Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
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 les défis de l'amplification des signaux ECG tout en rejetant les interférences, en mettant l'accent sur la correspondance précise des composants et les techniques de rejet en mode commun.
Explore les progrès et les défis dans les peaux électroniques neuromorphes, visant à permettre une utilisation intuitive des membres de remplacement et des robots autonomes.
Couvre la dissipation d'énergie dans les puces VLSI, en se concentrant sur le courant sous-seuil dans les transistors NMOS et les effets de la tension de seuil sur la consommation d'énergie.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.