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World File Search System信号分类
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
使用逻辑回归分类算法对两类运动想象脑电信号进行分类的新框架
机器人技术和人工智能在开发针对运动障碍人士的辅助技术方面发挥着重要作用。脑机接口 (BCI) 是一种通信系统，通过检测和量化不同模态产生的控制信号并将其转换为启动外部设备的自愿命令，使人类能够与周围环境进行通信。为此，对研究人员来说，以非常高的准确度对脑信号进行分类并最大限度地减少错误至关重要。因此，在本研究中，提出了一种新颖的框架来对二元类脑电图 (EEG) 数据进行分类。在 BCI 竞赛 IV 数据集 1 和 BCI 竞赛 III 数据集 4a 上测试了所提出的框架。通过预处理从 EEG 数据中去除伪影，然后提取特征以识别记录的脑信号中的判别信息。信号预处理包括对原始 EEG 数据应用独立成分分析 (ICA)，同时使用公共空间模式 (CSP) 和对数方差来提取有用的特征。对六种不同的分类算法进行了比较，即支持向量机、线性判别分析、k 最近邻、朴素贝叶斯、决策树和逻辑回归，以准确分类 EEG 数据。对于这两个数据集，所提出的框架使用逻辑回归分类器实现了最佳分类精度。对于七个不同的受试者，BCI 竞赛 IV 数据集 1 的平均分类准确率为 90.42%，而对于 BCI 竞赛 III 数据集 4a，对五个受试者的平均准确率为 95.42%。这表明该模型可用于实时 BCI 系统，并为 2 类运动想象 (MI) 信号分类应用提供非凡的结果，并且经过一些修改，该框架将来还可以兼容多类分类。
综述文章 脑机接口中的主题识别...
这篇总体评论旨在了解脑机接口 (BCI) 研究主题的转变，并确定研究主题从关注医学进步和系统开发转向包括教育、营销、游戏、安全和保障在内的应用。本评论的背景研究了 BCI 分类、神经成像方法、脑控制信号分类、应用和伦理等方面。未研究 BCI 软件和硬件开发的特定领域。使用 One Search 进行了搜索，并选出了 92 篇 BCI 评论。出版物人口统计数据表明，所考虑的评论论文的平均作者人数为 4.2 ± 1.8。结果还表明，自 2003 年以来，BCI 评论的数量迅速增加，而在此之前只有三篇评论，其中两篇发表于 1972 年，一篇发表于 1996 年。虽然早期评论中的 BCI 作者主要是欧美人，但这种趋势已转变为更加全球化的作者群体，到 2020-2022 年，中国将占据主导地位。评论显示，与 BCI 系统相关的学科有六个：生命科学和生物医学 (n = 42)、神经科学和神经病学 (n = 35) 和康复 (n = 20)；(2) 第二个领域以功能性为主题：计算机科学 (n = 20)、工程学 (n = 28) 和技术 (n = 38)。研究主题从理解大脑功能和 BCI 系统接口模式转向了更具应用性的研究，研究确定了围绕人工智能的新领域，包括机器学习、预处理和深度学习。随着 BCI 系统在“正常”个体生活中的侵入性越来越强，预计研究重点和主题将重新转向增加对伦理问题的研究以及 BCI 应用的法律监督需求。
Georgios Ntritsos – 简历
出版物 ➢ E Karagiannopoulou、A Desatnik、C Rentzios、G Ntritsos。探索一种理解情绪调节对学生学习贡献的“模型”。学业情绪和连贯感的作用。Curr Psychol (2022)。https://doi.org/10.1007/s12144-022-03722-7 ➢ G Mpourazanis、W Konschake、R Vogiatzis、P Papalexis、VE Georgakopoulou、G Ntritsos、P Sklapani、N Trakas。光动力疗法对光化性角化病患者的作用和有效性：系统评价和荟萃分析。2022 年 6 月 28 日。Cureus 14(6): e26390。 doi:10.7759/cureus.26390 ➢ Vasileios Christou、Kyriakos Koritsoglou、Georgios Ntritsos、Georgios Tsoumanis、Markos G. Tsipouras、Nikolaos Giannakeas、Evripidis Glavas、Alexandros T. Tzallas。用于提高温度传感器精度的异构混合极限学习机。专家系统与应用，第 203 卷，2022，117488，ISSN 0957-4174，doi：10.1016/j.eswa.2022.117488。 ➢ Davri A.、Birbas E.、Kanavos, T.、Ntritsos, G.、Giannakeas, N.、Tzallas, AT、Batistatou A. 深度学习在结直肠癌诊断组织病理学图像上的应用：系统评价。诊断学 2022，12，837。doi：10.3390/diagnostics12040837 ➢ Sofologi M、Pliogou V、Bonti E、Efstratopoulou M、Kougioumtzis GA、Papatzikis E、Ntritsos G、Moraitou D、Papantoniou G.（2022）对神经发育障碍儿童工作记忆特征和流体智力的调查。心理学前沿 12：773732。 doi: 10.3389/fpsyg.2021.773732 ➢ P. Christodoulides、A. Miltiadous、KD Tzimourta、D. Peschos、G. Ntritsos、V. Zakopoulou、N. Giannakeas、LG Astrakas、MG Tsipouras、KI Tsamis、E. Glavas、AT Tzallas。患有阅读障碍的年轻人的脑电图信号分类
应用多任务转移学习：EA和优化子带正规CSP与具有小数据集的8通道EEG信号的组合
脑部计算机界面（BCI）技术提供了一种不依赖外围神经和肌肉的交流方式（Wolpaw等，2000）。全面的BCI系统涉及预处理，特征提取，信号分类和控制。这是一种直接将神经功能转化为外部产出的技术（Ramadan和Vasilakos，2017年）。最常用的脑电图（EEG）信号是事件相关的P300信号（Allison等，2020），稳态视觉引起的电势（Liavas等，1998）和运动成像（MI）信号（Pfurtscheller等人，1997年）。运动图像的最显着优势是其控制信号源自大脑的行动意图，因此不需要外部刺激（Abdulkader等，2015）。这种类型的BCI通常用于外部设备的运动控制，是当今最流行的BCI控制系统之一。但是，运动成像自发脑电图信号的信号噪声比率很低，并且受试者之间的特征有显着的单个差异。通常需要对传统的机器学习算法进行校准，以克服受试者之间的个体差异（Böttger等，2002; Saha等，2017），这一过程降低了BCI系统的效率。为了解决这一缺点，研究人员发现，使用转移学习算法来减少新用户，设备和任务的校准是有效的。近年来，转移学习使用了来自源域中的数据或信息，以帮助目标域通过使用源域（现有主题）数据来校准目标域（新主题）数据（Pan and Yang，2009）。最终，可以用带注释的几个或没有样本来判断目标域，这可以解决训练数据的基本分布与在某些条件下的测试数据之间的不匹配问题。
