Forwarding the message below from Barry Van Veen.  Signal processing is a specific skill and knowledge base important for EEG imaging research but (too) rarely provided to students outside of engineering departments. Thanks to Barry for offering it.<div>
<br></div><div>Scott Makeig<br><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Barry Van Veen</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:vanveen@engr.wisc.edu">vanveen@engr.wisc.edu</a>></span><br>
Date: Thu, Jan 31, 2013 at 3:51 PM<br>Subject: [megcommunity] signal processing education<br>To: <a href="mailto:MEGCOMMUNITY@jiscmail.ac.uk">MEGCOMMUNITY@jiscmail.ac.uk</a><br><br>Dear Colleagues,<br><div style="word-wrap:break-word">
<div><br></div><div>I've created a YouTube channel containing Khan Academy style mini lectures (< 15 mins ea) on signal processing:  <a href="http://www.youtube.com/user/allsignalprocessing" target="_blank">http://www.youtube.com/user/allsignalprocessing</a>  I believe they will be of value to people working in MEG [or EEG -sm], especially those without formal training in signal processing.<br>
<br>Last fall I taught the senior-level signal processing class at the University of Wisconsin and developed these videos in place of lecturing in the class - students watched these before class, and during class time we worked problems.  So the YouTube channel has more than 70 videos spanning sampling, the DFT, filter design, the z-transform, and an intro to 2-D signal processing.  They require relatively little background beyond calculus - although previous exposure to Fourier transforms is helpful.  I am adding content this spring from another course that will include a bid of random processes, time series modeling, wavelets, etc.<div>
<br></div><div>The channel is organized topically in playlists and the sidebar for each playlist lists the other playlists containing background material.   <br><br>My hope is that it serves as a useful resource for the community.  Please feel free to pass it on to anyone you think might find it helpful.<br>
<br>Best regards,<br>Barry </div></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><div>
<span style="text-indent:0px;letter-spacing:normal;font-variant:normal;text-align:auto;font-style:normal;font-weight:normal;line-height:normal;border-collapse:separate;text-transform:none;font-size:medium;white-space:normal;font-family:Helvetica;word-spacing:0px"><span style="text-indent:0px;letter-spacing:normal;font-variant:normal;font-style:normal;font-weight:normal;line-height:normal;border-collapse:separate;text-transform:none;font-size:medium;white-space:normal;font-family:Helvetica;word-spacing:0px"><div style="word-wrap:break-word">
Barry Van Veen<br>Lynn H. Matthias Professor<br>Electrical and Computer Engineering Department<br>University of Wisconsin - Madison<br>1415 Engineering Drive<br>Madison, WI 53706<br><a href="tel:%28608%29%20265%20-%202488" value="+16082652488" target="_blank">(608) 265 - 2488</a>                                       <a href="tel:%28608%29%C2%A0262%20-%201267" value="+16082621267" target="_blank">(608) 262 - 1267</a> (FAX)</div>
</span></span>
</div>
<br></font></span></div></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Scott Makeig, Research Scientist and Director, Swartz Center for Computational Neuroscience, Institute for Neural Computation, University of California San Diego, La Jolla CA 92093-0559, <a href="http://sccn.ucsd.edu/%7Escott" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/~scott</a>
</div>