PCA 和多元信号处理，应用于神经数据 ( PCA & multivariate signal processing, applied to neural data )

课程描述

PCA & multivariate signal processing, applied to neural data, period of training analysis, principal component PCA, and signal processing, and a few minor usable for data, the neural network is by Udemy is offering.本期以神经科学中的大数据分析技术和切割数据作为理论培训给大家。此外，通过在练习运行中学习如何在更多教程中编码。
本课程的目标。神经科学中时间序列数据基于矩阵的数据分析教学方法，重点是减少多变量和源分离的方法。
提供的培训包括矩阵协方差分析、主成分PCA等混合向量，特别是分析成分可以独立。虽然这门课程包括数学中的主题变得困难。但是对于有数学学术背景的人来说也不太好用。从软件更多地作为引擎处理所使用的数值数据。

课程教学案例：

• 学习高等线性代数的方法
• 在软件MATLAB中使用高等线性代数的方法
• 仿真数据、多元测试分析方法
• 采集数据多元时间序列分析
• 熟悉神经科学面临的挑战
• 学习神经科学数据的现代分析

简介课程：

出版商：：Udemy 讲师：Mike X Cohen 时长：17 小时 34 米 课程数量：12 节 100 节课 语言：英语

本课程 PCA 和多元信号处理，应用于神经数据

先修课程

一些线性代数背景（或有学习兴趣！） 一些神经科学背景（或有学习兴趣！） 一些 MATLAB 编程经验（仅完成练习） 有学习应用线性代数的兴趣

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样片

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安装指南

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字幕：英语
画质：720p
变化：
2021/2版本相比2020/8在课程数量和时间上没有变化，但由于距离上次更新已经过去了6个多月，因此进行了更新
2021/3 版与 2021/2 相比，课程数量和总时间没有变化，也没有更新。
与2021/2-2021/3相比，2021/11版本增加了20节课（2节）和7.5小时。