Fourier 변환을 이해하는 데 오랜 시간이 걸렸음. **Discrete Fourier Transform (DFT)**를 이해한 후, 역 FFT, Plancherel 정리, Parseval 정리가 자연스럽게 이해되었음. 선형대수학을 이해한 후, 연속적인 Fourier 변환으로 확장하는 것이 쉬웠음. 시각적 자료보다 수식을 보는 것이 더 쉬웠음.
소스 코드 링크가 잘못되었음. 실제 링크는 여기임. Processing을 사용하여 애니메이션을 구현한 것 같음.
Hacker News 의견
Fourier 변환을 이해하는 데 오랜 시간이 걸렸음. **Discrete Fourier Transform (DFT)**를 이해한 후, 역 FFT, Plancherel 정리, Parseval 정리가 자연스럽게 이해되었음. 선형대수학을 이해한 후, 연속적인 Fourier 변환으로 확장하는 것이 쉬웠음. 시각적 자료보다 수식을 보는 것이 더 쉬웠음.
소스 코드 링크가 잘못되었음. 실제 링크는 여기임. Processing을 사용하여 애니메이션을 구현한 것 같음.
Fourier 변환에 대한 설명은 Feynman 강의에서도 찾을 수 있음. 링크
FFT를 이해하기 위해 조지아텍의
Introduction to Graduate Algorithms강의를 듣고 Python으로 모든 것을 구현했음. 정말 좋은 강의였음. 링크Fourier 변환에 대해 어느 정도 이해하고 있으며, 많은 사람들이 이를 다루고 있음. Laplace 변환도 다루어주면 좋겠음. 전자 회로 분석에 사용했지만 지금은 잊어버렸음. 링크
에피사이클 애니메이션이 Fourier 시리즈의 복잡한 표현을 이해하는 데 큰 도움이 되었음. 이 게시물은 그 페이지를 훨씬 능가함. 앞으로 사람들과 공유할 예정임.
이 튜토리얼은 교과서와 함께 사용하기에 훌륭함. 애니메이션과 인터랙티브 애니메이션이 마음에 들었음. 다만, 교정이 필요함.
훌륭한 예제와 멋진 웹사이트에 감사함. 이 사이트는 쉽게 다룰 수 있지만, 대부분의 정적 뉴스 사이트는 브라우저를 자주 크래시시킴.
신호 처리에 대한 멋진 입문서가 있음. 시각화를 좋아하는 사람들에게 추천함. 링크
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