Fourier Analysis - Florida State University傅里叶分析-佛罗里达州立大学

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美国大学联盟介绍

美国大学联盟介绍

美国大学联盟介绍美国大学联盟介绍很多美国学院与大学属於一些特别联盟,这些联盟除为了促进大学间的运动和谐性,还专注於院校会员之教育目标的竞争融洽性。

每个联盟由一组学校组成,这些学校在运动与学术的一定范围内,均能互相合作完成目标。

通常,一个联盟的院校会员位在美国指定的地区性范围内。

此篇文章简短的介绍一些主要美国学校联盟。

: u: S4 N- \ x0 H. [9 `4 I常春藤联盟(The Ivy League)" u* R; f' D. L# m& ?在美国,"常春藤学府"一般隐喻著和高等学习院校有关,但只有一些学校被公认为"常春藤联盟"。

常春藤联盟由美国东北部之八所学校组合而成:布朗大学(Brown)、哥伦比亚大学(Columbia)、康乃尔大学(Cornell)、达特茅斯学院(Dartmouth)、哈佛大学(Harvard)、宾州大学(Pennsylvania)、普林斯顿大学(Princeton)、及耶鲁大学(Y ale)。

除康乃尔大学外,所有这些学校均在美国独立战争前创设,每所院校的入学标准均非常严格。

这些学校之间的学术与运动竞争性纪录始於十九世纪末。

於很多人加入最有学术名望学院联合会,常春藤联盟成为多数美国及世界领导之母校。

( h8 H! s7 `: x% E& @5 U( e8 N% ]根据一种理论,"常春藤联盟"之原名应追溯到1937年,一位纽约报作者铸造了此名词,因美国最古老及最菁英的学校建筑物均被常春藤覆盖住。

另外一个理论对此名词的解释则较为古老,来自较早称之为"四联盟"(Four Leage)的运动协会,成员包括哥伦比亚大学、哈佛大学、普林斯顿大学、和耶鲁大学。

根据第二个理论,在保持学术传统之时,"四联盟"(Four Leage)被写为罗马数字的"四联盟"(IV League)。

Fourier Transforms - University of Texas at Austin傅里叶变换-在奥斯汀的德克萨斯大学

Fourier Transforms - University of Texas at Austin傅里叶变换-在奥斯汀的德克萨斯大学

Spring 2006 Don Fussell
Fourier transform
So we have (unitary form, angular frequency)
F(f (t))F()
1
f (t)eitdt
2
F- 1(F()) f (t)
1
F()eitd
2
Alternatives (Laplace form, angular frequency)
Convolution theorem
Theorem
F( f * g) F( f )F(g) F( fg) F( f )*F(g) F- 1(F *G) F- 1(F)F- 1(G) F- 1(FG) F- 1(F)*F- 1(G)
Proof (1)
F( f *g) f (t')g(t t') e itdtdt'
Fourier transform
Some sufficient conditions for application
Dirichlet conditions
f(t)dt
f(t) has finite maxima and minima within any finite interval
f(t) has finite number of discontinuities within any finite interval
2
T
t
0t
f(t) ancon s0t()bnsin n 0t()
n0
To deal with the first basis vector being of length 2 instead of , rewrite as

Fourier分析的发展及对教学改革的启示

Fourier分析的发展及对教学改革的启示

Fourier分析的发展及对教学改革的启示1807年,39岁的法国数学家傅里叶在法国科学学会上展示了一篇论文,论文中提出了一个在当时颇具争议的论断:“任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。

”由此,开启了在分析学中最有效的工具——Fourier变换的研究序幕。

1822年,Fourier出版了专著《热的解析理论》,“热的解析理论”以一种全新的观点对当时的分析领域产生了极为重要的影响,使数学、物理等学科发生了很大的变化,并引起众多科学家的广泛关注,后被誉为Fourier分析理论。

自以Fourier变换为核心的Fourier分析理论出现以来,连续与分段连续函数的古典Fourier变换方法一直是数学工作者和工程技术人员处理周期性问题的有效手段,这一手段被广泛应用于数学的许多分支、模拟电路和信号理论、物理和力学。

与之相适应,古典Fourier变换理论成为《高等数学》、《数学分析》的重点和不可缺少的组成部分。

1950年,S.L.Sobolev和L.Schwartz将广义函数引入数学,这使得Fourier变换得到快速发展,其应用范围惊人地扩大了,Fourier变换也成为《泛函分析》研究和教学中的重要内容,并被成功地应用于微分方程、数值分析等数学分支以及电磁场、微波等工程技术领域。

由于计算机科学的飞速发展,数字电路的信号理论研究逐步取代模拟电路的信号理论,成为工程技术人员研究的热点和必须掌握的理论工具。

相应地,离散Fourier变换逐步取代连续与分段连续函数的古典Fourier变换,成为数字电路和信号理论的数学基础,被成功地应用于电子和信息科学的众多领域。

1994年,Shor通过研究量子离散Fourier变换方法,发现了第一个具体的量子算法,这一具体的量子算法证明在设想的量子计算机上能够用输入的多项式时间分解大数的素因子。

Shor的工作掀起了量子信息科学研究的热潮,量子信息科学成为数学、物理和计算机科学的热门研究课题,而量子离散Fourier变换方法则是学习和研究量子信息科学必须掌握的数学基础之一。

美国留学指南:佛罗里达州立大学

美国留学指南:佛罗里达州立大学

美国留学指南:佛罗里达州立大学
特色专业Major type:视觉艺术与设计商科/经济类工程类专业科学/数学
托福成绩TOEFL score:80SAT成绩SAT score:1730 - 1960
雅思成绩IELTS score:6.5每年学费Annual fee:$21673
学校简介
支持雅思成绩申请;排名Top100;公立研究型大学;提供奖学金;东南沿海;远离都市喧嚣;
创校于1851年的佛罗里达州立大学Florida State University 简称FSU,为一所公立研究型态的高等学府,并为佛罗里达州Florida公立大学体系中的一员,校方每年获拨研究经费超过1亿3千万美元,更新校园内各项硬设备?佛罗里达州立大学Florida State University提供了17种专业的课程让学生们选读。

