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生物医学信号处理与控制 - MIP：实验室
脑电图 (EEG) 数据包含复杂的时空结构，可反映大脑活动的持续组织。空间模式表征是众多 EEG 处理流程中不可或缺的步骤。我们提出了一种将 EEG 数据转换为频谱表示的新方法。首先，我们从每个受试者的 EEG 数据中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行特征分解，获得正交基，使用该基可以分解受试者的任何给定 EEG 图，从而提供数据的频谱表示。我们表明 EEG 图的能量与学习基的低频分量密切相关，反映了 EEG 图的平滑地形。作为这种 EEG 数据替代视图的概念验证，我们考虑解码两类运动想象 (MI) 数据的任务。为此，首先将频谱表示映射到判别子空间中，以使用由福永-孔茨变换 (FKT) 获得的投影矩阵来区分两类数据。然后对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据得到的特征区分 MI 类别。该方法针对从特定于受试者的功能连接矩阵中提取的特征以及 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上的四种替代 MI 解码方法进行了基准测试。实验结果表明，所提出的方法在区分 MI 类别方面优于其他方法，反映了 (i) 使用数据驱动的、特定于受试者的谐波基分解 EEG 数据，以及 (ii) 考虑类别特定于频谱曲线的时间变化的额外好处。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
生物医学信号处理与控制 - SBILab - IIIT-Delhi
分析脑电图 (EEG) 信号以确定人所经历的视觉刺激的性质是一个活跃的研究领域。它是了解人脑与行为之间联系的关键，尤其是对于脑机接口 (BCI) 应用和神经系统疾病患者的康复。在这项研究中，我们进行了一项比较视觉处理两个阶段的实验，确定了与它们相关的不同 EEG 信号，然后使用分类器区分这两个阶段。EEG 数据是使用特征结合实验收集的，该实验要求受试者在 100 毫秒和 1500 毫秒后检测颜色和形状结合的变化。这些研究测试间隔表示的两个阶段是使用从时域和频域提取的特征确定的。这些用于分别训练各种机器学习分类器。信号的时频域表示用于训练卷积神经网络 (CNN)。获得了有希望的结果。因此，这篇论文的贡献是双重的。首先，我们使用深度学习进行 EEG 数据分析，以确定 EEG 试验属于 100 毫秒类还是 1500 毫秒类。其次，我们将这些结果联系起来，预测人类大脑中视觉处理和视觉特征绑定的不同阶段。因此，深度学习可以帮助我们预测视觉处理的阶段，从而解锁有关大脑功能时间动态的重要见解。这有助于为 BCI 应用构建相关工具，例如对视觉特征绑定受损的受试者进行神经康复。
SYDE 544 生物医学测量与信号处理
SYDE 544 课程向学生介绍生物医学系统和信号分析领域，让他们全面了解用于分析生物医学系统和处理生物医学信号的工具。本课程通过检查肌电图 (EMG)、心电图 (ECG) 和脑电图 (EEG) 信号来培养对生物医学测量的理解。本课程的具体目标是培养对生物医学系统和信号分析相关技术的理解、制定和应用。到课程结束时，学生应该能够：1. 描述身体如何以及为何产生电信号；2. 了解使用生物信号放大器时的电气安全问题；3. 描述代表生物医学信号生成的数学模型；4. 分析破坏生物医学信号的各种类型的伪影；5. 了解肌电图 (EMG) 信号的生成过程；6. 描述和识别心电图 (ECG) 信号的关键参数和特征； 7. 通过脑电图 (EEG) 信号了解大脑的电活动；8. 在生物医学信号分析中应用生物医学信号处理方法和机器学习技术。课程采用讲座、辅导课、作业、研究项目和家庭作业来实现这些目标。掌握上述主题的学生应该能够自学其他相关主题。课程讲师：
IEEE 信号处理协会标识指南
打印颜色多于四色或少于三色时，请使用 Pantone 专色。四色打印可用时，请使用 CMYK 颜色。屏幕应用程序（如 PowerPoint 演示文稿、HTML 电子邮件和电视监视器）请使用 RGB 颜色。创建网站和任何相关应用程序（如横幅广告）时，请使用十六进制颜色。标牌和设施安装应用程序中使用的欧洲等效 Pantone 色为 RAL 颜色。
IEEE 医学和生物学信号处理研讨会
该研讨会由 IEEE 地区 2 费城分会、天普大学和神经工程数据联盟赞助。该研讨会旨在汇集对人工智能 (AI)、信号处理和医学和生物学临床应用感兴趣的众多专业人士。由于深度学习技术最近取得了巨大成功，信号处理和人工智能正在迅速改变医疗保健。可以从设备和医疗记录中挖掘出大量数据，这为基于大数据的新一代技术提供了支持。
实用数字信号处理.pdf - 免费
Newnes 爱思唯尔出版社 Linacre House, Jordan Hill, Oxford OX2 8DP 200 Wheeler Road, Burlington, MA 01803 首次出版于 2003 年 版权所有 2003, IDC Technologies。保留所有权利 未经版权持有人书面许可，不得以任何材料形式复制本出版物的任何部分（包括以电子方式复印或存储在任何介质中，无论是否临时或偶然用于本出版物的其他用途），除非根据《1988 年版权、外观设计和专利法》的规定或根据版权许可机构有限公司颁发的许可条款，地址为 90 Tottenham Court Road, London, England W1T 4LP。如需获得版权持有人的书面许可，复制本出版物的任何部分，请向出版商提出申请。英国图书馆出版数据编目。英国图书馆有本书的目录记录。ISBN 07506 57987。排版和编辑：印度孟买的 Vivek Mehra。在英国印刷和装订。
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
数字信号处理：从理论到实用...
电子邮件：rajeshupadhyay1@gmail.com摘要：数字信号处理（DSP）是一项至关重要的技术，它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分，并根据数学概念（例如傅立叶分析，离散时间信号和Nyquist定理）强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用，展示了其在音频处理，图像操纵，电信，生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向，包括它与机器学习，量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理，数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力，反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之，DSP不仅是一种技术，而且是一种动态力量，它通过提高生活质量，推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字：数字信号处理，傅立叶分析，实际应用，挑战，未来方向
生物医学信号处理和控制 - WRAP：华威
使用症状/体征检测呼吸系统疾病的人工智能 (AI) 系统可能会改善诊断，尤其是在资源有限的环境中。此类 AI 系统的异质性导致需要持续分析性能以指导未来的研究。本系统文献综述旨在研究使用机器学习 (ML) 根据症状和体征检测肺炎的诊断 AI 系统的性能和报告，并就设计和实施预测 ML 算法的最佳实践提供建议。本文遵循 PRISMA 协议进行，通过搜索 PubMed、Scopus 和 Ovid SP 数据库（上次搜索时间为 2021 年 5 月 5 日）确定了 876 篇文章。为了纳入，研究必须使用 AI 将临床诊断的肺炎与对照或其他疾病区分开来。使用 STARD 2015 工具评估偏倚风险。从 16 项纳入研究中提取了有关研究特征、ML 模型特征、参考测试、研究人群、准确度测量和伦理方面的信息。所有纳入的研究在研究设计、诊断设置、研究人群和 ML 算法方面都存在高度异质性。研究报告在方法和结果方面的质量很低。围绕 AI 算法的设计和实施的伦理问题没有得到很好的探索。虽然没有在所有研究中使用单一的性能指标，但大多数研究报告的准确度超过 90%。有强有力的证据支持进一步研究 ML，以便根据易于识别的症状和体征自动检测肺炎。为了帮助提高未来研究的有效性，根据本研究的结果提供了设计和实施 AI 工具的建议。