【Udemy中英字幕】PCA & multivariate signal processing, applied to neural data

PCA 和多元信号处理，应用于神经数据

学习和应用“大神经数据”的前沿数据分析技术（理论和MATLAB/Python代码）

讲师：Mike X Cohen

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你会学到什么

• 了解高级线性代数方法
• 包括 3 个多小时的线性代数“速成课程”
• 在 MATLAB 和 Python 中应用高级线性代数方法
• 模拟多元数据以测试分析方法
• 分析多元时间序列数据集
• 感谢神经科学家正在努力应对的挑战！
• 了解现代神经科学数据分析

要求

• 一些线性代数背景（提供 3 小时以上的速成课程）
• 一些神经科学背景（或对学习感兴趣！）
• 一些 MATLAB/Python 编程经验（仅用于完成练习）
• 有兴趣学习应用线性代数

描述

这门课程是关于什么的？

神经科学（脑科学）正在发生变化——新的脑成像技术允许越来越大的数据集，但分析由此产生的大数据是现代神经科学中最大的难题之一（如果不相信我，请问神经科学家！）。

同时记录的数据通道数量的增加允许对大脑中时空结构的新发现，但也对数据分析提出了新的挑战。因为数据存储在矩阵中，所以用线性代数开发的算法非常有用。 

本课程的目的是教你一些神经时间序列数据中基于矩阵的数据分析方法，重点是多元降维和源分离方法。这包括协方差矩阵、主成分分析 (PCA)、广义特征分解（甚至比 PCA 更好！）和独立成分分析 (ICA)。该课程在数学上很严谨，但对于没有正式数学背景的人来说也很容易上手。该课程附带 MATLAB 和 Python 代码（请注意，视频显示的是 MATLAB 代码，Python 代码非常匹配）。

如果你是…，你应该参加这门课程

• 正在寻找分析多变量数据的方法的神经科学研究人员。
• 希望在神经科学博士或博士后职位上有竞争力的学生。
• 有兴趣了解更多关于现代脑科学中重大问题的非神经科学家。
• 想要提高线性代数知识的独立学习者。
• 对神经科学中的应用矩阵分解感到好奇的数学家、工程师或物理学家。
• 想要了解更多有关主成分分析 (PCA) 和/或独立成分分析 (ICA) 的人
• 对课程预览开始的图像很感兴趣，想知道它的含义！（答案在本课程中！）

不确定这门课程是否适合您？

我努力让至少具有最少线性代数和编程背景的任何人都可以学习这门课程。但是这个课程并不适合所有人。查看预览视频，如果您有任何问题，请随时与我联系。

我期待在课程中见到你！

本课程适合谁：

• 任何对下一代神经科学数据分析感兴趣的人
• 对应用线性代数应对现代大数据挑战感兴趣的学习者
• 处理“大数据”的神经科学家
• 对学习神经科学数据感兴趣的数学家、工程师和物理学家