佛罗里达州立大学先有学生28077人,海外生百分比例为2%,录取比例为62.43%。

学术信息
强势专业:佛罗里达州立大学设有17个本科学院,其中:教育学院排名——全美第63;医学院排名——全美第57;。

fourier analysis an introduction

fourier analysis an introduction

fourier analysis an introductionFourier Analysis: An IntroductionIntroduction:Fourier analysis is a mathematical tool used to analyze periodic functions and signals. It is named after Jean-Baptiste Joseph Fourier, a French mathematician, who developed the concept in the early 19th century. Fourier analysis is widely used in various fields, including physics, engineering, computer science, and signal processing. In this article, we will take a step-by-step approach to understand the basics of Fourier analysis and its applications.1. Periodic Functions:To understand Fourier analysis, let's first define periodic functions.A periodic function is a function that repeats itself after a certain period. In other words, for any value of x, f(x) = f(x + T), where T is the period. Some common examples of periodic functions include sine and cosine functions.2. Fourier Series:The Fourier series is a mathematical representation of a periodic function as an infinite sum of sinusoidal functions. It allows us todecompose a complex periodic function into simpler sinusoidal components. The formula for the trigonometric Fourier series for a periodic function f(x) with period T is given by:f(x) = a0 + Σ[an*cos(nωx) + bn*sin(nωx)]where a0 is the DC component, an and bn are the Fourier coefficients, n is an integer, and ω= 2π/T.3. Fourier Coefficients:The Fourier coefficients an and bn determine the amplitude of each component in the Fourier series. To calculate these coefficients, we can use the formulas:an = (2/T) * ∫[f(x)*cos(nωx)] dxbn = (2/T) * ∫[f(x)*sin(nωx)] dxwhere ∫represents integration over one period.4. Frequency Spectrum:The frequency spectrum is a graphical representation of the Fourier series, showing the amplitude of each sinusoidal component as afunction of frequency. The frequency spectrum helps us understand the distribution of frequency components in the original signal. The DC component (a0), representing the average value of the signal, is located at zero frequency.5. Fast Fourier Transform (FFT):Computing the Fourier coefficients directly using integrals can be computationally expensive for large data sets. The Fast Fourier Transform (FFT) is an algorithm used to efficiently compute discrete Fourier transforms. The FFT reduces the computational complexity from O(n^2) to O(n log n), making it practical for real-time processing of signals.6. Applications of Fourier Analysis:Fourier analysis finds numerous applications in various fields. Some of the key areas where Fourier analysis is used include:- Signal Processing: Fourier analysis is used to extract various frequency components from signals, enabling filtering, noise reduction, and compression.- Image Processing: The Fourier Transform is used to analyze and enhance images, such as in image compression algorithms.- Communication Systems: Fourier analysis helps in the modulation, demodulation, and encoding of signals in various communication systems.- Quantum Mechanics: Fourier analysis is used to describe and analyze wave functions in quantum mechanics.- Music and Audio Processing: Fourier analysis is used for audio compression, synthesis, and analysis of music signals.Conclusion:Fourier analysis is a powerful mathematical tool for analyzing periodic functions and signals. Its ability to decompose complex signals into simple sinusoidal components allows us to gain insights into the frequency content of a signal and enables various applications such as signal processing, image processing, communication systems, and more. Understanding the basics of Fourier analysis provides a solid foundation for exploring its advanced concepts and applications in different fields.。

傅里叶,小波分析,CS简介及其应用(英文版)

傅里叶,小波分析,CS简介及其应用(英文版)

