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自我监督学的模型已被发现对诸如自动语音识别，说话者识别等的任务非常有效。但是，它们在言语增强系统中的效用尚未牢固确立，也许有些误解。在本文中，我们将使用SSL表示在具有挑战性的条件下用于增强单渠道语音的用途，并确定它们对增强任务的影响。我们的约束是围绕实时的实时语音增强设计的 - 模型是因果关系，并且计算足迹很小。此外，我们专注于低SNR条件，在这种情况下，这种模型难以提供良好的性能。索引术语：语音增强，WAV2VEC2，GCRN，预训练，知识蒸馏，调理
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
© 英国计算机学会 2021。保留所有权利。如需获取许可，请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com doi：10.1093/comjnl/bxaa175 Hyb
本研究开发了一种从脑电图 (EEG) 信号中去除眼部和肌肉伪影的新型混合方法，即 EFICA-TQWT。它是高效快速独立分量分析 (EFICA) 方法与可调 Q 因子小波变换 (TQWT) 的结合。本文的主要贡献是在滤波系统中应用 3D 插值方法。本研究使用了三个 EEG 数据集，两个健康数据集和一个癫痫数据集。每个数据集的受试者选择都是在生理学专家的帮助下完成的。采用的选择标准是处理后的记录中是否存在肌肉和眼部伪影。首先，使用具有径向基函数的支持向量机 (SVM) 对噪声通道进行自动分类，以便从每个 EEG 记录中删除与最嘈杂通道相对应的信号。将 SVM 的自动分类结果与专家分类的结果进行了比较。 SVM 分类的准确率为 97.45%，灵敏度为 86.66%，特异性为 100%。将对每个受试者的国际 10/20 系统的其余 EEG 通道应用混合伪影去除方法。然后，对消除的通道信号进行重建，以获得滤波良好的信号。通过计算均方误差 (MSE) 和信噪比 (SNR) 来评估所提出的滤波过程。针对健康和病理 EEG 数据集，对所提出的方法 (EFICA-TQWT) 和其他滤波技术 (Fast-ICA、DWT、TQWT 和 EFICA) 进行了比较研究。EFICA-TQWT 方法给出了最佳结果，MSE 最小，SNR 最大，尤其是在应用 3D 插值方法的情况下。此外，为了优化所提系统的计算时间，采用计算统一设备架构，基于图形处理单元开发了该过滤系统的并行实现。
丘脑底核的频率特异性光遗传学深部脑刺激可改善帕金森病的运动行为
丘脑底核 (STN) 的深部脑刺激 (DBS) 是治疗帕金森病 (PD) 运动症状的有效方法。然而，介导症状缓解的神经元素尚不清楚。先前的研究得出结论，直接光遗传学激活 STN 神经元对于缓解帕金森病症状既不是必要的也不是充分的。然而，用于细胞特异性激活的通道视紫红质-2 (ChR2) 的动力学太慢，无法跟上有效 DBS 所需的高速率，因此 STN 神经元的激活对 DBS 治疗效果的贡献仍不清楚。我们使用超快视蛋白 (Chronos) 量化了单侧 6-羟基多巴胺 (6-OHDA) 损伤后雌性大鼠的光遗传学 STN DBS 对行为和神经元的影响。 130 pps 的光遗传 STN DBS 减少了病理性旋转并改善了前肢踏步缺陷，类似于电 DBS，而使用 ChR2 的光遗传 STN DBS 不会产生行为效应。与电 DBS 一样，光遗传 STN DBS 表现出对刺激率的强烈依赖性；高刺激率可缓解症状，而低刺激率无效。高刺激率光遗传 DBS 可增加和减少 STN、苍白球外部 (GPe) 和黑质网状部 (SNr) 中单个神经元的放电率，并破坏 STN 和 SNr 中的 b 波段振荡活动。高速率光遗传学 STN DBS 确实可以通过减少 STN 相关神经回路中的异常振荡活动来改善帕金森病运动症状，这些结果强调了视蛋白的动力学特性对光遗传学刺激的效果有很大影响。
H:/Latex/Sonobouy ACEKF_UDRC_conference_paper_2012/Sonobouy ACEKF_UDRC_conf_2012.dvi
摘要 — 我们考虑了水下声源的 DIFAR 声纳浮标方位估计问题。基于标准反正切的方法利用不同通道的观测噪声之间的正交性来形成方位估计，并忽略了实际源信号的相关结构。在本文中，我们提出了一种新的状态空间技术，与标准反正切估计器相比，该技术利用源信号中的相关结构来实现增强的性能，特别是在低信噪比 (SNR) 条件下。使用一些实际信号类别的模拟支持了该分析。索引术语 — 方位估计、DIFAR 声纳浮标、增强型复卡尔曼滤波器、随机游走建模、复圆度、宽线性估计
用于生理传感的低阻抗、3D 干电极的快速可扩展制造
