Extra szeminárium

This lecture aims to present novel adaptive data-driven filtering
methods for noise removal from real-life signals/data. In addition,
an overview of the time-frequency signal analysis and noise removal
in the time-frequency domain using high resolution (quadratic)
distributions is to be presented. In addition, local entropy measures
of the information content in the time-frequency domain are to be
elaborated. Finally, the lecture will conclude describing numerous
applications of the proposed approaches in biomedicine, power system
smart grids, physics etc.