Discute de l'analyse du petit signal des photodétecteurs à grande vitesse, en se concentrant sur les composants du circuit, l'analyse du bruit et la modélisation pour les systèmes récepteurs.
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.
Explore les défis de l'amplification des signaux ECG tout en rejetant les interférences, en mettant l'accent sur la correspondance précise des composants et les techniques de rejet en mode commun.
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 la dissipation d'énergie dans les puces VLSI, en se concentrant sur le courant sous-seuil dans les transistors NMOS et les effets de la tension de seuil sur la consommation d'énergie.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.
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.
Couvre la signalisation cellulaire, y compris la communication à longue distance, les mécanismes récepteurs et l'impact des petits nombres en biologie.
Explore la prédiction linéaire, les coefficients de prédiction, la minimisation de l'erreur quadratique moyenne et l'algorithme de Levinson-Durbin dans le traitement du signal.