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MATLAB考勤人数统计代码认知和神经科学的数学工具 该存储库是本课程提供给学生的实验室代码/笔记的集合，以及我为整个学期的作业而创建的代码。 描述 研究生讲座课程，涵盖解决数据分析和建模问题所需的数学和计算工具，将原始数据转换为可以利用这些工具的形式以及此类分析的解释。 关于每个主题的讲座将包括一些数学背景，基本结果的推导以及与神经科学有关的示例。 该课程将包括基于MATLAB软件包的每周问题集 格式： 该课程每周包括两个2小时的讲座，以及大约每隔一周的一次计算机实验室课程。 该课程包括一系列5-6项家庭作业，主要以计算机练习的形式进行，以在具体和现实问题的背景下检查讲座主题。 这些对于学习材料至关重要。 成绩主要基于家庭作业，但也考虑出勤和参与。 材料： 没有教科书。 补充阅读材料将在课堂上分发。 所有材料都可以从课程网站上获得： 话题： I.线性代数和最小二乘（4周） ： 向量空间，投影，矩阵，奇异值分解，最小二乘回归，主成分分析，总最小二乘回归，线性判别。 二。 线性系统理论（4周） ： 卷积和傅立叶变换（一维和多维），采样，混叠和奈奎斯特定理。 三， 概率与统计推断（5周）

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