PCA & multivariate signal processing, applied to neural data
💻🧠PCA和多元信号处理应用于神经数据。推荐这篇文章介绍这两种方法如何用于神经信号的分析和处理，对于研究神经系统和脑科学的人来说很有用。

课程地址：https://xueshu.fun/1467
演示地址：https://www.udemy.com/course/dimension-reduction-and-source-separation-in-neuroscience/

课程内容

数据集的方法，特别是神经科学领域的数据集

• 对线性代数和数据分析方法感兴趣
• 想要在MATLAB和Python中学习高级线性代数方法
• 对神经科学的现代数据分析感兴趣

🎓 你会学到什么：

• 掌握高级线性代数方法，包括协方差矩阵、主成分分析 (PCA)、广义特征分解和独立成分分析 (ICA)
• 在MATLAB和Python中应用这些高级线性代数方法
• 模拟多元数据以测试分析方法
• 分析多元时间序列数据集

👉 要求:

• 通过提供的3个小时以上速成课程学习线性代数背景
• 一些神经科学背景或对神经科学的学习感兴趣
• 一些MATLAB/Python编程经验(仅用于完成练习)
• 对应用线性代数有兴趣

📝 描述：

这门课程涵盖神经时间序列数据中基于矩阵的数据分析方法，主要关注多元降维和源分离方法。这些方法包括协方差矩阵、主成分分析 (PCA)、广义特征分解和独立成分分析 (ICA)。本课程在数学上很严格，但也很容易学习，即使你没有正式的数学背景。该课程提供了MATLAB和Python代码。

👍 如果你：

• 寻找分析多变量数据集的方法，尤其是神经科学领域的数据集
• 对线性代数和数据分析方法感兴趣
• 想要在MATLAB和Python中学习高级线性代数方法
• 对神经科学现代数据分析有兴趣

🔖 标签： 线性代数，数学，神经科学，数据分析，MATLAB，Python