Explore les systèmes LID réalisables, les fonctions de transfert rationnelles, la stabilité, la causalité et les paramètres de mise en œuvre dans le calcul.
Explore la modélisation des coûts des matériaux, en se concentrant sur les approches techniques, les études de cas automobiles et la durabilité, en soulignant l'importance de la qualité des données et l'impact du poids et des émissions sur les équipementiers.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Présente la modélisation des coûts en tant qu'outil d'innovation durable et couvre des sujets tels que les émissions de CO2 des transports et les propriétés des matériaux.
Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
Explore les progrès et les défis dans les peaux électroniques neuromorphes, visant à permettre une utilisation intuitive des membres de remplacement et des robots autonomes.
Couvre l'organisation du cours, la politique de classement, la bioélectricité, les circuits intégrés CMOS, les changements sociétaux, les mesures médicales communes et les systèmes bioimplantables.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.