Lernergebnisse
Die Studierenden kennen grundlegende Strukturen, Konzepte, und Methoden der Fourieranalysis und der Wavelet-Theorie und können diese - insbesondere im Kontext der Bildverarbeitung anwenden.
Lehrinhalte
Fourier series, discrete and fast Fourier transforms, Fourier transform of tempered distributions and on L_p (p = 1,2),
Heisenberg's uncertainty principle, Shannon's sampling theorem,
Fourier transform of measures,
multiresolution analysis, orthogonal and biorthogonal wavelets,
applications in image processing
