Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.
Discute de l'organisation du cache mémoire et des techniques de filtrage des signaux à l'aide d'un filtre moyen mobile pour récupérer les signaux souhaités.
Explore les commentaires, la stabilité et les filtres actifs, couvrant diverses structures d'amplificateurs, les fondamentaux des filtres et l'analyse de la stabilité.
