圍在那幹嘛?
在調整聲譜分析(Spectrum analysis)的app設定!
對絕大多數人來說看見經快速傅立葉轉換(FFT,Fast Fourier Transform)後的聲譜是件非常新鮮的事,幾乎對所有人來說都是第一次。
對於這工具的使用,一開始有些遲疑,要如何用的好成為解說的幫助,而非反而變成複雜難以理解的專業壁壘,花了不少時間去想如何用的適當而精采。
兩年工作坊下來,這工具的使用也日益成熟,現在倒成了上午課程的重頭戲,把原本聽覺感受的聲音,變成能以視覺觀察的畫面。
好處在哪?
其一是用視覺會相對聽覺會更客觀,不會有太多偏好而形成的聽覺差異。其二,是對打破既有的氣息與共鳴傳統聲音教學觀點有很大的幫助。看著聲譜隨口腔的姿態改變,就改變了各頻率泛音的強弱增減,對建立全新聲音科學的概念幫助很大。
7/18在高雄有一場工作坊,歡迎對人聲專業知識有興趣的人來上課哦!
※一日工作坊(台北、高雄):https://www.cln.com.tw/school_openclass_info_165_.html
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 本影片從 Fourier 級數開始講起,內容包含 Fourier 積分,最後以 Fourier 轉換作結 【加入會員】 歡迎加入張旭老師頻道會員 付費定閱支持張旭老師,讓張旭老師能夠拍更多的教學影片 https://www.youtube.com/channel/UCxBv4eDVLoj...
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fourier transform教學 在 數學老師張旭 Youtube 的最讚貼文
【摘要】
本影片從 Fourier 級數開始講起,內容包含 Fourier 積分,最後以 Fourier 轉換作結
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EP03:級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04:積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
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EP07:常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08:重製中
EP09:反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10:多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
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EP12:Fourier 級數與 Fourier 轉換 👈 目前在這裡
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EP14:Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
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EP16:機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
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#傅氏級數 #傅氏積分 #傅氏轉換
fourier transform教學 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳貼文
【摘要】
從拉氏 (Laplace) 轉換的定義開始,然後計算了幾個基本函數的拉氏轉換的結果,並條列了拉氏轉換的重要運算律 (如函數微分、積分或折積以後的轉換公式),到特殊函數 (如單位脈衝函數,Dirac function) 的拉氏轉換,最後以兩個拉氏轉換再解微分方程上的應用作結
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2:15:00 分子算錯 是s^2+6s+9 by kuokuo kuo
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I don't know if it is the best place to start for you -- after all, these things can depend on background and "mathematical maturity" -- but if you are ... ... <看更多>
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discrete Fourier transform (DFT)是一個能夠解析訊號的頻率成分(frequency components)的演算法, 也就是大家常說的時域訊號轉頻譜(spectrum)。 ... <看更多>