大量的皮肤准备和使用被水凝胶“浸湿”的电极。这个过程通常需要经过培训的专业人员进行，但可以得到高信噪比 (SNR) 的记录，而这对于恢复性和可能改变生活的治疗来说是必需的。这些湿电极水凝胶可确保电极与皮肤的一致和低阻抗接触，直到凝胶变干。这种干燥会导致电极-皮肤阻抗 (ESI) 增加，从而降低记录的单次幅度并增加对电源线干扰的敏感性，最终降低 SNR。[4] 湿电极所需的皮肤准备（特别是在用于睡眠/癫痫研究的 EEG 设置中）也经常导致皮肤刺激、脱发 [5] 和头发中残留凝胶引起的不适。一些人试图通过结合通用的半干和干电极将这些临床技术扩展到日常用户。半干电极使用的水凝胶要少得多，这些水凝胶要么预先涂抹，要么储存在电极上的储存器中。 [6–9] 这些半干电极比湿电极更舒适，且能达到相似的 ESI，但仍需要一些电解质，并且可能存在过度释放（这有引起桥接的风险）等控制问题。全干电极进一步提高了可用性和患者舒适度，但通常会产生比湿电极（10-100 sk Ω s，< 250 Hz）更高的 ESI（> 1 M Ω s，< 250 Hz）。[10] 微针、针电极、导电复合材料和共形电极已被用来降低 ESI 并提高干电极的机械稳定性，[10–12] 但会带来新的用途或制造权衡。微针可以刺穿皮肤表层，实现更低的 ESI 并实现更高的 SNR 记录。然而，长时间使用这些电极可能会导致病变形成并带来感染风险。非接触式导电复合材料（如硅碳黑和银玻璃硅）则表现出相反的权衡，与其他干电极相比，它们实现了更高的舒适度，但 ESI 更高。[10,11,13] 其他电极阵列已使用柔性平面结构、机加工金属或金属印刷设备来提高电极的柔顺性、舒适度和传感位置的可能性。[14–17] 印刷柔性电极阵列可实现高密度电极放置、高分辨率 2D 设计、非真空大批量制造以及舒适的电极柔顺性
an4426-tutorial-for-mems-microphones-stmicroelectronics.pdf
传感器采用 MEMS 技术（微机电系统），本质上是一个硅电容器。电容器由两个硅板/表面组成。一个板是固定的，而另一个是可移动的（分别是下图中所示的绿色板和灰色板）。固定表面由电极覆盖，使其具有导电性，并布满了允许声音通过的声孔。可移动板能够移动，因为它只粘合在其结构的一侧。通风孔允许后室中压缩的空气流出，从而允许膜向后移动。腔室允许膜在内部移动，但与封装创建的腔室结合也会影响麦克风在频率响应和 SNR 方面的声学性能。
在功能性近红外光谱中应用短通道回归时表征脑血流动力学反应的可重复性
它可以测量与任务相关的大脑活动模式相关的脑血液动力学变化。5 近年来，fNIRS 的应用开始从受控的研究实验室转向更自然的环境和现实世界的任务。6 – 8 fNIRS 的可穿戴和不受约束的使用为神经成像应用铺平了道路，例如，用于床边和家庭中监测大脑功能 9、10 或用于脑机接口 (BCI) 设置，以与机器人设备结合使用来协助神经障碍者在日常生活活动中。11 – 13 此类应用需要满足高技术要求的尖端 fNIRS 系统[例如，高信噪比 (SNR)、快速信号处理和消除运动伪影的功能]和可用性（例如，高舒适度和准确的传感器放置）以捕捉日常生活环境中大脑活动的细微变化。 7、14此外，家庭和临床脑活动监测对 fNIRS 测量的稳健性和可靠性/可重复性提出了很高的要求，因为这些因素直接影响灵敏地捕捉神经变化和准确控制 BCI 外部设备的能力。虽然在群体层面上已经发现了良好的可重复性，15-17这足以回答许多研究问题，但尚未提供个人在多天内可重复的 fNIRS 测量的证据。因为单级可重复性对大多数临床和日常应用都至关重要，所以彻底表征它是必不可少的。预计会影响 fNIRS 测量可重复性的主要因素是硬件的信号质量（即 SNR）、18、19 光极的放置和固定、18、20
在线研究 @ Cardiff - Orca
1美国田纳西州纳什维尔市范德比尔特大学医学中心放射与放射科学系2美国田纳西州纳什维尔大学医学中心，范德比尔特大学成像科学研究所，美国田纳西州纳什维尔市3卡迪夫大学脑研究中心，加迪夫大学大脑研究中心，加迪夫大学，卡迪夫大学，王后科学，加里夫大学。工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔市，美国6电气工程和计算机工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔，美国田纳西州 *中枢神经系统的组织微观结构。大多数实验设计采样了大量扩散加权方向以计算球形平均信号，但是，对这些方向的子集进行采样可能会提高扫描效率并启用扫描时间减少，或者可以减少采样更多扩散权重。在这里，我们旨在确定稳健测量球形平均信号所需的最小梯度方向数。我们使用计算机模拟来表征测得的球形平均信号的变化，这是梯度方向数量的函数，同时还研究了扩散加权（B值），信号 - 噪声比率（SNR），可用硬件和球形平均拟合策略的影响。然后，我们利用大脑和脊髓中的经验获得的数据来验证模拟，显示实验结果与模拟良好一致。我们通过提供直观的查找表来概括这些结果，以促进确定可靠的球形均值测量所需的最小数量的采样方向，并根据SNR和实验条件提供建议。关键字：球形平均信号，最佳采样，音量分数，扩散性简介