式课程 更新完毕[MP4]

  • 状态: 精华资源
  • 摘要:
    课程类型数学
    主讲人Brad Osgood
    发行日期2009年
    对白语言英语
    文字语言英文
  • 时间: 2010/07/25 19:43:35 发布 | 2010/08/06 21:20:04 更新
  • 分类: 教育  理工科 

xiaochenjia

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中文名斯坦福大学开放课程 : 傅立叶变换及应用
英文名Open Stanford Course : The Fourier Transform and Its Applications
资源格式MP4
课程类型数学
学校Stanford University
斯坦福大学
主讲人Brad Osgood
版本开放式课程 更新完毕
发行日期2009年
地区美国
对白语言英语
文字语言英文
简介

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资源简介:

Stanford大学开放课程: The Fourier Transform and Its Applications
课程代号: EE261
主讲: Brad Osgood
官网链接: https://ccnet.stanford.edu/ee261/
斯坦福大学开放课程: 傅立叶变换及应用

该资源包括1-30课全部课程录像,并有428页Lecture Notes for EE 261The Fourier Transform and its Applications, formula sheet的pdf文档

课程简介:

Course Coordinator: Brad Osgood

Course Description: The Fourier transform is ubiquitous in engineering and science and this course is appropriate for students from across the engineering and science disciplines.

The course emphasizes both mathematical know-how and applications.

The goals for the course are to gain a facility with using the Fourier transform, both specific techniques and general principles, and learning to recognize when, why, and how it is used. Together with a great variety, the subject also has a great coherence, and the hope is students come to appreciate both. Topics include: The Fourier transform as a tool for solving physical problems. Fourier series, the Fourier transform of continuous and discrete signals and its properties. The Dirac delta, distributions, and generalized transforms. Convolutions and correlations and applications; probability distributions, sampling theory, filters, and analysis of linear systems. The discrete Fourier transform and the FFT algorithm. Multidimensional Fourier transform and use in imaging. Further applications to optics, crystallography. Emphasis is on relating the theoretical principles to solving practical engineering and science problems.

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目录

课程内容预览:

Topics include:
1. Periodicity and Fourier series
2. The Fourier transform and its basic properties
3. Convolution and its applications
4. Distributions and their Fourier transforms
5. Sampling and interpolation
6. Linear systems
7. The discrete Fourier transform
8. Higher dimensional Fourier transforms and applications

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