Fourier’s Golden Theorems - کاربرد در یادگیری ماشین و تحلیل سیگنال скачать в хорошем качестве

Fourier’s Golden Theorems - کاربرد در یادگیری ماشین و تحلیل سیگنال

در این ویدیو به‌صورت کاملاً ساده، شهودی و کاربردی با دو قضیه‌ی مهم در تبدیل فوریه آشنا می‌شویم: قضیهٔ تلفیق (Convolution Theorem) و قضیهٔ پارسوال (Parseval’s Theorem). این دو قضیه نقش اساسی در تحلیل سیگنال، یادگیری ماشین، پردازش صوت، پردازش تصویر و فیلترهای دیجیتال دارند. در این ویدیو یاد می‌گیریم: رابطهٔ تلفیق و ضرب در حوزهٔ فرکانس کاربرد تلفیق در فیلترها و CNN معنی انرژی سیگنال در زمان و فرکانس کاربرد پارسوال در تحلیل توان، نرمال‌سازی و طراحی سیستم‌ها مثال‌های ساده و قابل فهم برای هر قضیه اگر علاقه‌مند به یادگیری کاربردهای ریاضی در مهندسی، علوم داده و یادگیری ماشین هستید، این ویدیو برای شماست. 📌 اگر از این ویدیو لذت بردید، لطفاً کانال را سابسکرایب کنید، لایک بزنید، و دیدگاهتان را برای ادامه آموزش‌ها بنویسید. نظرات شما به گسترش آموزش‌های ریاضی و مهندسی کمک می‌کند 🌿 In this video, we explain two fundamental properties of the Fourier Transform in a simple and intuitive way: The Convolution Theorem and Parseval’s Theorem. These theorems are essential in signal processing, machine learning, image processing, audio analysis, and filter design. You will learn: How convolution in time becomes multiplication in frequency Why convolution is the foundation of filters and CNNs What signal energy means in time vs frequency Applications of Parseval in power analysis and normalization Clear visual examples for both theorems If you are interested in mathematical tools used in engineering, data science, and ML, this video is for you.