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2024第10届国际通信和信号处理会议（ICCSP 2024）
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使用机器学习的系外行驶信号处理
摘要本教程提供了针对系外行星的过境方法的全面介绍，重点介绍了机器学习技术的应用。我们将涵盖光曲线分析的基础知识，传统的一种方法的限制以及使用基于机器学习的方法的优势。通过动手练习，Parthcipant将学习如何将这些技术应用于现实世界数据，从而获得iDen的候选候选者系外行星的pracɵcal经验并了解其适当的经验。
当视觉遇到触摸时：从信号处理的角度来看，视觉传感器的当代评论
摘要 - 提供有关对象物理特性的信息，是机器人系统的重要组成部分。具有高分辨率和低成本的优点的Visuotactile传感技术促进了从环境探索到灵巧操作的机器人技术的发展。多年来，已经提出了有关机器人的视觉acti骨传感器的几次评论，但是很少有人讨论了信号处理方法对Visuotactile传感器的重要性。除了巧妙的硬件设计外，感觉系统对指定任务的全部潜力只能使用适当的信号处理方法释放。因此，本文从信号处理方法的角度进行了对视觉传感器的综合审查，并且前景可能对视觉动作传感器进行未来的研究方向。
迈向混合模拟数字量子信号处理
摘要 — 信号处理是经典计算和现代信息技术的支柱，适用于模拟和数字信号。最近，量子信息科学的进步表明量子信号处理 (QSP) 可以实现更强大的信号处理能力。然而，QSP 的发展主要利用数字量子资源，例如离散变量 (DV) 系统（如量子位），而不是模拟量子资源，例如连续变量 (CV) 系统（如量子振荡器）。因此，在理解如何在混合 CV-DV 量子计算机上执行信号处理方面仍然存在差距。在这里，我们通过开发一种混合模拟数字 QSP 的新范式来解决这一差距。我们通过展示它如何自然地实现量子信号的模拟数字转换（具体来说，DV 和 CV 量子系统之间的状态转移）来证明该范式的实用性。然后我们表明，这种量子模拟数字转换使 CV-DV 硬件上量子算法的新实现成为可能。这可以通过量子振荡器的自由演化来实现量子比特上编码状态的量子傅里叶变换，尽管由于信息论论证，量子比特的数量在运行时呈指数增长。总的来说，这项工作标志着混合 CV-DV 量子计算向前迈出了重要一步，为量子处理器上可扩展的模拟数字信号处理奠定了基础。
高级数字信号处理系统评论
摘要 数字信号处理 (DSP) 是一种强大的技术，它有助于使用计算机理解各种信号，如声音和图像。本综述论文解释了 DSP 的含义，展示了它如何处理和增强信号。它探讨了广泛的信号处理方法，将它们从基本的降噪到高级机器学习算法进行分类，以及它们目前如何用于提高音频、图像、医疗数据和其他控制系统的质量。本文进一步研究了信号处理技术，全面了解了 DSP 应用中采用的各种方法。此外，它不仅解决了先进 DSP 系统的进步，还解决了其缺点，为克服挑战和优化性能提供了深刻的建议。本综述还包括 DSP 方法的类别，提供了该领域内不同方法的结构化概述。它提供了对 DSP、其实际用途及其在数字时代令人兴奋的潜力的清晰而简洁的理解
单发量子信号处理干涉率
无限尺寸的量子系统（例如骨振荡器）为量子传感提供了丰富的资源。然而，关于如何操纵这种骨气模式以超越参数估计的一般理论尚不清楚。我们提出了一个一般算法框架，量子信号处理干涉法（QSPI），通过推广Ramsey型干涉法，以在量子力学的基本限制下进行量子传感。我们的QSPI传感协议依赖于通过概括量子信号处理（QSP）从Qubits到混合量子振荡器系统来对振荡器的正交运算符进行非线性多项式转换。我们使用QSPI传感框架在单发限制中在位移通道上做出有效的二进制决策。理论分析表明，在单次乘以测量的情况下，传感精度与算法的传感时间或电路深度呈呈相反。我们进一步串联了一系列这样的二进制决策，以逐局的方式执行参数估计。数值模拟以支持这些语句。我们的QSPI协议为量子提供了统一的框架
通过图像信号处理和数学建模检测边缘性人格障碍
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数字信号处理算法：增强信号质量和效率
数字信号处理（DSP）算法在提高各个域的信号的质量和效率方面起着关键作用，从电信和音频处理到医学成像和雷达系统[1]。这些算法可以使数字信号的操纵，分析和合成以提取有意义的信息，减少噪声并改善整体性能。在本文中，我们深入研究了DSP算法的领域，探讨了它们的意义，应用以及它们提高信号质量和效率的方式[2]。数字信号处理涉及使用数学算法来操纵数字信号以实现特定目标。与处理连续信号的模拟信号处理不同，DSP以从模拟域采样的离散时间信号运行。将这种转换为数字化，可以使用计算技术来精确控制和操纵信号。dsp算法包括量身定制的多种技术，以解决各种信号处理任务[3]。
统计信号处理和计算学习。pdf
在成功完成该模块后，学生应能够：LO1使用概率LO2设计的原理分析和设计重要的信号处理和机器学习（SPML）算法（SPML）算法，设计可易和有效的递归计算流量，用于在线过滤，以在线过滤和预测标准工程的LO3指定和替代设备的Steelarize in Startien felients in Startion interation felients in Startien felients in Startien felient in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1 in lo1， （过滤，均衡和系统识别）； and implement Kalman filters in nonstationary filtering scenarios LO5 Compare parametric and nonparametric techniques for temporal and spatio-temporal regression problems LO6 Derive optimal classifiers based on matched probability models, and compare them to off-the-shelf classifiers ( k -means, EM) LO7 Implement optimal transport (OT) solutions to problems of (i) resource allocation, and (ii) training-data repair for AI公平（AIF）研究生属性：负责任地行动的水平 - 独立思考 - 不断发展 - 增强 - 有效地进行交流 - 增强了 - 增强