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利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
情感状态分类的表现，来自脑电图信号的视听刺激具有多种稳定学习
到小波函数。 在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。 特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。 对于每个样本，提取了512个功能。 在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。 从这些IMF中提取了76个功能。 在时频域中获得的功能数量到小波函数。在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。对于每个样本，提取了512个功能。在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。从这些IMF中提取了76个功能。在时频域中获得的功能数量
使用稀疏极限学习机进行癫痫和癫痫发作检测的多类分类的 LETTER VLSI 设计
摘要 一种用于区分健康、发作期和发作间期脑电图信号的自动检测系统在临床实践中具有重要意义。本文介绍了一种用于癫痫和癫痫发作检测的低复杂度三类分类 VLSI 系统。设计的系统包括基于离散小波变换 (DWT) 的特征提取模块、稀疏极限学习机 (SELM) 训练模块和多类分类器模块。在三级 DWT 中引入了 Daubechies 4 阶小波的提升结构，以节省电路面积并加快计算时间。SELM 是一种新型的机器学习算法，具有低硬件复杂度和高性能，用于片上训练。由于其分类精度高，因此首次设计了一对一的多类非线性 SELM。设计的系统在 FPGA 平台上实现，并使用公开的癫痫数据集进行评估。实验结果表明，设计的系统在低维特征向量下实现了高精度。关键词：低复杂度，分类，DWT，多类，SELM 分类：集成电路（存储器，逻辑，模拟，RF，传感器）
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
量子方法用于整数小波变换及其...
随着技术进步的快速进步，对高处理和存储能力的需求已大大增加。因此，发现操纵和转换信息的新方法是必要的。一种潜在的解决方案是量子信息处理，它大大减少了存储的数据的量，操作数量以及经典工具（例如小波变换（WT））的复杂性。wt是许多领域的主要工具，例如加密，信号编码，水印，组合，掉头和信息检索。其经典相关性推动其在量子水平上的进展，从而提高了对一，二维和三维量子小波的转换的计算效率。但是，常规的，实价的WT不适用于无损应用，并且在计算上很复杂。整数到整数WT（IWT）是另一种转换，将整数映射到整数，它使用起重方案来执行信号分解分析。此方案降低了计算成本，允许对实价WT进行实践无损应用，并产生新的小波家族。到目前为止，整数版本（Q-IWT）尚无定义的QWT定义，这在量子信息处理中可能很有价值。因此，我们为HAAR，DAUBECHIES和CDF核的一维整数小波转换提出了一种量子方法，包括信号分解和无损压缩的量子算法。此外，我们将使用IBM的仿真环境作为分析和验证的手段。我们将使用复杂性和数学分析，性能，挠性，信号恢复，熵和噪声添加指标评估所提出的转换和压缩应用。