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使用 Xilinx FPGA 实现基于 LMS 和 RMS 的自适应噪声消除
印度喀拉拉邦卡达曼尼塔 Mount Zion 工程学院应用电子与仪器工程系助理教授 摘要：自适应滤波是一个重要的信号处理领域，广泛应用于通信、控制和生物医学工程领域。自适应噪声消除、数据传输信道的自适应均衡和自适应天线阵列就是此类应用的一些示例。自适应滤波由一个数字滤波器组成，该滤波器的权重由自适应算法控制，从而最小化滤波器输出与符合某些标准的参考信号之间的差异。参考信号的特性取决于所考虑的应用。评估自适应滤波器性能的主要指标有两个：收敛速度和稳态均方误差。在实际应用中，希望最大化收敛速度并最小化稳态均方误差。这些要求之间存在冲突。已经开发了几种自适应算法，以便在这些要求之间取得良好的折衷。重要的自适应算法是样本矩阵求逆 (SMI)、最小二乘 (LS) 和递归最小二乘 (RLS) 算法。本项目的主要目标是使用 Xilinx 系统生成器实现 LMS 和 RLS（递归最小二乘）自适应滤波器算法。将在 Matlab 和 Simulink 中对模型进行仿真，以有效验证算法。核心 RLS 和 LMS 自适应滤波器及其基本组件块将在 Xilinx 系统生成器中开发，并在 Xilinx FPGA 中实现。关键词：最小均方算法 (LMS)、递归最小二乘算法 (RLS)、Xilinx 系统生成器 (XSG)、simulink、Spartan -3 1. 简介自适应滤波器是 DSP 应用中的重要组成部分，其中输入信号的统计数据未知或正在变化。自适应滤波器依靠递归算法进行操作，这使得滤波器在无法完全了解相关信号特性的环境中也能令人满意地执行。已经开发出多种自适应算法来操作自适应滤波器。自适应算法用于人类活动的许多领域。在过去的 50 年里，已经设计、描述和实施了许多自适应算法。它们在硬件设备或软件程序中实现，以在应用或其环境中的未知或随时间变化的条件下调整系统行为参数。更具体地说，在控制和数字信号处理 (DSP) 系统中，它们用于根据传入信号和系统环境改变控制器或滤波器的行为。自适应算法在这些领域中最常见的应用是系统识别、噪声和回声消除以及信号增强。其中有一些用于调整权重的算法，包括 LMS（最小均方）和 RLS（递归最小二乘）。标准或改进的 LMS 算法通常用于 DSP 应用中，其中最多可调整数百个参数。LMS 算法的主要优点是其简单性，因此它们的实现在计算上很简单，计算复杂度为 O(n)（换句话说，它们很快）。另一方面，它们的主要缺点是速度慢
集成电阻抗生物传感器的微流体细胞培养装置中单个芽殖酵母解剖事件的实时监测
微流控装置与荧光显微镜相结合，提供了高分辨率和高内涵的平台，用于研究芽殖酵母酿酒酵母的单细胞形态、行为和复制衰老的动态过程。然而，大量记录的图像使得数据处理工作非常耗费人力和时间，而酵母复制寿命 (RLS) 是酵母衰老的主要标准。为了解决这一限制并进行无标记的 RLS 分析，引入了可通过微流控装置中的微电极轻松功能化的电阻抗谱 (EIS) 来监测芽殖酵母的细胞生长和分裂。在此，提出了一种集成 EIS 生物传感器的微流控装置，以单细胞分辨率进行酵母增殖的原位阻抗测量，从而识别子代从母代分离的瞬时事件。单个酵母细胞被可靠地固定在瓶颈状陷阱中以进行连续培养，在此过程中子细胞在水力剪切力的作用下有效地从母细胞中分离出来。每 2 分钟进行一次延时阻抗测量以监测细胞过程，包括出芽、分裂和解剖。通过使用 K 均值聚类算法首次分析自定义参数“解剖指标”，从 EIS 信号中准确提取了子细胞脱离母细胞的瞬时事件。从而验证了基于阻抗传感技术识别子细胞解剖事件。随着进一步的发展，这种集成电阻抗生物传感器的微流控装置在高通量、实时、无标记分析出芽酵母的衰老和 RLS 方面具有良好的应用前景。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
生物物理神经网络的分布式在线估计
随着神经记录技术的进步，我们很快就能同时监测活体大脑中数百个相互连接的神经元的膜电位 [1]。这种高分辨率数据为开发实时闭环干预措施开辟了新的可能性，这些干预措施旨在治疗癫痫和帕金森氏症等神经兴奋性疾病 [2]。有效监测和控制脉冲系统的能力也影响着新兴的神经形态工程领域 [3]。良好的闭环控制设计通常需要可靠的模型估计，因此任何旨在控制神经活动的方法都必然涉及神经元模型的估计，这是一项不简单的任务。已经提出了许多用于批处理模式或离线估计神经元动力学的技术，例如 [4]、[5]、[6]、[7]。然而，活体大脑系统具有自适应性 [8]，因此在线估计方法是必要的，尤其是涉及实时应用时。为了满足这一需求，[9] 中最近提出了一种基于自适应观测器的电导型神经网络在线估计方法。自适应观测器的灵感来自 [10] 和 [11]，它以我们熟悉的递归最小二乘 (RLS) 算法 [12] 为基础，可以近似地跟踪缓慢变化的时变参数。基于 RLS 的自适应观测器的一个限制是观测器状态相对于参数数量迅速增加。更多的观测器状态需要更多的计算能力，这在尝试对包含数千个参数的大型神经网络模型进行在线估计时可能变得至关重要。在本文中，我们提出了一个分布式版本的线性参数估计
