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使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
瞬时频率测量接收器...
IFM 接收器的工作原理 当前的 IFM 接收器技术对 RF 频率、RF 幅度和 RF SNR 进行采样；随后的数字处理提取峰值 RF 幅度、与峰值 RF 测量时间同步的 RF 输入频率、TOA 和 RF 包络脉冲宽度。测量结果通过每个时钟周期估算的最小可接受 RF SNR 进行限定。这使接收器能够自动调整以适应输入 SNR 的变化，而无需积分噪声附加阈值。IFM 接收器数字处理和串行 PDW 生成使其成为处理超外差接收器 IF 输出的理想设备。在许多 ELINT 系统中，采用两个 IFM 接收器和一个超外差接收器的并行组合。一个 IFM 接收器提供 2-18GHz 的瞬时单频带覆盖，而超外差接收器使用第二个 IFM 接收器进行 IF 处理，提供对选定信号的高灵敏度精确分析。这种组合同时提供了高截获概率 (HPI) 能力和详细分析能力。IFM 接收器最显著的操作优势也是其最大的缺点：虽然它准确地处理瞬时观察到的最大 RF 输入信号，但它忽略了同时存在的较小功率的 RF 输入。在 IFM 接收器的早期开发中，同时出现低于 20dB 的信号并不罕见