Statistical Signal Processing for Neuroscience and Neurotechnology
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2010
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This is a uniquely comprehensive reference that summarizes the state of the art of signal processing theory and techniques for solving emerging problems in neuroscience, and which clearly presents new theory, algorithms, software and hardware tools that are specifically tailored to the nature of the neurobiological environment. It gives a broad overview of the basic principles, theories and methods in statistical signal processing for basic and applied neuroscience problems.Written by experts in the field, the book is an ideal reference for researchers working in the field of neural engineering, neural interface, computational neuroscience, neuroinformatics, neuropsychology and neural physiology. By giving a broad overview of the basic principles, theories and methods, it is also an ideal introduction to statistical signal processing in neuroscience.
Codice articolo 9780123750273
- Titolo
- Statistical Signal Processing for Neuroscience and Neurotechnology
- Autore
- Karim G Oweiss
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 012375027X
- ISBN 13
- 9780123750273
- Peso dell'articolo
- 948 grammi
- Dimensioni
- 240x199x30 mm
Written by experts in the field, the book is an ideal reference for researchers working in the field of neural engineering, neural interface, computational neuroscience, neuroinformatics, neuropsychology and neural physiology. By giving a broad overview of the basic principles, theories and methods, it is also an ideal introduction to statistical signal processing in neuroscience.
- A comprehensive overview of the specific problems in neuroscience that require application of existing and development of new theory, techniques, and technology by the signal processing community
- Contains state-of-the-art signal processing, information theory, and machine learning algorithms and techniques for neuroscience research
- Presents quantitative and information-driven science that has been, or can be, applied to basic and translational neuroscience problems
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Informazioni sull’autore
Professor Oweiss is a member of the IEEE and the Society for Neuroscience. He served as a member of the board of directors of the IEEE Signal Processing Society on Brain-Machine Interfaces and is currently an active member of the technical and editorial committees of the IEEE Biomedical Circuits and Systems Society, the IEEE Life Sciences Society, and the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. He is also associate editor of IEEE Signal Processing Letters, Journal of Computational Intelligence and Neuroscience, and EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. He currently serves on an NIH Federal Advisory Committee for the Emerging Technologies and Training in Neurosciences. In 2001, Professor Oweiss received the Excellence in Neural Engineering Award from the National Science Foundation.
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