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
行政指令 - 北约 ACT
所有部署到 JWC 的参与者都需要使用活动注册 Web 应用程序 (WAFER) 进行注册。注册将于 2017 年 7 月 18 日开始开放。WAFER 网站位于以下公共互联网地址：http://events.jwc.nato.int/ 注册包括两个步骤（如果您已经注册为 WAFER 用户，则可以跳过第一步）：2.1 创建用户帐户。每位参与者都必须使用链接“创建新帐户”创建个人资料（https://events.jwc.nato.int/user/register）。在提供必要的个人数据后，系统会向 RLS 生成帐户申请。数据由 JWC MSS 验证，批准后，将向参与者生成如何报名参加特定活动的特殊说明。要创建帐户，请使用您工作相关的未分类电子邮件（例如 your.name@nato_hq.int）。您可以将此帐户用于 JWC 未来举办的任何活动。 2.2 活动注册（报名）。用户账户验证后，参与者可使用个人登录名和密码登录个人账户。在首页上，选择名为“SACT FFAO WORKSHOP 2017”的活动，然后单击按钮：“单击此处注册”。按要求填写所有必填数据。对于交通和住宿，请选择准确的选项。在 WAFER 成功注册（报名）后，它将向您提供的电子邮件地址发送确认和进一步说明。2.3 如果在注册或访问 WAFER 网站时遇到问题，请通过电子邮件（NS 和 NU）联系 RLS：RLS@jwc.nato.int。2.4 请注意，注册后，ACT 团队将发送电子邮件，要求参与者完成调查。调查结果将用于指导研讨会期间的讨论，并将参与者分配到适当的集团。
有效的随机激光排放收集系统的能量测试
摘要。解决了随机激光（RLS）中光收集的问题。由于该系统发出的辐射是兰伯特人的空间不连贯性，因此设计，开发和测试了基于椭圆形革命镜的设备，以优化RL发出的辐射的收获。该系统在多模光纤入口处提供了一个简单的注入程序。获得的结果表明该设备的净能效率为35％，接近理论上预期的净能效。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10 .1117/1.oe.60.1.010502]
不安的腿综合症继发于铁缺乏贫血：病例报告
腿部疼痛，尤其是不安的腿，是澳大利亚最常见的投诉之一。铁缺乏贫血（IDA）是腿不安综合征（RLS）的可能原因。我们提出了一个35岁的原住民人士的案例，该案子最初是为了一般的健康评估而提出的，这是澳大利亚的原住民和托雷斯海峡岛民每9个月要求的。他晚上抱怨腿不安。但是，他否认了任何其他症状，例如疲倦和虚弱。血液检查显示严重的IDA和血脂异常。启动铁替代疗法后，患者的不安腿症状得到了显着改善。此案强调调查次要原因，尤其是IDA的重要性。解决这些潜在的医疗状况可能会导致患者福祉的重大改善。
高效随机激光发射收集系统的能量测试
摘要。本文讨论了随机激光器 (RL) 中的光收集问题。由于该系统发射的辐射由于其空间不相干性而呈朗伯辐射，因此设计、开发和测试了一种基于椭圆旋转镜的装置，以优化 RL 发射的辐射的收集。该系统提供了一种在多模光纤入口处注入发射能量的简单程序。所得结果表明，该装置的净能量效率为 35%，接近理论预期。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.60.1.010502]
妊娠糖尿病的低估危险因素
摘要睡眠障碍在怀孕期间非常普遍，并显着影响妇女的健康和生活质量。妊娠糖尿病（GDM）是怀孕期间最常见的代谢并发症之一，在短期和长期内，母亲和胎儿都构成了重要的危险因素。虽然睡眠障碍与2型糖尿病（T2DM）之间的关联是无可争议的，但尚不清楚睡眠障碍与GDM之间是否存在联系。本文的目的是调查睡眠障碍与GDM之间的关联，以及睡眠障碍的治疗是否可能阻止GDM发育。失眠症，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），不安的腿综合征（RLS）和发肠疾病是怀孕期间最常见的睡眠障碍，与睡眠质量差，短或长时间的睡眠持续时间有关。它们都与GDM的风险增加有关。每天8 - 9小时确定孕妇的理想睡眠时间。总而言之，睡眠障碍构成了GDM的危险因素。必须进行前瞻性研究，以评估睡眠障碍早期管理对GDM表现和控制的影响。医疗保健提供者应强调舒适的睡眠对增强妊娠结局的重要性。