您准备好准备新兴的汽车雷达卫星体系结构了吗？
• Support for features in Bluetooth ® 5.4 and earlier versions: – LE Coded PHYs (Long Range), LE 2Mbit PHY (high speed), advertising extensions, multiple advertisement sets, CSA#2, as well as backward compatibility with earlier Bluetooth ® Low Energy specifications • Bluetooth ® Channel Sounding technology support and Algorithm Processing Unit (APU) to enable high accuracy, low cost, and secure基于阶段的范围机制，用于距离估计。- APU可以实现距离距离信号处理算法的潜伏期和功率有效执行，包括FFT和超分辨率复杂算法，例如多个信号分类（音乐）•ARM®自定义数据扩展（CDE）指令（CDE）机器学习加速度加速的机器学习加速•完全合格的bluetooth®软件协议•简化的软件开发（SIFTING STACK）•SIFTY FOLESERICK SOTORTAR™SIDY™SOFTARE（SD）™™损失F3 kit（SD）™w 3 kit™kit t 3 MCUs: – Isolated HSM environment with a dedicated controller handling accelerated cryptographic and random number generation operations – Secure boot and firmware updates with the root of trust enabled by immutable system ROM – Arm ® Cortex M33 TrustZone-M based trusted execution environment support – Secure key storage support with HSM and TrustZone-M – Hardware fault sensors to mitigate low-cost, low-effort, non-invasive physical attack threats like voltage glitch injection – Dedicated AES-128 HW accelerator for handling timing critical link layer encryption/decryption operations • Ultra-low standby current with full 162KB SRAM retention and RTC operation that enables significant battery life extension, especially for applications with longer sleep intervals • Extended temperature support with the lowest standby current • Integrated BALUN and integrated RF switch to support both transmit and receive operations on the same RF即使在P版本中；因此，可以减少物质（BOM）董事会布局•蓝牙®低能量
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
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关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
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关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
使用基于递归图的特征提取和迁移学习自动检测癫痫脑电信号
* 通讯作者：sachin.viet@gmail.com，电话：+91-9268793832 摘要 - “癫痫”是一种常见的神经系统大脑疾病，会影响人类生命的任何阶段。全世界约有 1-2% 的人口受到这种主要慢性疾病的影响。在癫痫诊断的几种应用中，脑电图 (EEG) 信号是早期发现癫痫发作的最重要工具。根据癫痫发作，脑电图 (EEG) 信号可分为癫痫性和非癫痫性。最近的研究主要通过两种方法进行了预测和分析癫痫发作的各种可能性：使用信号处理的传统方法和基于深度学习的方法。因此，需要找到一种合适且可靠的方法来检测和分类 EEG 信号中的癫痫发作。由于 EEG 信号本质上非常随机且非线性，因此我们需要一种非线性技术来检查 EEG 信号，从而能够对不同的 EEG 信号（即癫痫信号和非癫痫信号）进行分类。在我们的论文中，我们提出了一种非线性技术，使用递归量化分析方法（缩写为 RQA）来提取 EEG 信号的特征，其参数来自递归图 (RP)。在分析和分类时间序列时，大多数时候会从 EEG 时间序列中提取一些已识别的统计特征集，并将其作为机器学习分类器的输入。我们提出的方法找到了一种使用深度神经网络 (DNN) 对 EEG 信号时间序列进行分类的新颖且合适的方法。因此，使用递归图将 EEG 信号转换为 RGB 图像。我们使用预训练的 DNN 作为 ResNet-50，这是一个深度为 50 层的卷积神经网络，用于从递归图中提取特征。然后我们使用多个机器学习分类器将信号分类为癫痫和非癫痫，并指出 SVM 的准确率最高。本研究论文表明，可以使用深度学习算法通过脑电图信号利用复发图诊断癫痫，这种算法通常用于图像分类挑战。关键词-癫痫；脑电图信号；复发图；深度神经网络；成像时间序列数据 1. 简介大脑是人体的重要器官，负责监测和控制代谢过程。癫痫、缺血性中风和脑肿瘤等脑部疾病可能会损害正常的生物功能 [1]。神经系统疾病影响从婴儿到老年人的所有年龄段的人。这些疾病有几种形式，癫痫在受其影响的人数最多方面位居第四