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World File Search SystemCEPSTRUM
基于Cepstrum的干涉显微镜（CIM）用于定量相成像
摘要：提出了一种用于编码对相干显微镜中成像样品的复杂幅度场进行编码的通用方法，其中不需要对两个干涉梁中的任何一个限制。因此，成像梁通常可以与任何其他复杂振幅分布，尤其是考虑两个正交方向的任何其他复合幅度分布，尤其是自身的相干和移位版本。复杂的场值是通过一种新型基于Cepstrum的算法（称为空间移动Cepstrum（SSC））基于对象场频谱的互相关项的加权减法而被称为空间转移的CEPSTRUM（SSC），此外，除了从Holograper and Interviental的组合中，一项均具有一定的信息（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围）（一个范围），该效率是一份逐步播放的一部分（一个）。干涉梁移动1像素。结果，由于检索了该过程中涉及的三个干涉场的复杂幅度，因此视野的三倍。对此方法的概念验证验证，称为基于CEPSTRUM的干涉显微镜（CIM），考虑了考虑使用外轴全息构型，用于检索在紧凑的QUASIC-CASI-COMON-COMON-COMPOCT QUASIC-COMPONT QUASIC-COMPONT COMPLITACH PATER仪中的交叉相关性。包括不同类型的相样品的实验结果（包括分步校准和演示的分辨率测试目标以及固定的生物样本）。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
枪声识别的机器学习分析
公共安全是全球任何城市的重要问题。为了确保执法部门快速响应，可靠且逼真的枪声检测系统必不可少。为了加快调查进程，必须了解犯罪现场，并且当局应有能力重现现场。强大的枪声识别系统将通过协助犯罪现场重建、估计射手的位置和射弹的轨迹以及核实目击者提供的细节而变得有用。随着犯罪率的上升，视听监控系统越来越受欢迎。ShotSpotter [ 1 ] 是 SoundThinking 推出的 SafetySmart 平台中的枪声检测系统。执法机构通过在城市地区战略性地放置音频和视频传感器网络来使用 ShotSpotter。该系统捕捉所有周围的声音；如果它检测到任何枪声，它会对位置进行三角测量并向有关当局发出警报。该系统收集并分析数据，以创建易发生枪支暴力地区的地图。但是，该系统不会提供有关暴力事件所用枪支的信息，并且可能会对汽车回火或烟花等声音发出误报。大多数关于枪声检测系统的研究都使用来自使用多个麦克风或传统录音设备的严格受控环境的训练数据 [ 2 ]。此类数据通常仅包含光谱信息，因此使用几种模式识别方法来实现没有任何空间信息的枪声检测系统。输入时域信号通常分为多个短窗口帧和一些广泛使用的特征 - 例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），线性预测系数（LPC），线性预测倒谱系数
引用：Hampsey E，Meszaros M，Skirrow C等。狂想曲方案：一项纵向观察研究，研究语音PEN
摘要简介神经退行性和精神病障碍（NPDS）赋予了巨大的健康负担，随着人口的年龄增长。新的，远程提供的诊断评估可以通过分析语音来检测早期NPD的诊断评估可以实现较早的干预措施，而错过的诊断较少。应建立在具有NPD的人中远程收集语音数据的可行性。方法和分析本研究将评估从三个NPD队列中的个体遥遥收集的语音数据的可行性：神经退行性认知疾病（n = 50），其他神经退行性疾病（n = 50）（n = 50）（n = 50）和情感障碍（n = 50）（n = 50）（n = 50）（n = 50），以及匹配的对照（n = 75）。参与者将完成音频录制的语音任务以及一般和队列特异性症状量表。语音任务的电池将有多种目的，例如测量执行控制的各个要素（例如，注意力和短期记忆）以及语音质量的测量。参与者将在4周期间远程自我管理的语音任务和跟进症状量表。主要目的是评估使用自我管理的语音任务在广泛的NPD中远程收集连续叙事语音的可行性。此外，该研究还评估了声学和语言模式是否可以通过二进制分类器的接收器操作特征曲线的敏感性，特异性，Cohen的Kappa和区域来预测诊断组，从而衡量了诊断组。分析的声学特征包括Mel频率CEPSTRUM系数，强度频率，强度和响度，而基于文本的特征（例如单词数量，名词和代词率和思想密度）也将使用。伦理和传播该研究获得了卫生研究局与健康与护理研究威尔士的伦理批准（REC参考：21/PR/0070）。将通过在学术期刊，相关会议和