Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.
Couvre la définition des fonctionnalités, la structuration des tâches, les choix de l'utilisateur, le dessin des ellipses et l'organisation du programme.
Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Couvre la mise en œuvre de MATLAB et Octave pour les débutants, y compris les fonctions pour demander des axes, tracer des ellipses, charger des fichiers et modifier des axes.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre les opérations de base sur les tableaux et les fonctions de Matlab, y compris la création de tableaux, les opérations arithmétiques et les définitions de fonctions.
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 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.