1) Fourier AnalysisFourier analysis, also known as harmonic analysis, is a branch of mathematics field. The Fourier analysis can show how a function or a signal is expressed as the superposition of the basic waveform.Fourier analysis is used to analyze non-sinusoidal periodic signals of a mathematical method.In the field of signal analysis, we can use Fourier series representation of the signal, to analyze the characteristics of periodic signals in the frequency domain, and to establish the signal spectrum.If the periodic signal f 1 (t) satisfy the Dirichlet conditions, we can make x (t) expand into triangular form of Fourier series.The Dirichlet conditions are:f(x) must have a finite number of extrema in any given interval f(x) must have a finite number of discontinuities in any given interval f(x) must be absolutely integrable over a period. f(x) must be boundeddirect current componentTπω21=fundamental frequency0c a n = direct current range22n n n b a c += harmonic amplitude)sin cos ()(11101t n b t n a a t f n n n ωω++=∑∞=⎰+=10).(110Tt t dt t f T a ∑∞=++=1101)cos()(n n n t n c c t f ϕϖnn n a b arctan-=ϕ harmonic phaseAnd in the Frequency domain analysis of the system. We can obtain the equation like this: )()()(w X w Y w H =System function)(w X Stimulus spectrum)(w Y Spectrum of response signal)(w H System functionFor instance: )()(2)(3)(22t x t q dtt dq dtt q d =++we do the fourier transform, and we obtain the )(w H :)(w H =2)(3)(12++jw jwBut the forier analysis has some limitations:The Fourier coefficients are constant and do not change with time t, which can only deal with the same spectral components of the stationary signal, on the contrary, in dealing with non-stationary signals will make a big error, even with the actual situation very different. For example: no damping and damped free vibration of single degree of freedom, playing swing, clock, chorus, etc.In the actual signal, if the high-frequency and low frequency vary greatly, at the same time interval, high frequency signal attenuation of the attenuation of low frequency signal is not, therefore, at different times, the signal spectral components are different. Insist on all the time with a Fourier transform to identify the spectral components,deliberately changing the amplitude of the change with frequency to compensate for not only high-frequency Fourier coefficients of error, low-frequency Fourier coefficients are significant errors, including the frequency obtained Of course there are errors.Seeking full-time Fourier coefficient is the weighted average domain. So it means, mutation information is the local average out, the local mutation is difficult to reflect the role of information (like eating the same big pot, egalitarianism). Very different signals, such as square wave, triangle wave, sine wave, can get the same frequency, so the processing, to capture transient signals such as the fault signal, the sensitivity is poor. Treatment should be used to capture transient signals reflect the transformation of local information.2)Wavelet AnalysisWavelet transforms are broadly divided into three classes: continuous, discrete and multiresolution-based.Continuous wavelet transforms (continuous shift and scale parameters):The subspace of scale a or frequency band is generated by the functions (sometimes called child wavelets):,where a is positive and defines the scale and b is any real number and defines the shift.The pair (a,b) defines a point in the right half-plane .The projection of a function x onto the subspace of scale a then has the form:with wavelet coefficients:.For the analysis of the signal x, one can assemble the wavelet coefficients into a scalogram of the signal.Discrete wavelet transforms (discrete shift and scale parameters):∑∑∞-∞=∞-∞=><=j k kj kj t f t f )(~,)(,,ψψ =∑∑∞-∞=∞-∞=j k kj kj t d)(,,ψ)2(,k t j kj -=ψψAmong them,)(t ψ is the wavelet function, kj d, is the wavelet coefficients, andkj d, =><kj f ,~,ψWavelet series is a double sum index of wavelet coefficients not only the frequency of the target, but also the time of the index. In other words, not only as the Fourier coefficients of the wavelet coefficients, as is varies with frequency, and for the same frequency index at different times, the wavelet coefficients are different.Because the wavelet function with compact support of nature, that is zero outside a certain range. So that the level of demand at different times of the frequency of the wavelet coefficients, only use local information near the time.An important application of wavelet analysis is using the two-dimensional wavelet analysis to do the image compression.It is characterized by high compression ratio and high compression speed. And it is can maintain essentially the same characteristics after the compression. Moreover, in the transmission process can resist interference.Here is a two-dimensional image signal, using two-dimensional wavelet analysis to do the compression of the image. After the image is decomposed by the wavelet analysis, it can obtain a series of sub-images with different resolution. Different resolutions of the sub-images correspond to different frequencies.image%imput the image figure,the image file is wbarb.matload wbarb;%show the figuresubplot(221);image(X);colormap(map)title('Original image');axis squaredisp('The size of the image before compression X:');whos('X')%use the wavelet bior3.7 to do the second layer wavelet decomposition[c,s]=wavedec2(X,2,'bior3.7');%extract coefficients of the first layer with low-frequency and high%frequency coefficients from the structure of wavelet decomposition.cal=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);ch1=detcoef2('h',c,s,1);cv1=detcoef2('v',c,s,1);cd1=detcoef2('d',c,s,1);%reconstruction of the various frequenciesa1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);c1=[a1,h1;v1,d1];%show the various frequencies after the decomposition.subplot(222);image(c1);axis squaretitle('Decomposition of low and high frequency information');%do the compression of the image.%keep the first layer of low-frequency information of wavelet decomposition%and do the compression of the figure.%the first layer of low-frequency information is the cal,and display the%first layer of low-frequency information.%first,do the quantization coding for the first layer i nformation.cal=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);cal=wcodemat(cal,440,'mat',0);%change the figure heightcal=0.5*cal;subplot(223);image(cal);colormap(map);axis squaretitle('The first compression');disp('The size of the first compression: ');whos('cal')%reserve the second layer of low-frequency information of wavelet%decomposition,do the compression of the image,and the compression ratio %is more higher.%the second layer of low-frequency information is ca2,display the second %layer of low-frequency information.ca2=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);%do the quantization coding for the second layer.ca2=wcodemat(ca2,440,'mat',0);%change the figure heightca2=0.25*ca2;subplot(224);image(ca2);colormap(map);axis squaretitle('The second compression');disp('The size of the second compression: ');whos('ca2')The result is:The size of the image before compression X:Name Size Bytes ClassX 256x256 524288 double array Grand total is 65536 elements using 524288 bytes The size of the first compression:Name Size Bytes Classcal 135x135 145800 double array Grand total is 18225 elements using 145800 bytes The size of the second compression:Name Size Bytes Classca2 75x75 45000 double arrayGrand total is 5625 elements using 45000 bytesOriginal image50100150200250Decomposition of low and high frequency information100200300400500The first compression20406080100120The second compression 102030405060703)Compressed SensingCompressed sensing, also known as compressive sensing, compressive sampling and sparse sampling, is a technique for finding sparse solutions to underdetermined linear systems. In engineering, it is the process of acquiring and reconstructing a signal utilizing the prior knowledge that it is sparse or compressible.The main idea behind compressed sensing is to exploit that there is some structure and redundancy in the majority of interesting signals—they are not pure noise. In particular, most signals are sparse, that is, they contain many coefficients close to or equal to zero, when represented in some domain. (This is the same insight used in many forms of lossy compression.)Compressed sensing typically starts with taking a weighted linear combination of samples also called compressive measurements in a basis different from the basis in which the signal is known to be sparse. The results found by David Donoho, Emmanuel Candès, Justin Romberg and Terence Tao showed that the number of these compressive measurements can be small and still contain all the useful information. Therefore, the task of converting the image back into the intended domain involves solving an underdetermined matrix equation since the number of compressive measurements taken is smaller than the number of pixels in the full image. However, adding the constraint that the initial signal is sparse enables one to solve this underdetermined system of linear equations.The classical solution to such problems is to minimize the L2 norm—that is, minimize the amount of energy in the system. This is usually simple mathematically (involving only a matrix multiplication by the pseudo-inverse of the basis sampled in). However, this leads to poor results for most practical applications, as the unknown coefficients seldom have zero energy.In order to enforce the sparsity constraint when solving for the underdetermined system of linear equations, one should be minimizing the L0 norm, or equivalently maximizing the number of zero coefficients in the new basis. However, searching a solution with this constraint is NP-hard (it contains the subset-sum problem), and so is computationally infeasible for all but the tiniest data sets. Following Tao et al., where it was shown that the L1 norm is equivalent the L0 norm, leads one to solve an easier problem. Findingthe candidate with the smallest L1 norm can be expressed relatively easily as a linear program, for which efficient solution methods already exist. These solution methods have been refined over the past few years yielding enormous gain.A more technical insight on the different techniques employed in sampling and decoding signals with compressive sensing can be gained in.The field of compressive sensing has direct connections to Underdetermined Linear Systems, Group Testing, Heavy-hitters, Sparse Coding, Multiplexing, Sparse Sampling, Finite Rate of Innovation. Imaging techniques having a strong affinity with compressive sensing include Coded aperture and Computational Photography. As a generic rule of thumb, any two stage techniques or indirect imaging involving the use of a computer for the reconstruction of a signal or an image is bound to find a use for compressive sensing techniques.Starting with the famous single-pixel camera from Rice University an up-to-date list of the most recent implementations of compressive sensing in hardware at different technology readiness level is listed in. Some hardware implementation like the one used in MRI or Compressed Genotyping do not require an actual physical change whereas other hardware require substantial re-engineering to perform this new type of sampling. Similarly, a number of hardware implementation already existed before 2004 but while they were acquiring signals in a compressed manner, they generally did not use compressive sensing reconstruction techniques to reconstruct the original signal. The result of these reconstruction were suboptimal and have been greatly enhanced thanks to compressive sensing. Hence there is a large disparity of implementation of compressive sensing in different areas of engineering and science.References:1, Hayes, Brian, The Best Bits, American Scientist, July 20092, Donoho, D. L., Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory, V. 52(4), 1289–1306, 2006 [1]3, Candès, E.J., & Wakin, M.B., An Introduction To Compressive Sampling, IEEE Signal Processing Magazine, V.21, March 2008 [2]Etc.。

【医学英文课件】《生物医学信号处理(双语)》精品课件

【医学英文课件】《生物医学信号处理(双语)》精品课件

Current challenges and future directions in biomedical signal processing
Standardization and interoperability of medical devices
Big data analysis and machine learning in biomedicine
• The course teaching slides are available in English for students to review and follow up. The slides cover all the important topics in the course, including basic knowledge, signal processing techniques, and practical applications in biomedicine. The slides are designed to help students better understand the course content and prepare for exams.
THANK YOU.
Contact Information for Questions and Assistance
• The course provides contact information for students to ask questions or seek assistance when they encounter difficulties or problems during the course. Students can contact the teacher through email or other contact methods provided to obtain hctrocardiogram (ECG) signal and its processing methods

