Soy una EE de los estudiantes de pregrado, y recientemente tomé dos cursos de señales y sistemas. Estábamos expuestos a cosas como la delta de Dirac (sin mención de las distribuciones), series de Fourier (sin mención de convergencia o espacios de funciones), la de Laplace y de Fourier, y el teorema de muestreo.
Yo todavía no entiende realmente el tamizado de la propiedad, o por qué es el muestreo de la multiplicación con una desplazado delta en lugar de un desplazado 1 (que sería preservar el valor de la señal en ese punto a la derecha?). Todavía no estoy seguro de cómo determinar cuándo una señal de la serie de Fourier se reunirán, cuando se le permite tomar la transformada de Fourier o la transformada de Laplace, o si las derivaciones de las propiedades de transformación que hemos aprendido son matemáticamente justificada y riguroso.
Esto me llevó a libros de auto-estudio, como Tolstov de la Serie de Fourier y Richards de la Teoría de Distribuciones, que no podía seguir debido a mi poco riguroso de matemáticas de fondo. La enfermedad de Osgood Stanford conferencias fueron muy útiles, pero todavía me siento muy triste de que no tengo un conocimiento más profundo de mis herramientas matemáticas.
De acuerdo a mi escuela a EE curso de postgrado de catálogo, hay un par de clases que cubren Hilbert, de Banach, y L^p espacios, lineales y funcionales. Es posible abarcar estos temas sin una formal matemático de fondo? Debo comenzar la auto aprendizaje real y el análisis complejo para prepararse para estos temas?
Perdóname por esta larga pregunta. Gracias!
