Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris le spectre de diffusion, l'analyse spectrale, les communications à bande ultra large et l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.
Couvre les modèles macroéconomiques intégrant les marchés financiers, l'analyse des décisions financières, les événements macroéconomiques et les réponses politiques.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Couvre l'introduction aux outils MATLAB et fournit des instructions d'installation pour l'analyse de flux basée sur la thermodynamique, y compris les pré-exigences comme GIT et CPLEX.