多重网格数值求解不可压流体的局部Fourier分析

多重网格数值求解不可压流体的局部Fourier分析

多重网格数值求解不可压流体的局部Fourier分析多重网格算法是偏微分方程数值求解的一种快速算法。

主要针对离散微分方程后所得的代数方程组进行数值求解,在椭圆型偏微分方程的数值解中已被证明是最优的数值算法,其收敛性与网格尺度的大小无关,且计算成本与问题的规模成正比。

由于多重网格算法的优越性,使得它成为计算流体力学中一种高效的数值方法而受到广泛关注和研究。

本文依托高等学校博士学科点专项科研基金(优先发展领域)(20135314130002)项目、国家自然科学基金面上项目(51279071),研究多重网格法在水力机械内部流数值模拟方面的理论和应用,重点是多重网格光滑理论中的局部Fourier分析方法,对数值求解不可压缩流体控制方程的多重网格方法进行收敛性分析。

主要研究内容和创新如下:(1)结合水力机械流道湍流的流动特点,提出了多重网格算法及其误差迭代的格式。

基于局部Fourier分析理论,分别定义了离散算子和松弛迭代算子的椭圆率和光滑因子,并利用不同粗、细网格层Fourier组分之间的关系,定义了新的不变子空间,分析了不同粗化方式下网格转化算子的Fourier表述方式,研究了多重网格算法渐进收敛因子的理论计算方法,创新了两色松弛在两种不同的Fourier模态函数不变子空间中的光滑分析方法,得到了基于多色松弛矩阵的Fourier分析的理论表示,并以泊松方程为例给出了相应的分析结果。

研究表明,基于多色松弛的多重网格光滑分析过程具有一般的迭代格式,所得结果具有代表性和应用前景。

(2)基于交错网格和非交错网格提出了求解Stokes流的离散格式,并对该离散系统实施两种不同多重网格的松弛算法进行了光滑分析:即聚松弛和分布松弛光滑分析。

在交错网格的离散系统中实现了多重网格分布松弛,发现该离散系统的光滑性取决于Laplace算子,并得到了相应的光滑因子。

其次,在非交错网格离散系统中,分别实施了多重网格分布松弛和聚松弛,在两色松弛的Fourier谐波空间中,讨论了这两种松弛的光滑性质,得出光滑因子关于附加人工压力项参数的表达式。

Fourier Analysis - Florida State University傅里叶分析-佛罗里达州立大学

Fourier Analysis - Florida State University傅里叶分析-佛罗里达州立大学

The Fourier series is the sum of the trigonometric terms:
a0 a1 cos( x ) b1 sin( x ) a2 cos(2 x ) b2 sin(2 x ) ... or

a0 [an cos(nx ) bn sin(nx )]
p
b n

1 p
p
f ( x ) sin(nx )dx, n 1, 2
p
C hapter 10.2 in textbook (pp. 529-537)
p
p

[an
p cos(nx)cos(mx)dx bn
sin(nx) cos(mx)dx]
p
n1
All cos(nx)cos(mx) terms All sin(nx)cos(mx) terms vanish Vanish except when n=m
cos(mx) cos(nx) 1 [cos(n m )x cos(n m )x] 2
with the real function f(x) as n .
Read pp. 534-536 in text for proof of convergence.
Euler Formulas
Represent a periodic function f(x) of period 2p by the Fourier
A periodic function f(x) has a period of p is f(x)=f(x+p), that is, the function repeats itself every interval of length p

美国伊利诺伊大学厄本那香槟分校会计硕士专业申请指南

美国伊利诺伊大学厄本那香槟分校会计硕士专业申请指南
学校名称: 美国分校(得尔瑞欧)
所在位置:美国
伊利诺伊大学香槟分校的会计学系隶属于商学院,下设会计科学硕士(Master of Accounting Science,MAS)、会计学科学硕士(Master of Science in Accountancy,MSA)和税务学硕士(Master of Science in Taxation)三个硕士项目和会计学博士项目(Ph.D. Program in Accountancy)。
伊利诺伊大学香槟分校的会计学系隶属于商学院下设会计科学硕士masterofaccountingsciencemas会计学科学硕士masterofscienceinaccountancymsa和税务学硕士masterofscienceintaxation三个硕士项目和会计学博士项目phd
美国伊利诺伊大学厄本那香槟分校会计硕士专业申请指南
申请该校的截止日期为12月15日。国际学生需要提交GMAT和TOEFL成绩(iBT成绩必须AT成绩一般高于700分。申请费为60美元。

弗罗里达大学什么专业最好

弗罗里达大学什么专业最好

弗罗里达大学什么专业最好佛罗里达大学(University of Florida),简称UF,是位于美国佛罗里达州盖恩斯维尔,佛罗里达大学是加入美国大学协会的美国和加拿大的主要62所研究型大学之一,建校可追溯至1853年。

接下来由小编为你们介绍弗罗里达大学的专业!弗罗里达大学什么专业最好佛罗里达大学University of Florida是全美入学人数排名第三的大学,在包括新闻传播、工程、法律、药学等多个领域都设有研究生项目,在87个院系共设有123个硕士项目和76个博士项目。

佛罗里达大学是全国大学体育协会(NCAA)的成员,该校也以体育成绩出众闻名,累计获得126枚奥运金牌,其中60多枚为金牌,大学运动队的吉祥物是一只名叫Albert的短吻鳄(alligator),简称Gator,是该校重要的校园文化之一。

UF提供120多个本科专业和200多个研究生水平。

其中工程、商科、社会科学、生物、会计为五大王牌专业,而独有的会计学院在全美数一数二,同时也是体育强校。

佛罗里达大学最受欢迎的专业包括:工程学;商业、管理、营销和相关支持服务;社会科学;生物和生物医学科学;传播学、新闻学和相关课程;卫生专业及相关课程;心理学;农业/动物/植物/兽医学及相关领域;计算机和信息科学及支持服务;多学科/跨学科研究等。

年均学费:$28591年均生活费:$9630留学申请截止日:11月1日录取通知日:11月1日根据2022USNews美国大学排名,佛罗里达大学排名全美第28位,全美公立大学排名第5。

而在2022USNews世界大学排名中,佛罗里达大学排名第99位。

2021软科世界大学学术排名第97位,2022THE世界大学排名第154位,2022QS世界大学排名第173位(同济大学#211;武汉大学#225)。

2021年QS商科硕士排名中,金融学硕士位列全球第30名,全日制MBA位居全球第63名,其中Value for Money投资回报率排名全球第一。

美国南佛罗里达大学有哪些专业?

