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吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。
使用slantlet变换与增强的骑士旅游算法
摘要这项研究介绍了一种新颖且可靠的水印方案，用于医学脑MRI DICOM图像，以同时解决高度不可识别和鲁棒性的挑战。该计划确保隐私控制，内容身份验证和防止重要的电子患者记录信息的脱离。为增强了不可识别的性，引入了动态可见性阈值参数。可嵌入的区域和不可安装的区域被定义为增强鲁棒性，并且基于slantlet Trans-形式的增强的骑士旅行算法将嵌入序列置于增加安全性。该方案以超过当代技术的峰值信噪比（PSNR）评估，取得了显着的结果。广泛的实验证明了对各种攻击的韧性，较低的位错误率（BER）和高归一化互相关（NCC）值。所提出的技术优于现有方法，强调其在医学图像水印中的出色性能和有效性。
使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
用于实数的快速连续小波变换（fCWT）...
信号在自然界和（人造）技术中都至关重要，因为它们使通信成为可能 1、2（图 1）。从数学上讲，信号是一维（例如语音）或多维（例如二维 (2D) 图像）的函数，它携带有关物理系统 3 的属性（例如状态）的信息。源通过信道将信号传输到接收器，接收器再将信号传送到目的地。例如，大脑通过声带通过空气发送口头信息，听者的耳朵接收该信息，然后将其传送到听者的大脑。当相同的信息通过智能手机传输时，空气会通过技术链进行补充，而其余部分则保持不变。信号在社会中无处不在 3、4（图 1）。无论信号来自何处，都需要进行处理才能生成、转换、提取和解释其所携带的信息 3。一种广泛用于解释（即提取和分析）信号中重复模式的方法是傅里叶变换 (FT) 3、4。FT 将时间函数转换为频率的复值函数，表示频率的幅度。FT 假设信号是平稳的。换句话说，它是一个随机过程，其中边际和联合密度函数不依赖于时间原点的选择 2。然而，在现实世界的实践中，这一假设经常被违反。因此，FT 无法可靠地处理现实世界的非平稳信号 5。为了避免非平稳性问题，存在先进的算法，这些算法基于信号分解为在时间和频率上很好地局部化（或分箱）的基本信号来分析信号 4。这些算法包括短期傅里叶变换 (STFT)，也称为 Gabor 变换，和小波变换 (WT) 6。 STFT 与 FT 非常相似，但它使用窗口函数和在时间和频率上都局部化的短小波（而不是纯波）来提取时间和频谱信息。STFT 的缺点是它使用固定宽度的窗口函数，因此频率分析仅限于波长接近窗口宽度 7 的频率。此外，将信号切成短的固定宽度窗口会扰乱信号的属性。因此，频率分析会受到影响 8 。
使用 Householder 变换进行量子电路合成
20 世纪 80 年代，量子计算机的概念应运而生，以应对传统计算机在计算能力方面的局限性。Feynman [ 22 ] 和 Deutsch [ 17 ] 宣布并理论化了这一必将超越现有机器的新范式的第一个基础。十年后，我们看到了第一个能够实现量子霸权的具体算法：Grover 算法在理论上可以让我们以比传统算法快二倍的速度搜索非结构化数据库 [ 24 ]，而 Shor 算法有望破解 RSA，危及现有加密工具的安全性 [ 13 , 59 ]。量子计算现在是一个越来越受关注的研究课题，许多领域的许多算法都试图超越传统计算机。例子多种多样：机器学习 [ 7 , 32 ]、线性代数 [ 33 , 38 , 49 ]、回溯算法 [ 44 ] 甚至组合优化 [ 21 ]。人们还研究了经典计算和量子计算之间的相互作用，从而产生了混合量子-经典计算机 [ 61 ]。所有这些新算法的背后
用于基于脑电图的情绪识别的弹性图变换网络
摘要 脑电图 (EEG) 因其出色的时间分辨率和较差的空间分辨率而被应用于情绪识别。这导致大多数基于 EEG 的情绪识别模型强调利用时间特征而忽略了空间分辨率提供的有效信息。为了提取更具信息量的表示，我们提出了一种用于情绪识别的弹性图 Transformer 网络 (EmoGT)，其灵感来自 Transformer 在时间序列分析方面的优势和图卷积网络在拓扑分析中的卓越性能。此外，通过采用专门设计的结构，它可以灵活扩展以应对多模态输入。在 3 个公共数据集上的实验结果表明，我们的模型在单模态和多模态情况下平均比最新结果高出 3%，表明了同时利用时间和空间信息的有效性。
光子霍普夫子的拓扑变换和自由空间传输
摘要。结构化光场体现了偏振、相位和振幅的强烈空间变化。通过它们的拓扑特性可以理解、表征和利用此类场。三维 (3D) 拓扑孤子，例如霍普夫子，是具有非平凡粒子状结构的 3D 局部连续场配置，表现出许多重要的拓扑保护特性。在这里，我们提出并展示了霍普夫子的光子对应物，它们具有霍普夫纤维化、霍普夫指数和从实空间矢量光束到代表偏振态的同伦超球面的霍普夫映射的精确特征。我们通过实验生成具有按需高阶霍普夫指数和独立控制拓扑纹理的光子霍普夫子，包括 Néel 类型、Bloch 类型和反斯盖明类型。我们还展示了光子霍普夫子的稳健自由空间传输，从而展示了霍普夫子在开发光学拓扑信息学和通信方面的潜力。
一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
信息论中的最佳重正化群变换
最近，引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量，即实空间互信息，该算法可确定相关的低能自由度。受此启发，我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明，完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围，并且对于无序系统，它会抑制重正化无序分布中相关性的产生，从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化，通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象（即汉密尔顿量和无序分布）性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。