信号处理关键词检索结果

光子处理器可以简化6G无线信号处理

Photonic processor could streamline 6G wireless signal processing

通过以光速进行深度学习,该芯片可以为边缘设备提供新的功能,以实时数据分析。

国际声学,语音和信号处理(ICASSP)2025

International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2025

Apple赞助了IEEE国际声学,语音和信号处理(ICASSP),该会议于4月6日至11日在印度海得拉巴举行。 ICASSP是信号处理及其应用领域的会议。以下是ICASSP 2025的苹果赞助研讨会和活动的时间表。

基于超视距雷达参数谱分析方法的时空信号处理

Space-time signal processing based on methods of parametric spectral analysis in over-the-horizon radars

本文展示了在无源和有源干扰影响下,将频谱相关信号处理的参数方法应用于超视距十米距离雷达的时空信号处理实际任务的可能性。参数方法基于使用具有有限数量可调参数的数学模型。这项工作展示了圣彼得堡电工大学“LETI”多年来在十米范围的超视距无线电定位领域进行的理论和实验研究的结果。参数方法已应用于时间、频谱和空间域中的信号处理,包括它们的非等距和准连续结构。

到底有什么感觉?

What Things Really Feel?

我们人类的大脑可以指导我们的行为,在我们的眼睛,耳朵等输入之间插入复杂的“信号处理”,并输出以控制我们的手,嘴等。

高斯混合模型的矩估计量法

The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models

音频处理是数字信号处理 (DSP) 和机器学习最重要的应用领域之一。对声学环境进行建模是开发数字音频处理系统(例如:语音识别、语音增强、声学回声消除等)的重要步骤。声学环境中充满了背景噪音,这些噪音可能来自多个来源。例如,[…]The post The Method of Moments Estimator for Gaussian Mixture Models appeared first on Towards Data Science.

Tactile Mobility 联合创始人兼首席技术官 Boaz Mizrachi – 访谈系列

Boaz Mizrachi, Co-Founder and CTO of Tactile Mobility – Interview Series

Boaz Mizrachi,Tactile Mobility 的联合创始人兼首席技术官。 Boaz 是一位资深技术专家和企业家,在汽车和网络行业的信号处理、算法研究和系统设计方面拥有超过 30 年的经验。作为世界领先的开发商 Charlotte’s Web Networks 的联合创始人兼工程总监,他还具备实践领导技能 […]The post Boaz Mizrachi,Tactile Mobility 联合创始人兼首席技术官 - 访谈系列首先出现在 Unite.AI 上。

物理学家为量子世界通电以破解量子引力

Physicists Electrify the Quantum World to Crack Quantum Gravity

一个研究小组用电路进行实验,探索引力的量子特性,旨在推进理论物理学和信号处理技术的发展。来自卓越集群 ct.qmat 的科学家已经开发出一种在实验室中模拟量子引力中心理论的方法。他们的目标是:解释以前无法解释的现象 [...]

2024 年 IEEE 合成孔径计算成像会议 (CISA)

2024 IEEE Conference on Computational Imaging Using Synthetic Apertures (CISA)

欢迎加入我们与 IEEE 信号处理协会、IEEE 合成孔径标准委员会和 IEEE 合成孔径技术工作组在 NIST 博尔德校区联合举办的活动。研究人员和工程师将参与

2023/08/09 开始探索新的量子材料

2023/08/09 Embarking on Quest for New Quantum Materials

当前的量子计算、传感、通信和信号处理方法依赖于能够以量子精度操纵或处理信息的超导电子设备。由于量子力学过程的脆弱性,这些设备需要冷却到绝对零度以上 (-273 C / -460 F) 一点点。这需要消耗大量电力的大型制冷装置,限制了当前技术实现更强大的量子计算和传感设备的可扩展性。

IEEE 神经网络和学习系统汇刊,第 35 卷,第 4 期,2024 年 4 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 4, April 2024

1) 特邀编辑:图的深度神经网络:理论、模型、算法和应用作者:Ming Li、Alessio Micheli、Yu Guan Wang、Shirui Pan、Pietro Lió、Giorgio Stefano Gnecco、Marcello Sanguineti页数:4367 - 43722) 正则化理论背景下的谱图卷积神经网络作者:Asif Salim、S. Sumitra页数:4373 - 43843) 赋能简单图卷积网络作者:Luca Pasa、Nicolò Navarin、Wolfgang Erb、Alessandro Sperduti页数:4385 - 43994) 通过面积正则球

告别偏差-方差权衡?过度参数化机器学习理论概述

A Farewell to the Bias-Variance Tradeoff? An Overview of the Theory of Overparameterized Machine Learning

本文简要概述了这一新兴的过度参数化 ML 理论(以下简称 TOPML),从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面,并概述了仍然存在的有趣开放问题。

guiBathy:通过悬停无人机系统图像估算近岸测深的图形用户界面

guiBathy: A Graphical User Interface to Estimate Nearshore Bathymetry from Hovering Unmanned Aerial System Imagery

摘要:这份美国陆军工程师研究与开发中心、海岸和水利实验室的技术报告详细介绍了 guiBathy,这是一个图形用户界面,用于根据悬停无人机系统 (UAS) 收集的图像估算近岸测深。 guiBathy 为非主题专家提供端到端解决方案,通过将强大的摄影测量和信号处理算法打包到易于使用的软件中,利用商用现成 UAS 收集近岸的定量图像软件界面。本报告首先提供有关海岸成像和 guiBathy 使用的摄影测量和测深反演算法的简要背景,以及 UAS 数据收集要求。该报告随后描述了 guiBathy 软件规格、功能和工作流程。 guiBathy 应用程序示例以 2020 年大西洋飓风季节期间进行的 UAS 测

科学家开发了一种利用脑电图研究人类心理状态的系统

Ученые разработали систему для исследования ментальных состояний человека по ЭЭГ

开发人员创建了软件模块“Cognigraph-BCI”和“Cognigraph.BCI-PRO”,使您能够直观地、有效地创建、编辑和运行脑机接口(BCI)识别心理状态的算法 -先进的信号处理方法和强大的机器学习分类器现在可以在单个软件包中使用,系统用户不再需要知道如何编程。

查尔斯·A·德罗兹三世

Charles A. Droz III

Charles A. Droz,被许多人称为“Chuck”,拥有 20 多年为分布式计算环境开发产品和技术的经验。在加入 EMSolutions 之前,他在海军工作了 20 年,从事大容量信号处理器、多处理器应用软件和创新信号处理算法的开发。他收到了

我在研究生院所做的

What I Did in Graduate School

我是一个偶然的经济学家,原因很多。关于页面上的一个描述。另一个是,尽管我是专业经济学家,但我没有经济学学位。我的本科研究是在康奈尔大学的应用和工程物理学领域的,我的研究生工作是在电气中的图像和信号处理[…]我在研究生院所做的,最初出现在偶然的经济学家上。