美国南佛罗里达大学有哪些专业?

美国南佛罗⾥达⼤学有哪些专业?学校名称:所在位置:美国,201 Criser Hall-PO Box 114000 Gainesville, FL 32611 (352) 392-3261创建时间:1853QS排名:95USNEWS排名:42录取率:0.43学校中⽂⽹址: 南佛罗⾥达⼤学是全美顶级公⽴研究型⼤学之⼀,也是美国仅有的40所公⽴研究型⼤学之⼀,具有很⾼的研究活动。

这所⼤学有哪些专业呢?店铺将为您详细介绍。

本科课程会计学政府与国际事务⼴告历史⾮洲研究酒店与餐饮管理美国研究与⼈⽂科学⼯业与管理系统⼯程⼈类学信息技术应⽤科学跨学科经典⽂明建筑跨学科⾃然科学艺术⼯作室与艺术历史跨学科社会科学运动训练/运动医学国际商务⽣物学与微⽣物学⽣物国际研究医学科学管理化学⼯程管理信息系统化学市场营销⼟⽊与环境⼯程⼤众传播经典数学通信机械⼯程通信科学与失调医学技术计算机科学与⼯程微⽣物学和⽣物学犯罪学⾳乐舞蹈⾳乐教育舞蹈研究⾳乐研究早期⼉童教育护理经济学哲学经济学体育电⼦⼯程物理⼩学教育政治科学英语预科环境科学与政策医学,⽛科前和兽医前⾦融⼼理学外语公共卫⽣⼀般商业宗教研究地理中等教育地质学社会⼯作⽼年学社会学剧院特殊教育妇⼥研究研究⽣课程学术⾓⾊(护理)沿⾰(⼤学教学)加速健康教育(公共卫⽣)⼈⼒资源开发(成⼈教育)会计⼈⽂科学(⼈⽂科学)急症护理(护理)⼯业⼯程成瘾和药物滥⽤咨询(康复和⼼理健康咨询(5年))⼯业卫⽣(公共卫⽣)成瘾和药物滥⽤咨询(康复和⼼理健康咨询(后学⼠学位))⼯业组织⼼理学(⼼理学)成⼈教育⽆机化学(化学)成⼈教育(课程和教学)跨学科(海洋科学)成⼈健康护理(护理)跨学科教育(课程与教学)成⼈健康护理和职业健康护理(护理)跨学科医学科学(医学科学)⾮洲研究(⼈⽂科学)跨学科交通(⼟⽊⼯程)⽼龄化和神经科学(医学科学)爵⼠乐作曲(⾳乐)美国历史(历史)爵⼠乐表演(⾳乐)美国研究语⾔艺术(基础教育)分析化学(化学)激光物理(物理)解剖学(医学科学)拉丁美洲历史(历史)古代历史(历史)拉丁美洲,加勒⽐和拉丁裔研究应⽤⼈类学领先的可持续企业(管理)应⽤⾏为分析⽂科建筑通识教育(⼈⽂科学)艺术图书情报学艺术历史语⾔学运动训练(医学科学)语⾔学:英语作为第⼆语⾔⼤⽓物理学(物理学)⽂献(英语)原⼦与分⼦物理学(物理学)管理听⼒学(后学⼠学位)管理信息系统听⼒学(重新)适应能⼒(后学⼠学位)海洋资源评估(海洋科学)⾃闭症谱系障碍&严重智障⼈⼠海洋科学⾏为健康(公共卫⽣)营销⽣物⽂化医学⼈类学(应⽤⼈类学)婚姻和家庭治疗(康复和⼼理健康咨询(5年))⽣物化学与分⼦⽣物学(医学科学)婚姻和家庭治疗(康复和⼼理健康咨询(后学⼠学位))⽣物化学(化学)⼤众传播⽣物伦理与医学⼈⽂材料(⼟⽊⼯程)⽣物信息学(公共卫⽣)材料物理(物理)⽣物信息学与计算⽣物学材料科学和⼯程学⽣物海洋学(海洋科学)母婴健康(公共卫⽣)⽣物学数学⽣物学(⼤学教学)数学(5年制)⽣物学(科学教育)数学(⼤学教学)⽣物医学与⽣物技术(化学⼯程)数学教育⽣物医学⼯程数学教育(6-12)⽣物统计学(公共卫⽣)测量与评估(课程与教学)⽣物技术机械⼯程业务(⼤学教学)媒体研究(⼤众传播)⼯商管理/ MBA医学微⽣物学与免疫学(医学科学)职业和技术教育医学物理学(物理学)职业咨询(辅导员教育)医学科学细胞⽣物学,微⽣物学和分⼦⽣物学(⽣物学)中世纪史(历史)室内乐(⾳乐)代谢与营养医学(医学科学)化学⼯程微⽣物化学海洋学(海洋科学)学微电⼦学(电⼦⼯程)化学中学数学化学(⼤学教学)中学教育(综合)(课程与教学)化学(⾮论⽂选项)中学教育,英语(课程与教学)化学(科学教育)初中教育,数学(课程与教学)电路,控制和系统(电⽓⼯程)初中教育,科学(课程与教学)⼟⽊⼯程中学教育,社会研究(课程与教学)经典:拉丁/希腊分⼦医学(医学科学)临床和转化研究(医学科学)多媒体新闻(⼤众传播)临床⼼理健康咨询(辅导员教育)⾳乐临床护⼠领导(护理)⾳乐教育临床⼼理学(⼼理学)⾃然/技术危害和环境司法(地理)认知,神经科学与社会⼼理学(⼼理学)护⼠⿇醉(护理)⼤学⽣事务(课程与教学)护理⼤学教学护理教育(护理)通信职业健康(公共卫⽣)通信与信号处理(电⼦⼯程)职业健康护理(护理)作⽂(⾳乐)职业医学住院(公共卫⽣)计算化学(化学)职业安全(公共卫⽣)计算机⼯程肿瘤学护理(护理)计算机科学指导光学物理(物理)(⾳乐)有机化学(化学)辅导员教育⼉科保健护理(护理)创意写作表演(⾳乐)刑事司法⾏政哲学犯罪学哲学和宗教(哲学)重症监护护理(护理)物理化学(化学)⽂化资源管理(应⽤⼈类学)体育课程与教学物理海洋学(海洋科学)数字建筑与设计(电⼦⼯程)物理戏剧写作物理(⼤学教学)幼⼉期(初等教育)物理(科学教育)幼⼉教育⽣理学和形态学(⽣物学)幼⼉教育(课程与教学)钢琴教学(⾳乐)⽣态与进化(⽣物学)诗(创作)城市环境中的经济,社会与规划问题(地理)政治学经济学政治学(本科教学)教育领导⾼分⼦化学(化学)电⼒系统(电⽓⼯程)精神科,⼼理健康护理(护理)电⽓⼯程⼼理学电声⾳乐(⾳乐)公共管理⼩学课程(基础教育)公共健康基础教育卫⽣⾏政部门(公众卫⽣)基础教育(课程与教学)公共健康教育(公众卫⽣)⼯程(⼤学教学)公共卫⽣实践(公共卫⽣)⼯程管理公共卫⽣实践计划(公共卫⽣)⼯程管理(⼯业⼯程)纯和应⽤(数学)⼯程科学(5年制)定量分析(⼯业⼯程)英语阅读教育英语(⼤学教学)阅读教育(课程与教学)英语教育房地产应⽤技术创业康复与⼼理健康咨询(5年制课程)环境与⽣态微⽣物学(⽣物学)康复与⼼理健康咨询(后学⼠学位)环境化学(化学)宗教研究环境⼯程修辞与写作