Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Explore diverses techniques de réduction du bruit, y compris l'adaptation d'impédance, la réduction de la température et la réduction de la bande passante.
Explore la mise en œuvre des filtres numériques, la convolution cyclique, le filtrage basé sur la FFT et l'importance du filtrage dans le traitement du signal.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Couvre des exemples de traitement du signal, de traitement du signal analogique, de modulation d'amplitude continue, de traitement d'image, de compression, de micro-systèmes et d'électronique médicale.
