К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Applied Mathematics in Bioengineering · LearnSpace
Назад в каталог
courseraМатематика

Applied Mathematics in Bioengineering

Курс от Northeastern University
Начальный≈ 33.2 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Covers and emphasizes practical applications of linear algebra, statistics, complex analysis, and signal processing in bioengineering. Students develop fluency with matrix decompositions, statistical inference and curve fitting, complex-number representations of signals, linear time-invariant systems, and Fourier analysis, and apply these tools to representative biomedical problems.

Навыки, которые вы освоите

Linear AlgebraRegression AnalysisStatisticsStatistical Hypothesis TestingDimensionality ReductionExperimentationUnsupervised LearningData TransformationBiomedical EngineeringApplied MathematicsStatistical MethodsDigital Signal ProcessingStatistical InferenceBiological EngineeringProbability & StatisticsImage AnalysisFeature EngineeringStatistical Analysis

Программа курса

4 модулей · 58 учебных материалов

01Introductory Linear Algebra20 материалов

Welcome Module

Course IntroductionЧтениеSyllabus - Applied Mathematics in BioengineeringЧтениеMeet Your FacultyЧтениеMeet Your Fellow Learners!Обсуждение

Учитесь у экспертов

Mohammad Abbas Yaseen

Assistant Professor

Applied Mathematics in Bioengineering
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 33.2 ч

4 модулей

Язык: Английский

Часть программы вашего университета
Academic IntegrityЧтение

Module Overview

Module OverviewЧтение

Vectors, Matrices, and Special Matrix Types

Vectors and Matrices: FundamentalsЧтениеSpecial Matrix TypesЧтениеEigenvector MatricesВидео

Vector and Matrix Arithmetic

Vector and Matrix ArithmeticЧтениеInner and Outer ProductsЧтениеMatrix MultiplicationЧтениеVector MultiplicationВидеоMatrix Inverse and IdentityЧтение

Linear Independence, Rank, and Transpose

Linear Independence and RankЧтениеTranspose and ApplicationsЧтение

Affine Transformations and Image Representations

Affine TransformationsЧтениеData and Image RepresentationsЧтениеSummaryЧтение

Module 1 Quiz

Module 1 QuizЗадание
02Linear Algebra Fundamentals10 материалов

Module Overview

Module OverviewЧтение

Vector Spaces, Bases, and Change of Basis

Basis and Vector SpacesЧтениеCoordinate Representations and SpanЧтениеChange of BasisЧтение

Gaussian Elimination

Gaussian EliminationЧтение

Eigenvalues and Eigenvectors

Eigenvalues and EigenvectorsЧтениеWorked Example: Computing Eigenvalues & EigenvectorsЧтениеWhy Are Eigenvalues and Eigenvectors so Valuable?ЧтениеSummaryЧтение

Module 2 Quiz

Module 1 QuizЗадание
03Basic Statistics and Data Fitting14 материалов

Module Overview

Module OverviewЧтение

Descriptive Statistics and Distributions

Descriptive Statistics FundamentalsЧтениеVisualizing DistributionsЧтениеProbability DistributionsЧтениеPopulations, Samples, and Random VariablesЧтение

Least-Squares Linear Regression

Least-Squares Linear RegressionЧтениеQuality of FitЧтениеLeast-Square FittingВидео

Hypothesis Testing and ANOVA

Hypothesis Testing FoundationsЧтениеStudent's t-testЧтениеOne-Way ANOVAЧтениеChoosing the Right Statistical TestЧтениеSummaryЧтение

Module 3 Quiz

Module 3 QuizЗадание
04Intermediate Linear Algebra and Statistics14 материалов

Module Overview

Module OverviewЧтение

Singular Value Decomposition

SVD FundamentalsЧтениеComputing the SVD: Three Steps and EnergyЧтениеWorked SVD Example: 2x2 MatrixЧтениеDyadic Form (Outer Product Form)ЧтениеLow-Rank ApproximationЧтениеSVDВидео

Principal Component Analysis

Principal Component Analysis (Standard Approach)ЧтениеPCA via SVDЧтение

Independent Component Analysis

Independent Component Analysis (ICA)ЧтениеPCA vs ICAЧтениеSummaryЧтение

Module 4 Quiz

Module 4 QuizЗаданиеCourse SummaryЧтение