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神经网络中的信号处理 (SPiNN) - ERI 峰会
本研究由国防高级研究计划局 (DARPA) 资助开展。所表达的观点、意见和/或发现均为作者的观点、意见和/或发现，不应被解释为代表国防部或美国政府的官方观点或政策。分发声明 A – 批准公开发布，分发不受限制
科学家和工程师的数字信号处理指南
本书使用常见科学和工程问题的示例介绍了数字信号处理的基础知识。虽然作者认为本书中包含的概念和数据是准确和正确的，但未经应用程序人员的适当验证，不应在任何应用程序中使用它们。广泛而详细的测试是必不可少的，因为不正确的功能可能会导致人身伤害或财产损失。本书中的材料仅供教学参考，并不代表是任何特定问题的适当或安全的解决方案。因此，作者、出版商和分销商不明示或暗示保证本书中包含的概念、示例、数据、算法、技术或程序没有错误、符合任何行业标准或适用于任何应用程序。作者、出版商和分销商对任何个人或实体不承担任何责任，对于本书中包含的信息直接或间接造成的任何损失或损害，或声称造成的任何损失或损害。如果您不希望受上述约束，您可以将本书退还给出版商并获得全额退款。
quEEGNet：用于生物信号处理的量子人工智能
I. 引言基于深度神经网络 (DNN) 的人工智能 (AI) 技术的飞速发展，通过分析用户的生理数据 [1]，如脑电图 (EEG) [2] 和肌电图 (EMG) [3]，实现了人机界面 (HMI) 包括脑机界面 (BCI) 的实用化。然而，此类生物信号很容易根据每个受试者的生物状态而变化 [4]。因此，典型的 HMI 系统通常需要频繁校准。为了解决这个问题，已经提出了采用领域泛化和迁移学习的主题不变方法 [5]–[11]，以减少 HMI 系统的用户校准。在本文中，我们首次在文献中将一个新兴的框架“量子机器学习 (QML)” [12]–[31] 引入到生物信号处理应用中，展望了未来的量子霸权时代 [32]，[33]。与传统数字计算机相比，量子计算机可以利用叠加和纠缠等量子机制实现计算效率更高的信号处理，不仅在执行时间方面，而且在能耗方面。在过去的几年中，一些供应商已经成功制造出商用量子处理单元 (QPU)。例如，IBM 在 2021 年发布了 127 量子比特 QPU，并计划到 2023 年生产 1121 量子比特 QPU。因此，QML 广泛应用于实际应用已不再遥远。最近，提出了基于变分原理 [34]–[37] 的混合量子-经典算法来处理量子噪声。本文的主要贡献总结如下：
可持续认知无线电通信的信号处理技术
无线系统不断增长的设备和容量需求带来了对RF光谱的需求不断增长。COG-NISTILE RADIO（CR）系统是提高频谱效率的新兴概念。CR系统旨在实现其主要许可用户在Spectrum Overlay方法中未占用的RF频段的机会性使用。这种方法在信号和图像处理中尤其重要，其中大型和异质的传感器集提供了大量数据，通常会嘈杂且损坏了各种干扰来源。从方法论的角度来看，认知通知与多维和统计信号处理有关，尤其是诸如检测，估计和优化等问题。除了经典的传感，检测，监督，增强和学习方法外，还包括贝叶斯建模，马尔可夫模型，支持向量机和内核方法。它跨越了广泛的应用领域，例如军事，工业，医疗，运输和其他领域，例如误差控制，错误检测，适应性过滤，计算机视觉，管理数据，数据控制，传感器控制，数据融合，盲目和半盲源分离，稀疏分析，脑部分析，脑部计算机
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。
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
项目报告TFY4280信号处理的学生主动学习方法
学生可以从中选择的不同作业反映了参加课程的各种学生。基于参考组的反馈，更改已得到很好的接收。此外，由于许多其他课程具有强制性作业，因此工作量必须是合理的。强制性活动比以前的几年更具决定性（每个学生都有一个黑板演讲以及两个更大的任务），这导致学生人数的减少显着减少。这个数字已从前几年的50多个下降到大约15个。学生已经告诉我们，与物理学系所开设的大多数其他课程相比，该课程的声誉非常容易。更改后，情况肯定不再是这种情况。JOA将继续使用该格式和分配的2025年。也很容易修改作业，后继者可以自由使用它们。
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
ECE 492-054/592-100 信号处理量子之旅...
算法。6. 傅里叶变换的计算：快速傅里叶变换（经典）和量子傅里叶变换。7. 相位估计：量子相位估计、经典谱估计、噪声谱估计。评分：核心成绩组成部分为家庭作业 40%、期末项目 30% 和考试 20%。我们将分配 10% 的成绩供学生追求各种量子兴趣。一个“量子兴趣”将是参加/总结/评论与课程相关的主题的研讨会；我们建议在北卡罗来纳州立大学量子中心研讨会 [2023 年 1 月] 或三角量子计算研讨会上进行演讲。另一种“量子兴趣”风格的贡献是让学生录制教育模块并将其放在网上。在 400 和 500 级别共同列出的课程中，我们将通过对研究生的期望有所提高来区分本科生和研究生。例如，本科生的期末项目可能是简要总结一篇论文。相比之下，我们希望研究生展示一些新颖性。
机器学习在心理健康生物信号处理中的应用
机器学习 (ML) 为心理健康从业者提供了独特而强大的工具，以改善基于证据的心理干预和诊断。事实上，通过检测和分析不同的生物信号，可以区分典型和非典型功能，并在心理健康护理的所有阶段实现高度个性化。这篇叙述性评论旨在全面概述如何使用 ML 算法从生物信号推断心理状态。之后，将说明它们如何用于心理健康临床活动和研究的关键示例。将提供通常用于推断认知和情感相关性的生物信号（例如 EEG 和 ECG）的描述，以及它们在诊断精准医学、情感计算和脑机接口中的应用。然后，内容将重点介绍与应用于心理健康和生物信号分析的 ML 相关的挑战和研究问题，指出与 AI 在医学/心理健康领域广泛应用相关的优势和可能的缺点。心理健康研究与机器学习数据科学的融合将促进向个性化和有效医疗的转变，而要做到这一点，重要的是心理学/医学学科/医疗保健专业人员的研究人员和数据科学家都对当前研究有共同的背景和愿景。