What you'll learn
- 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级技巧，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。
Requirements
- 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
Description
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变换的时频分析结果），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级技巧，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。
本课程着重在如何通过计算机实现傅里叶变换，并深入剖析其在数字信号处理（一维数据）和图像处理（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）
信号处理或图像处理专家
生物学家
工程师
学生
Who this course is for:
- 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
- 需要优化傅里叶变换算法的程序员
Course content
- PreviewProcessing..
- Preview05:52
- Preview12:00
- 01:37如何利用编程帮助学习本课程
Instructors
![Mike X Cohen](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 23,853 Reviews
- 117,326 Students
- 20 Courses
I am a neuroscientist (brain scientist) and associate professor at the Radboud University in the Netherlands. I have an active research lab that has been funded by the US, German, and Dutch governments, European Union, hospitals, and private organizations.
But you're here because of my teaching, so let me tell you about that:
I have 20 years of experience teaching programming, data analysis, signal processing, statistics, linear algebra, and experiment design. I've taught undergraduate students, PhD candidates, postdoctoral researchers, and full professors. I teach in "traditional" university courses, special week-long intensive courses, and Nobel prize-winning research labs. I have >80 hours of online lectures on neuroscience data analysis that you can find on my website and youtube channel. And I've written several technical books about these topics with a few more on the way.
I'm not trying to show off -- I'm trying to convince you that you've come to the right place to maximize your learning from an instructor who has spent two decades refining and perfecting his teaching style.
Over 94,000 students have watched over 6,500,000 minutes of my courses (that's over 12 years of continuous learning). Come find out why!
I have several free courses that you can enroll in. Try them out! You got nothing to lose ;)
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By popular request, here are suggested course progressions for various educational goals:
MATLAB programming: MATLAB onramp; Master MATLAB; Image Processing
Python programming: Master Python programming by solving scientific projects; Master Math by Coding in Python
Applied linear algebra: Complete Linear Algebra; Dimension Reduction
Signal processing: Understand the Fourier Transform; Generate and visualize data; Signal Processing; Neural signal processing
- 4.8 Instructor Rating
- 17 Reviews
- 187 Students
- 1 Course
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序列信号（如头皮脑电数据、脑磁图数据和颅内脑电数据）的分析工作，对时间序列信号的频域转换，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。