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PHM 框架中广播系统监测的数据准备和预处理
摘要 — 如今，生产商品的公司使用配备不同传感器的生产系统来有效监控其行为。大多数时候，这些传感器收集的信息主要用于生产监控，而不是分析生产系统的健康状况。这样，这些公司就拥有大量且不断增长的数据。这些数据使人们能够提取信息和知识，以便更好地控制系统，从而提高其效率和可靠性。随着几年前预测和健康管理 (PHM) 范式的出现，人们已经能够研究设备的健康状况并预测其未来发展。从全球来看，PHM 的原理是将在受监控设备上收集的一组原始数据转换为一个或多个健康指标。在此框架下，本文解决了与原始数据相关的问题。提出了一种通用方法来获取可靠且可在 PHM 应用中利用的监控数据。所提出的方法基于两个步骤：收集数据和预处理数据。该方法将应用于广播行业的实际案例，以证明其可行性。索引术语——预测和健康管理、数据收集、数据清理、数据预处理、有用信息。
MagMAX 无细胞 DNA 分离试剂盒的预处理和提取工作流程
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2022 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Streck 是 Streck Laboratories Inc. 的商标。COL117647 0322
图像预处理策略，用于改善Aruco标记检测水下
摘要 - 在水下计算机视觉中，由于浊度和可变照明条件等环境因素，提高了Aruco标志物的特征提出了重大挑战。本研究探讨了旨在改善非杂种环境中Aruco标记检测性能的图像预处理策略。研究了三种不同的预处理方法：对自适应直方图均衡的增强，一种基于频率域的方法，重点是局部和全局处理，以及一种针对照明校正，降低降低，对比度增强和颜色调整的自动预处理技术。实验验证是为了使用实际水下图像评估这些策略的有效性。这项研究阐明了针对水下Aruco标记检测应用量身定制的有效预处理技术，为开发强大的水下计算机视觉系统提供了见解。索引术语 - 进行处理，视觉，Aruco，水下，ROV
使用非线性特征和预处理技术对EEG信号进行分类
摘要：在本文中，我们研究了非线性预处理技术对脑电图（EEG）信号分类的影响。这些方法用于分类从癫痫发作活性和脑肿瘤类别中捕获的EEG信号。对于第一类，使用椭圆机过滤器进行预处理，以及统计特征，例如香农熵，平均值，标准偏差，偏度和带功率。k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）用于分类。对于脑肿瘤EEG信号，经验模式分解被用作预处理技术，以及用于分类正常和异常脑电图信号的标准统计特征。对于癫痫信号，我们已经达到了三级分类的平均准确性，而对于脑肿瘤信号，我们的平均准确度为98％的分类精度为98％，认为这是两类问题。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
带有重新构造的预处理MediaPipe关键点和孤立的手语识别的锚点
抽象孤立的手语识别（ISLR）的目的是将标志分类为相应的光泽，但由于快速运动和小动手变化，它仍然具有挑战性。基于姿势的方法，由于其对环境的鲁棒性而引起了人们的注意，这对于这种挑战性的运动和变化至关重要，这是由于难以从嘈杂的关键点捕获小的关节运动。在这项工作中，我们强调了预处理关键以减轻此类错误风险的重要性。我们使用锚点采用归一化来准确跟踪骨骼接头的相对运动，重点是手动运动。此外，我们实施双线性插值来重建关键点，特别是为了检索未检测到的手的缺失信息。这项工作中提出的预处理方法表明，通过在WLASL数据集上的数据增强，准确性提高了6.05％，并且在基于姿势的方法中最高的数据增加了准确性83.26％。所提出的方法显示出在手部形状重要性的迹象的情况下，尤其是当某些框架没有被发现的手时。
从数据集、预处理、特征和融合方法回顾多模态情绪识别
情感计算是现代人机交互（HCI）中最重要的研究领域之一。情感计算的目标是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法和系统。情感识别作为情感计算的一个分支，旨在启发机器/计算机自动分析人类情感，已受到各领域研究人员的广泛关注。人类通常通过整合感知到的面部表情、语音语调、言语内容、行为或生理特征信息来观察和理解一个人的情绪状态。为了模仿人类的情感观察方式，研究人员一直致力于通过融合两种或多种模态信息来构建多模态情感识别模型。本文从多模态数据集、数据预处理、单模态特征提取和多模态信息融合方法的角度，对近几十年来多模态情感识别进行了全面的回顾。此外，还指出并讨论了该主题面临的挑战和未来的研究方向。本评论的主要目的是总结最近出现的大量关于多模态情绪识别的研究，并为相关领域的研究人员提供潜在指导，以了解多模态情绪识别的流程和主流方法。
一种基于心算的脑电信号分类的新型进化预处理方法
摘要 脑机接口系统从脑电图 (EEG) 信号中解码大脑活动，并将用户的意图转化为控制和/或与增强或辅助设备通信的命令，而无需激活任何肌肉或周围神经。在本文中，我们旨在通过一种新颖的进化方法（基于融合的预处理方法）使用改进的 EEG 信号处理技术来提高这些系统的准确性。这种方法的灵感来自染色体交叉，即同源染色体之间遗传物质的转移。在本研究中，提出的基于融合的预处理方法被应用于从 29 名受试者收集的开放获取数据集。然后，通过自回归模型提取特征并用 k 最近邻分类器进行分类。我们对基于二元心算 (MA) 的 EEG 信号检测实现了 67.57% 到 99.70% 的分类准确率 (CA)。除了获得 88.71% 的平均 CA 之外，93.10% 的受试者在使用基于融合的预处理方法时表现出了性能改进。此外，我们将所提出的研究与共同平均参考 (CAR) 方法进行了比较，并且没有应用任何预处理方法。所取得的结果表明，所提出的方法分别比 CAR 和未应用任何预处理方法提供了 3.91% 和 2.75% 更好的 CA。结果还证明了所提出的进化预处理方法在对 MA 任务期间记录的 EEG 信号进行分类方面具有巨大潜力。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl