Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore les propriétés de la transformée de Fourier avec des dérivés, cruciales pour la résolution des équations, et introduit la transformée de Laplace pour la transformation du signal.
