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 l'existence et les propriétés de la transformation Discrete-Time Fourier (DTFT), y compris l'inversion, le changement de base et les propriétés clés.
Explore la transformation de Fourier à temps discret, ses propriétés et les transformations de signaux, y compris des exemples comme l'impulsion rectangulaire et l'impulsion unitaire.
Explore l'analyse et la classification de la texture dans les images, en mettant l'accent sur le rôle des techniques d'apprentissage automatique telles que les réseaux neuronaux convolutifs.
Explore les propriétés de Discrete-Time Fourier Transform, y compris la linéarité, les décalages de temps et de fréquence, l'inversion du temps et la convolution.