(英语)环境健康(公共卫⽣)安全管理(公共卫⽣)环境科学与政策学校咨询(辅导员教育)流⾏病学(公共卫⽣)学校⼼理学流⾏病学和⽣物统计学(公共卫⽣)科学与数学(基础教育)流⾏病学和全球传染病(公共卫⽣)科学教育流⾏病学和全球卫⽣(公共卫⽣)中等教育(课程与教学)流⾏病学和母婴健康(公共卫⽣)中等教育:⽣物学(课程与教学)欧洲历史(历史)中等教育:化学(课程与教学)特殊学⽣教育中等教育:英语(课程与教学)执⾏MBA中等教育:外语(课程与教学)执⾏医学硕⼠中等教育:教育技术(课程与教学)课程卫⽣专业⼈员(公共卫⽣)中等教育:数学(课程与教学)执⾏课程MBA医师执⾏课程(公共卫⽣)中等教育:物理(课程与教学)运动科学(体育)中等教育:社会科学(课程与教学)家庭健康护理(护理)中等教育:Tesol(课程与教学)⼩说(创意写作)半导体物理(物理)电影研究(⼈⽂科学)社会与政治思想(⼈⽂科学)⾦融社会科学教育佛罗⾥达研究(⼈⽂科学)社会⼯作外语教育社会健康科学(公共卫⽣)法语社会学法语(⼤学教学)社会学(⼤学教学)法语(外语教育)固态物理(物理)地理信息系统和空间分析(地理)西班⽛语地理西班⽛语(⼤学教学)地理(⼤学教学)西班⽛语(外语教育)地质海洋学(海洋科学)特殊教育,⾏为障碍地质特殊教育,⾏为障碍(课程和教学)地质学(⼤学教学)特别教育,资优岩⼟⼯程(⼟⽊⼯程)特殊教育,资优(课程与教学)德语(外语教育)特殊教育,智障⼈⼠⽼年护理(护理)特殊教育,智⼒落后(课程与教学)⽼年学特殊教育,运动障碍全球传染病(公共卫⽣)特殊教育,运动障碍(课程与教学)全球灾害管理和⼈道主义救济(公共卫⽣)特殊教育,特殊学习障碍全球卫⽣信息学(公共卫⽣)特殊教育,特定学习障碍(课程与教学)全球卫⽣实践(公共卫⽣)语⾔交流(⼤学教学)全球可持续发展语⾔病理学(研究⽣学位)卫⽣管理统计卫⽣保健组织和管理(公共卫⽣)战略传播管理(⼤众传播)卫⽣政策和计划(公共卫⽣)结构(⼟⽊⼯程)卫⽣政策和管理(公共卫⽣)理论(⾳乐)卫⽣科学(医学科学)卫⽣毒理学和风险评估(公共卫⽣)系统信息学(护理)交通(⼟⽊⼯程)遗产研究(应⽤⼈类学)城市和社区设计历史城市和区域规划会计(⼯商管理/博⼠)⽔资源(⼟⽊⼯程)妇⼥健康(医学科学)⽆线电路和系统(电⽓⼯程)妇⼥研究博⼠课程⾼等教育,⾏政(课程与教学)特殊教育管理(教育计划发展)⾼等教育,社区⼤学教学(课程与教学)成⼈教育(课程和教学)历史成⼈教育(教育计划发展)⼯业⼯程⽼龄化研究⼯业卫⽣(公共卫⽣)过敏,免疫学和传染病(医学科学)⼯业组织⼼理学(⼼理学)分析化学(化学)信息系统(⼯商管理/博⼠)解剖学(医学科学)⽆机化学(化学)应⽤⼈类学教学技术(课程与教学)听⼒学跨学科(海洋科学)⾏为健康(公共卫⽣)跨学科教育(课程与教学)⽣物⽂化医学⼈类学(应⽤⼈类学)跨学科交通(⼟⽊⼯程)⽣物化学与分⼦⽣物学(医学科学)国际健康管理(公共卫⽣)⽣物化学(化学)⽂学(英语)⽣物海洋学(海洋科学)制造业(化学⼯程)⽣物学制造业(机械⼯程)⽣物医学与⽣物技术(化学⼯程)制造系统(⼯业⼯程)⽣物医学⼯程海洋资源评估(海洋科学)⽣物统计学(公共卫⽣)海洋科学⼯商管理/博⼠营销(⼯商管理/博⼠)癌症⽣物学材料(⼟⽊⼯程)职业和劳动⼒教育(课程和教学)母婴健康(公共卫⽣)细胞⽣物学,微⽣物学和分⼦⽣物学(⽣物学)数学化学⼯程测量与评估(课程与教学)化学海洋学(海洋科学)机械⼯程化学医学科学电路,控制和系统(电⽓⼯程)微⽣物学与免疫学(医学科学)⼟⽊⼯程微电⼦学(电⼦⼯程)临床和转化研究(医学科学)分⼦医学(医学科学)临床⼼理学(⼼理学)分⼦药理学与⽣理学(医学)科学)认知,神经科学和社会⼼理学(⼼理学)⾳乐学院领导(教育领导)⾳乐教育(⾳乐)沟通神经通信科学(通信科学与疾病)神经科学(医学科学)交流科学与疾病护理实践通信与信号处理(电⽓⼯程)护理科学社区与家庭健康(公共卫⽣)卫⽣专业⼈员职业健康(公共卫⽣)计算化学(化学)有机化学(化学)计算机科学与⼯程病理学和细胞⽣物学(医学科学)辅导员教育(课程与教学)病理学和检验医学(医学科学)犯罪学药理学和治疗学(医学科学)⽂化资源管理(应⽤⼈类学)哲学课程与教学哲学和宗教(哲学)数字建筑与设计(电⽓⼯程)物理化学(化学)幼⼉教育(课程与教学)物理海洋学(海洋科学)⽣态与进化(⽣物学)物理学(⼯程科学)经济学物理学,应⽤教育领导⽣理学和形态学(⽣物学)教育课程开发⾼分⼦化学(化学)电⼒系统(电⽓⼯程)⼼理学电⽓⼯程公共卫⽣公共卫⽣基础教育(课程与教学)教育(公共卫⽣)基础教育(教育程序开发)纯粹与应⽤(数学)⼯程管理(⼯业⼯程)定量分析(⼯业⼯程)⼯程科学阅读与语⾔艺术教育(课程与教学)英语修辞与写作(英语)环境与⽣态微⽣物学(⽣物学)学校⼼理学环境与职业健康(公共卫⽣)第⼆语⾔习得与教学技术环境化学(化学)中等教育(课程与教学)环境健康(公共卫⽣)社会⼯作流⾏病学(公共卫⽣)社会健康科学(公共卫⽣)流⾏病学与⽣物统计学(公共卫⽣)社会学⾦融(⼯商管理/博⼠)特殊教育(课程与教学)地理与环境科学与政策语⾔科学(通信科学与疾病)地质海洋学(海洋科学)统计学(数学)地质学结构(⼟⽊⼯程)岩⼟⼯程(⼟⽊⼯程)学⽣事务管理(课程与教学)全球传染病(公共卫⽣)英语教学(课程与教学)政府数学教学(课程与教学)卫⽣政策与管理(公共卫⽣)科学教与学(课程与教学)听⼒科学与听⼒学(传播科学与疾病)教学与学习社会科学(课程与教学)遗产研究(应⽤⼈类学)内容领域的教学与学习:通识教育(课程与教学)⽔资源(⼟⽊⼯程)毒理学与风险评估(公共卫⽣)⽆线电路与系统(电⽓⼯程)交通(⼟⽊⼯程)职业教育(教育计划发展)。

