Richiami di elaborazione digitale dei segnali. Conversione analogico digitale; Transformata di Fourier discreta; Analisi spettrale; Filtri digitali
Introduzione ai segnali biomedici. Potenziale d’azione, elettromiogramma, elettroencefalogramma, potenziali evocati, …; Filtraggio e rimozione di artefatti; Elaborazioni nel dominio del tempo e della frequenza; applicazioni al neuroimaging elettrico.
Statistica. Variabili; Statistiche descrittive: misure di tendenza centrale, di dispersione e di correlazione, distribuzioni di probabilità. Statistiche inferenziali: disegno sperimentale, test d’ipotesi: singolo campione, a due campioni, a campioni multipli; parametrici e non-, loro applicazione.
Classificazione. Discriminazione e predizione; Analisi discriminante di Fisher, ed altri classificatori; Qualità della classificazione: risostituzione, crossvalidazione, matrice di confusione, sensibilità, specificità ed altri indici; Reti neurali artificiali
Seminari su applicazioni specifiche.

Il materiale didattico in formato elettronico (slides, dispense, codice Matlab) sarà distribuito dal docente.