Лекции
1
Лекция 1. Введение. Цифровые технологии и общие принципы анализа сигналов и изображений в естественных науках
01:13:15
2
Лекция 2. Классификация сигналов. Преобразование данных. Дискретизация и квантование
01:20:23
3
Лекция 3. Пространство сигналов. Базисные функции. Разложение сигналов по базису Фурье
01:16:28
4
Лекция 4. Основы спектрального анализа данных эксперимента. Дискретное преобразование Фурье
01:26:28
5
Лекция 5. Алгоритмы быстрого Фурье-преобразования. Спектры турбулентности
01:13:35
6
Лекция 6. Фильтрация сигналов. Оконное преобразование Фурье. Спектрограммы сигналов. Вейвлет-анализ
01:24:00
7
Лекция 7. Математическая модель оптических изображений. Получение и классификация цифровых изображений
01:09:29
8
Лекция 8. Методы анализа цифровых изображений
01:17:06
9
Лекция 9. Многоракурсная регистрация пространственных объектов. Томографические алгоритмы
00:29:26
10
Лекция 10. Задача распознавания образов. Прикладные задачи анализа изображений
01:13:29
11
Лекция 11. Временные масштабы. Регистрация быстропротекающих процессов
00:28:38
12
Лекция 12. Сравнение экспериментальной и численной визуализации течений. Метод обратных задач в геофизике и механике
00:31:52
13
Лекция 13. Проблемы обработки больших массивов данных. Применение нейронных сетей в анализе изображений в естествознании
01:37:47