Cerca
 cerca informazioni o persone
 

Obiettivi fondamentali sono lo sviluppo di nuove tecniche e algoritmi per lo studio di segnali prodotti da sistemi dinamici nonlineari. Esempi di problematiche affrontate dal laboratorio sono l'identificazione dei parametri ottimali di embedding per sequenze generate da sistemi caotici, nuovi metodi per la stima di quantità invarianti quali la Dimensione di Correlazione e il Massimo Esponente di Lyapunov, la separazione della componente rumorosa da quella deterministica all'interno di un segnale. Questi obiettivi sono perseguiti sia attraverso la strumenti matematici e statistici che effettuando calcoli numerici intensivi applicati a segnali misurati sperimentalmente o generati sinteticamente.

Un'altra linea di ricerca del laboratorio riguarda lo studio di segnali multivariati misurati sperimentalmente e prodotti da sistemi complessi. Per esempio, lo studio di segnali prodotti dal cervello umano è una problematica che richiede potenti tecniche nonlineari al fine di comprendere sempre meglio il funzionamento del cervello e identificare e caratterizzare strutture a rete al suo interno. In questo contesto, siamo interessati a investigare il ruolo del rumore nel cervello umano. Nel laboratorio NSE queste sfide sono affrontate impiegando metodi statistici avanzati applicati a serie temporali multivariate campionate mediante tecniche quali la magnetoencefalografia (MEG) e l'elettroencefalografia (EEG). Parte della ricerca è svolta nel Centro Interdipartimentale Mente e Cervello (CIMeC) dell'Università di Trento. Altri campi possibili di applicazione di queste tecniche sono la ricerca sul clima e l'economia.

Membri del gruppo

Coordinatore Leonardo Ricci
Dottorandi Alessio Perinelli