Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
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.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques, en se concentrant sur les pics, la vitesse de tir, plusieurs neurones d'état, et l'estimation des paramètres.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
Explore le filtre adaptatif Optimal Least Square, en mettant l'accent sur le filtre Finite Impulse Response (FIR) et les stratégies pour réduire le fardeau de calcul.
Explore le filtre Wiener pour l'estimation des signaux et la dénigrement adaptatif dans des scénarios avec des propriétés non changeantes et des contraintes en temps réel.
Couvre le filtrage adaptatif à l'aide de l'algorithme LMS pour les scénarios d'enregistrement immobile, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique dans MATLAB.