佛罗里达大学的计算机怎么样

佛罗里达大学的计算机怎么样

佛罗里达大学的计算机怎么样学校名称:美国佛罗里达大学(盖恩斯维尔) University of Florida (Gainesville)所在位置:美国,201 Criser Hall-PO Box 114000 Gainesville, FL 32611 (352) 392-3261创建时间:1853QS排名:95USNEWS排名:42录取率:0.43随着申请人数逐年增加,到美国留学的学生越来越多,佛罗里达大学是美国的一所著名大学,佛罗里达大学的计算机专业是很多学生想申请的热门专业,来看看的介绍吧!运算速度快。

计算机内部的运算是由数字逻辑电路组成的,可以高速准确地完成各种算术运算。

当今计算机系统的运算速度已达到每秒万亿次,微机也可达每秒亿次以上,使大量复杂的科学计算问题得以解决。

计算精确度高。

科学技术的发展特别是尖端科学技术的发展,需要高度精确的计算。

计算机控制的导弹之所以能准确地击中预定的目标,是与计算机的精确计算分不开的。

一般计算机可以有十几位甚至几十位(二进制)有效数字,计算精度可由千分之几到百万分之几,是任何计算工具所望尘莫及的。

逻辑运算能力强。

计算机不仅能进行计算,还具有逻辑运算功能,能对信息进行比较和判断。

计算机能把参加运算的数据、程序以及中间结果和最后结果保存起来,并能根据判断的结果自动执行下一条指令以供用户随时调用。

用户可以根据需要,事先设计好运行步骤与程序,计算机十分严格地按程序规定的步骤操作,整个过程不需人工干预。

存储容量大。

计算机内部的存储器具有记忆特性,可以存储大量的信息。

这些信息,不仅包括各类数据信息,还包括加工这些数据的程序。

解析几何与微积分(MAC 2311 & MAC 2312 Analytic Geometry and Calculus 1 & 2);统计学(STA 2023 or STA 3032 Statistics);编程基础一(COP 3502 Programming Fundamentals 1);编程基础二(COP 3503 Programming Fundamentals 2);离散结构应用(COT 3100 Applications of Discrete Structures);计算机组织概论(CDA 3101 Introduction to Computer Organization);数据与算法结构(COP 3530 Data and Algorithm Structures);操作系统(COP 4600 Operating Systems);此外,该系开设的研究实验室和中心包括:生物信息实验室(Bioinformatics Lab);生物识别技术与模式识别实验室(BPRL)(Biometrics and Pattern Recognition Lab (BPRL));计算科学与智能实验室(Computational Science and Intelligence Lab);视觉、图形与医学成像研究中心(Center for Vision, Graphics and Medical Imaging(CVGMI));数据库系统研究与开发中心(Database Systems Research & Development Center);数据科学研究小组(Data Science Research Group);图形、成像与光测量实验室(Graphics,Imaging & Light Measurement Lab (GILMLab));人为经验研究实验室(Human-Experience Research Lab (HXRL));移动与普适计算机实验室(Mobile and Pervasive Computing Laboratory);企业与基础设施东南安全研究中心(Southeastern Security forEnterprise and Infrastructure (SENSEI) Center)。

美国南佛罗里达大学开设专业汇集

美国南佛罗里达大学开设专业汇集

美国南佛罗里达大学开设专业汇集学校名称:美国佛罗里达大学(盖恩斯维尔) University of Florida (Gainesville)所在位置:美国,201 Criser Hall-PO Box 114000 Gainesville, FL 32611 (352) 392-3261创建时间:1853QS排名:95USNEWS排名:42录取率:0.43南佛罗里达大学有本科专业134个,硕士专业138个,博士专业90个。

大学本科课程方向:商业、计算机、综合、工程学、科学。

商学院:会计、广告、商务行政与管理、商务管理经济学、金融-综合、商业-综合、国际商务管理、管理信息系统、营销管理工程学院:综合工程、化学工程、土木工程、电气/电子工程、工业/制造工程、机械工程计算机学院:计算机科学、计算机信息系统、计算机工程艺术与科学学院:生物学、海洋生物学、生物医学科学、化学、环境科学与政策、地质学、跨科学生物科学及物理科学、数学-综合、医药科技、微生物、细菌学、物理学、统计学医学院:运动员训练护士学院:护理学/注册护士艺术与科学学院:非洲研究、美国研究、人类学、古典型、经济学、英语综合、英语创意写作、俄语、德语、法语、意大利语、西班牙语、地理学、地质学、历史、人文学、国际关系、大众交流、哲学、政治科学与政府、心理学、宗教研究、修辞与交流、社会学、女性研究行为与社区学院:犯罪学、老人学、健康服务管理(长期护理)、社会科学-综合、言语病理和听力学教育学院:教育(舞蹈、小学教师、早期儿童教育、英语、外国语言、数学、音乐、物理、科学、社会科学、特殊)艺术学院:艺术(艺术与欣赏、艺术工作室)、舞蹈、音乐(表演、研究)、戏剧艺术MBA、商务专业的综合学习、应用科技创业学、金融、管理学、营销、机械工程、综合工程、电气工程、化学工程、生物医学工程、化学工程土木和环境工程、计算机科学和工程、工程管理、全球可持续发展学位课程:工商管理硕士、应用科技创业理学硕士、管理理学硕士、金融理学硕士、营销理学硕士、全球可持续性文学硕士、机械工程硕士、机械工程理学硕士、化学工程硕士、化学工程理学硕士、生物医药工程理学硕士、电气工程理学硕士、土木工程硕士、土木工程理学硕士、环境工程硕士、环境工程理学硕士、计算机科学理学硕士、计算机工程理学硕士、计算机管理理学硕士。

