Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Examine les économies d'énergie dans les transports individuels, en mettant l'accent sur les stratégies et les technologies visant à réduire la consommation d'énergie et les émissions dans les véhicules.
Explore des sujets avancés d'ingénierie logicielle et de traitement du signal en utilisant des listes paresseuses pour construire un synthétiseur sonore à partir de zéro.
Explore la transition énergétique en Suisse, en mettant l'accent sur les économies d'énergie dans le transport privé et le passage à des véhicules plus efficaces.
Couvre la conversion des signaux analogiques en signaux numériques, de compression des données et de reconstruction des signaux, soulignant l'importance du traitement des signaux dans les systèmes de communication.
Couvre le concept de temps, le caractère pratique du temps discret, le théorème d'échantillonnage, le stockage numérique, la transmission des signaux et les idées clés du traitement numérique des signaux.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.
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.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
