中文课程 – 傅里叶变换的基础与应用

课程简介

深入浅出,通过 MATLAB 和 Python 的方式深入学习傅里叶变换

课程介绍:繁中

从这 5 小时的课程,你会学到

  • 傅里叶转换的理论和计算基础,特别是如何将傅里叶变换应用到信号处理、数据分析和图像滤波中去。本课程不仅仅包含基础内容,而且也包含傅里叶变换的高端技巧,如非平稳性的作用,频谱分辨率,标准化,滤波等。所有的视频都包含 MATLAB 和Python的代码,你可以通过学习和使用它们来更好的理解傅里叶变换,也可以使用相关的代码来解决你当前遇到的问题。

要求

  • 一点点高中程度的数学
  • 会一些 MATLAB 或者 python 的编程,不会的话,课程也会教
  • 之前完全不用懂什么是傅里叶变换
  • 对傅里叶变换感兴趣

课程说明

你可以在本课程中通过MATLAB和Python的方式深入学习傅里叶变换,及其在数字信号处理和图像处理中的应用。

傅里叶变换是现代人类文明中最重要的技术之一。大到引力波的发现(引力波的主结果就是基于傅里叶转换的时频分析结果),神经科学研究的最前沿,小到修图算法(PS,滤镜)、修音算法,甚至到现代生活的最基本需求:WiFi或者4G信号,你都能从其中看到傅里叶变换的身影。但是它的机制又是什么呢?除去那些复杂的数学公式,我们能简单的从概念上理解它,然后再轻而易举的利用它么?

在本课程中,你会学到:

傅里叶变换的理论和计算基础,特别是如何将傅里叶变换应用到信号处理、数据分析和影像滤波中去。本课程不仅仅包含基础内容,而且也包含傅里叶变换的高端技巧,如非平稳性的作用,频谱分辨率,标准化,滤波等。所有的影片都包含MATLAB 和 Python 的代码,你可以通过学习和使用它们来更好的理解傅里变换,也可以使用相关的代码来解决你当前遇到的问题。

本课程着重在如何通过电脑实现傅里叶变换,并深入剖析其在数字信号处理(一维数据)和影像处理(二维数据)上的应用。我们在这里并非要推导关于傅里叶变换的数学,而更多的是关于其在计算机科学、数据科学、工程学上的应用。

本课程十分适合想要成为以下人群的(或已经是以下人群的)人学习:

  • 数据科学家
  • 统计学家
  • 计算机科学家(MATLAB或Python方向)
  • 信号处理或影像处理专家
  • 生物学家
  • 工程师
  • 学生

目标受众

  • 学习傅里叶变换的学生
  • 需要傅里叶变换的科研工作者
  • 需要做频谱分析的数据科学家
  • 用过傅里叶变换,但不知道具体到底是怎么工作的人
  • 需要最佳化傅里叶变换算法的程序员

讲师简介

Mike X Cohen 神经科学家,教师,作家

我是一名神经科学家(脑科学家) ,是荷兰 Radboud 大学的副教授。 我有一个活跃的研究实验室,由美国、德国、荷兰政府、欧盟、医院和私人组织资助。

但是你在这里是因为我的教学,所以让我告诉你:

我有超过17年的教学经验,教学规划,数据分析,信号处理,统计学,线性代数和实验设计。 我教过本科生,博士候选人,博士后研究人员,以及全职教授。 我在”传统”大学课程、为期一周的特别强化课程和诺贝尔奖获奖研究实验室教书。 我有50个小时的在线讲座,你可以在我的网站和 youtube 频道上找到。 我还写过几本关于这些话题的技术书籍(在亚马逊上查阅!) 还有一些还在进行中。

我并不是想炫耀——我只是想说服你,你已经到了一个正确的地方,从一个花了近二十年精炼和完善教学风格的老师那里学到最多的东西。

观看我的 MATLAB 编程课程的介绍性讲座,在课程中我解释了我的教学哲学和风格。 我希望很快能见到你!

根据大众的要求,这里有一些针对不同教育目标的课程进度建议:

编程: 学习 MATLAB 编程,掌握 MATLAB,影像处理

应用线性代数: 完全线性代数,维度减化

信号处理: 了解傅里叶转换,仿真数据,信号处理

Biao Han PhD

韩彪博士2016年于法国图卢兹大学和法国国家科学研究中心获得神经科学博士学位。毕业后,加入荷兰拉德堡德大学唐德思大脑、认知和行为学研究所进行博士后研究。

韩彪博士长期从事人类大脑内神经时间串行信号(如头皮脑电数据、脑磁图数据和颅内脑电数据)的分析工作,对时间串行信号的频域转换,特别是基于傅里叶变换的频域分析和基于小波变换的时频分析方法有非常深入的理解。

优惠信息

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