美国佛罗里达大学商学院国际贸易学教授许斌漫谈国际贸易学研究在美国

美国佛罗里达大学商学院国际贸易学教授许斌漫谈国际贸易学研究在美国

美国佛罗里达大学商学院国际贸易学教授许斌——《漫谈国际贸易学研究在美国》谁在搞国际贸易学研究?尽管现代经济学冠名“现代”,但它的基础研究人员培养方式很传统,是师傅徒弟制。

在美国搞国际贸易学研究者也是代代相传。

美国密西根大学著名国际贸易学家Deardorff 搞了一张国际贸易学者的家谱(Family Tree of Trade Economists),有兴趣的读者可以在他的网页上查看。

该家谱上溯到19 世纪的马歇尔和陶西格,但1950 年(获博士年份)前所列者不过15 人,个个大名鼎鼎,包括获得诺贝尔奖的萨谬尔逊、里昂惕夫、俄林、米德。

1970 年后人数增加,但每年也不过10 几个人。

从名单上看,美国最大的国际贸易学者“产地”是Columbia, Harvard, MIT, Michingan,Princeton,Rochester,Stanford,Wisconsin,和Yale。

这种师傅徒弟式的培养方式决定了国际贸易学研究很讲究“传统”,这在经济学其它领域恐怕也一样。

由于名教授有相当大的流动性,所以在美国经济学界“你是谁的学生”恐怕是比“你从哪里毕业”更重要的问题。

八十年代麻省理工学院的两位国际贸易学大师范Bhagwati 和Findlay 双双来到哥伦比亚大学,造就了哥大培养国际贸易学者的传统。

在1995年为Bhagwati 和2001 年为Findlay 所办学术庆典上,聚集了他们在不同学校培养出的学生。

这种门派的影响力在学术界是不可否认的事实。

顺便说一句,Bhagwati 是印度裔,Findlay是缅甸裔。

在美国国际贸易学界非美国裔的学者有相当比例,尽管美国裔的学者仍占大多数。

出现这种情况大概是国际学生更容易被国际经济问题吸引的缘故吧。

国际贸易研究如何搞?最近在读诺奖得主Shtgler 的自传《一位不受管制的经济学家》。

Stigler 的父母是没有多少文化的欧洲移民。

Stigler 谈到由于缺少父母指点,所以在大学里选了很多愚蠢的课程,起了弯路。

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They are extremely useful to be used to represent functions of phenomena that are periodic in nature.
Fourier Integral & Transform: Similar to Fourier series but extend its application to both periodic and non-periodic functions and phenomena.
a period of 2p .
To determine the coefficients, we need to multiply the equation by either cos(mx) or sin(mx) and recognize that cos(mx) cos(nx) 1 [cos(n m )x cos(n m )x]
First developed by the French mathematician Joseph Fourier (1768-1830)
Fourier Series
Why using Fourier analysis? Analyze the phenomena from timebasis to a frequency-basis analysis. It is simpler to describe a periodic function using Fourier description. Ex: a periodic time series can always be described by using its frequency and amplitude.
b m
1 p
p
f ( x ) sin(m x )dx, m 1, 2
p
In sum m ary, the E uler coefficients of a periodic function are:
a 0
1 2p
p
f (x)dx,
p
a n
1 p
p
f ( x ) cos(nx )dx, n 1, 2
n 1
To represent a function f(x) by the Fourier series, we need
to find the Fourier coefficients a0 , a1, b1, a2... and make sure that the sum of the series converges
p
b n
1 p
p
f ( x ) sin(nx )dx, n 1, 2
p
C hapter 10.2 in textbook (pp. 529-537)
a m
1 p
p
f(x)cos(m x)dx , m 1, 2,
p
E x :
a5
1 p
p
f(x)cos(5x)dx
p
Sim ilar practice can be used to determ in e the E uler coefficients
for the sine term s such that:
p
p
f(x)dx=
-p
p {a0
[an cos(nx ) bn sin(nx )]}dx
n 1
p
p
p f ( x )d x a 0 p d x a 0 ( 2p ),
a 0
1 2p
p
f (x)dx
p
A ll higher order terms vanish since they are all periodic with
Fourier Analysis
Fourier Series: A Fourier series is a representation of a function using a series of sinusoidal functions of different “frequencies”. (Recall: Taylor & other power series expansions in Calculus II)
2 cos(m x) sin(nx) 1 [sin(n m ) x sin(n m ) x]
2
The new functions are still periodic with a period of 2p ,
except when n=m. Therefore, integrating these terms
with the real function f(x) as n .
Read pp. 534-536 in text for proof of convergence.
Euler Formulas
Represent a periodic function f(x) of period 2p by the Fourier
[an
p cos(nx)cos(mx)dx bn
sin(nx) cos(mx)dx]
p
n1
All cos(nx)cos(mx) terms All sin(nx)cos(mx) terms vanish Vanish except when n=m
cos(mx) cos(nx) 1 [cos(n m )x cos(n m )x] 2
1 [cos(2mx) cos(0)] 1 1 cos(2mx)
2
22
The latter term will vanish when integrating between -p and p .
T herefore,
p f(x )c os(m x )d x 1
p
2
p
p amdx p am
between -p to p will lead to the disppearance of all
terms except the cosine termsdic, vanishes
f(x)cos(mx)dx= -p
p a0 cos(mx)dx
p
p
series:
f ( x ) a0 [an cos(nx ) bn sin(nx )]
n 1
Determine the Euler coefficients by integrating both sides from
-p to p , taking advantage of the fact that a periodic function with a 2p period will vanish when integrated within this range.
A periodic function f(x) has a period of p is f(x)=f(x+p), that is, the function repeats itself every interval of length p
Trigonometric series: 1, cos(x), sin(x), cos(2x), sin(2x), … These functions all have the period of 2p
The Fourier series is the sum of the trigonometric terms:
a0 a1 cos( x ) b1 sin( x ) a2 cos(2 x ) b2 sin(2 x ) ... or
a0 [an cos(nx ) bn sin(nx )]
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