Deze thesis evalueert het gebruik van gedistribueerde signaalverwerkingsalgoritmen voor de online classificatie van "motor-imagery"-data in draadloze EEG-sensornetwerken met als doel de benodigde communicatiebandbreedte te verkleinen die zulke netwerken belemmerd een realiteit te worden. Hiertoe werd eerst een gedistribueerde classificatiepijplijn ontwikkeld. Daarna werd de performance van zulke systemen geëvalueerd door zowel emulatie op basis van experimentele HD-EEG data om de accuraatheid te bepalen alsook door modellering van de energieconsumptie en latency.

Efficiëntere versterkers vermenigvuldigen de batterijduur van jouw smartphone... Joris Lambrecht, Laurens Bogaert Draadloze communicatie zoals GSM, 4G en in de toekomst 5G, internet via WiFi, GPS... is niet mogelijk zonder vermogenversterkers, die het signaal krachtig genoeg maken om de afstand tot aan de ontvanger te overbruggen. Deze versterkers zijn een zeer bepalende factor in het totale vermogenverbruik en bv. de batterijduur van een smartphone.