Mandeep Kaur 1,Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用,Desh Bhagat University,Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用,德什·巴加特大学,曼迪·戈宾德加(Mandi Gobindgarh)摘要:脑部疾病是严重的疾病,不得不忽略,因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术,由于其效率,实时成像功能和缺乏辐射。然而,诸如Speckle噪声,高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此,提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战,采用了各种成像技术来进行预处理,降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性,脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean,Mentian,Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle,Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字:大脑MRI成像,斑点噪声,高斯噪声,预处理,图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述,概述了它们的目标和有效性。
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在成像传感器中,有两种不同的噪声类别:与信号相关的噪声,这是撞击光子的函数,独立于传感器和与传感器相关的噪声。传感器噪声可以进一步分为固定的图案噪声,信号射击噪声和读取噪声。其中一些形式的噪声是时间噪声,各个时刻变化,而其他则是空间噪声,持续时间持续,但从像素到像素。可以通过传统的数据降低技术有效地减轻空间噪声,而诸如电子噪声之类的时间噪声很难有效减少。此外,CMOS传感器容易发生一种破坏性的时间噪声,称为随机电报信号噪声,也称为盐和胡椒噪声,这非常难以减轻,并且随着时间的推移而暴露于质子辐射,并且随着时间的流逝而大大增加。其他形式的噪声通常在开始时对传感器噪声概况的贡献很小的噪声也有望随着暴露而增加。本备忘录以简要讨论CMOS结构和体系结构,其中提出了负责生成噪声的主动像素CMOS传感器的特征和结构。下一节介绍了噪声的数学表示形式的简要概述。以下部分列出了CMOS噪声的分类8,并讨论了各种类型的噪声和创建它们的机制。下一节讨论了不同噪声源的综合效果。结论总结了仪器团队的主要兴趣点。以下部分Breifly介绍了辐射对噪声的影响,最后一部分涉及降低降噪技术。
如果您正在考虑使用耳塞或降噪耳机作为听力保护装置,请务必记住,降噪耳机和耳塞主要不是听力保护装置 (HPD)。HPD 是经 EPA 认可实验室认证的降噪产品。耳罩和耳塞等 HPD 可物理阻挡声音,而耳塞等降噪耳机则使用主动降噪技术来降低低频环境噪音。耳罩或耳塞的工作原理是在耳朵和外部噪音源之间建立物理屏障。相比之下,耳塞使用麦克风检测传入的声波并创建抵消原始声音的相反波形。
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院,计算机科学与应用系,印度西尔瓦萨 电子邮件:shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期:2022 年 3 月 31 日;修订日期:2022 年 4 月 19 日;接受日期:2022 年 5 月 27 日;发表日期:2022 年 10 月 8 日 摘要:量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而,在量子计算机中使用量子位。在本文中,量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像,使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此,使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示,我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路,使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上,运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此,Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成,该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加,噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时,噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词:Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
生物测量通常受到大量非平稳噪声的污染,需要有效的降噪技术。我们提出了一种新的实时深度学习算法,该算法可以自适应地产生与噪声相反的信号,从而发生破坏性干扰。作为概念验证,我们通过使用定制的、灵活的、3D 打印的复合电极降低脑电图中的肌电图噪声来展示该算法的性能。使用此设置,通过消除宽带肌肉噪声,EEG 的信噪比平均提高了 4dB,最高提高了 10dB。这一概念不仅可以自适应地提高 EEG 的信噪比,还可以应用于广泛的生物、工业和消费者应用,例如工业传感或降噪耳机。
摘要。在许多应用中,对可靠、小型且低成本的三维成像系统的需求很大。对于汽车应用以及安全的人机协作等应用而言,有前途的系统是基于直接飞行时间原理的光检测和测距 (激光雷达) 系统。特别是对于覆盖大视野或长距离能力,以前使用的多边形扫描仪已被微机电系统 (MEMS) 扫描仪取代。最近的发展是用单光子雪崩二极管 (SPAD) 取代通常使用的雪崩光电二极管。与其他方法相比,将这两种技术结合到基于 MEMS 的 SPAD 激光雷达系统中有望显着提高性能并降低成本。为了区分信号和背景/噪声光子,基于 SPAD 的探测器必须通过累积多个时间分辨测量来形成直方图。本文提出了一种信号和数据处理方法,该方法考虑了直方图形成过程中 MEMS 扫描仪的时间相关扫描轨迹。基于立体视觉设置中使用的已知重建过程,推导出累积时间分辨测量的估计值,从而可以将其分类为信号或噪声。除了信号和数据处理的理论推导外,还在基于 MEMS 的概念验证 SPAD 激光雷达系统中通过实验验证了实现。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.JOM.2.1.011005]
IBM量子体验和Amazon Braket有机会在许多小型和嘈杂的量子计算机上实现量子算法。超过20个量子计算机,最多有65个量子位由IBM部署。没有人可以量子交流。然后,这个问题乞求与经典通信分布的量子计算的优势和缺点。用经典资源代替量子通常会导致大开销。例如,模拟n个量表需要o(n = 2 n)经典位。更一般而言,通过具有N量子位的量子电路模拟量子电路,需要1 O(2 ck)使用量子电路[5]。在分布式计算中有多少量子优势取决于算法。CIRAC等。 al。 [6]表明,分布式3SAT保留量子优势。 Bravyi等。 al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。 al。 [12]张量网络的衍生结果,簇之间连接有限。 分布式量子计算还可以进行,除了其他“ virtual Qubits”的明显优势,这是显着降低噪声的优势。 这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。 由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放,这可能是一个显着的优势。 据我们所知,这很简单,可能会说小点,以前尚未研究过。CIRAC等。al。[6]表明,分布式3SAT保留量子优势。Bravyi等。al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。al。[12]张量网络的衍生结果,簇之间连接有限。分布式量子计算还可以进行,除了其他“ virtual Qubits”的明显优势,这是显着降低噪声的优势。这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放,这可能是一个显着的优势。据我们所知,这很简单,可能会说小点,以前尚未研究过。例如,如果电路的深度足够大,则量子计算机的输出可能会被噪声淹没,但是具有较浅深度的分布式计算可能会产生显着的结果。
在建筑设计阶段,必须根据用户期望的结果对建筑的声学条件进行准确的初步研究。世界上许多国家都有具体的国家法规,对建筑的隔音有具体的要求。这些法规通常会规定建筑物被动声学要求必须遵守的值,这些值适用于建筑物的每个结构元素。这些要求涉及建筑物对来自外部世界或相邻房屋的声音的行为(垂直/水平隔断的隔音能力和立面的隔音效果),在某些情况下,它们还涉及同一住宅单元不同房间之间直接噪音传播的声学方面(撞击声级和安装噪音的最大水平)。