Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir et l'analyse spectrale, en mettant l'accent sur la prédiction des classes cellulaires.
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.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre le processus d'étalonnage et d'analyse des données pour les mesures ConsO2, y compris la sélection des fichiers d'entrée et l'interprétation des données.
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 le dimensionnement des réservoirs et des barrages en utilisant des courbes d'écoulement cumulatives et le dimensionnement des réservoirs pour les périodes sèches et pluvieuses.
Couvre les modèles neuronaux hybrides, l'histologie nerveuse, la restauration sensorielle et la stimulation cérébrale profonde dans les neuroprothèses.
Explore l'analyse de l'activité neuronale corticale, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir, l'analyse spectrale et la corrélation avec le comportement moteur.
Explore les techniques d'électrophysiologie in vivo pour étudier la fonction cérébrale à l'aide de potentiels extracellulaires et d'enregistrements de cellules entières.
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.
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.
