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SIGNAL 2023 年夏季
先进探索与科学系统通信能力 (ACCESS) 项目是近太空网络的重要服务提供商，负责运营和维护政府所有、承包商运营的地面和飞行系统。今年夏天，Brooke Ballhaus 和 Tarun Narahari 开发了用于 ACCESS 地面调制解调器的自动生成测试报告功能。为了开发他们的前端和后端软件，Ballhaus 和 Narahari 首先研究了能够支持动态报告修改的 Python 编码策略和软件包。除了创建这些测试报告所需的模板和函数之外，Ballhaus 和 Narahari 还确保模板是可修改的，并且能够根据测试数据自动生成图形和表格。后端软件完成后，团队构建了一个图形用户界面 (GUI)，使 ACCESS 工程师能够轻松理解和使用 ACCESS 调制解调器测试套件 (AMTS) 的功能。 AMTS 允许 NASA 工程师对任何 ACCESS 地面调制解调器进行高保真性能测试，而该团队的 GUI 支持用户功能，可轻松高效地创建和修改测试报告。Ballhaus 和 Narahari 的软件标准化了生成调制解调器测试报告的过程，从而确保 ACCESS 调制解调器团队能够轻松观察其系统的运行状况和行为。他们的工作使 NASA 能够优化工程师围绕调制解调器做出的决策。
数字信号处理算法：增强信号质量和效率
数字信号处理（DSP）算法在提高各个域的信号的质量和效率方面起着关键作用，从电信和音频处理到医学成像和雷达系统[1]。这些算法可以使数字信号的操纵，分析和合成以提取有意义的信息，减少噪声并改善整体性能。在本文中，我们深入研究了DSP算法的领域，探讨了它们的意义，应用以及它们提高信号质量和效率的方式[2]。数字信号处理涉及使用数学算法来操纵数字信号以实现特定目标。与处理连续信号的模拟信号处理不同，DSP以从模拟域采样的离散时间信号运行。将这种转换为数字化，可以使用计算技术来精确控制和操纵信号。dsp算法包括量身定制的多种技术，以解决各种信号处理任务[3]。
信号（CMF 25）
第 3 章 建议的职业管理自我发展，按等级划分 a. 列兵 - 专家/下士。士兵职业生涯的质量和成功与士兵对卓越的一贯承诺成正比，无论任务如何。致力于实现高目标的士兵将发展领导技能，并拥有实践知识和雄心壮志，以充分利用这些技能。 (1) 士兵应学习以下军事出版物：FM 6-02、STP 21-1-SMCT、TC 4-02.1、AR 670-1、与其装备相关的所有野外维护手册；以及与其当前任务相关的战斗演习。 (2) 建议自我发展的内容如下：TC 7-21.13 和陆军训练网络 https://atn.army.mil/，其中包含用于自我发展的额外阅读材料。 (3) 作战任务的节奏可能会限制平民教育的机会；但是，愿意做出必要牺牲的士兵应该抓住所有可用的机会。大学水平考试计划 (CLEP) 和非传统教育支持国防活动 (DANTES) 适用于无法参加正式民用课程的士兵。这些自我发展选项基于士兵自身的卓越愿望。士兵有充足的机会参加各种函授课程以实现个人教育目标。 (4) 陆军函授课程计划 (ACCP) 还通过 ATRRS 自我发展 (https://www.atrrs.army.mil) 提供出色的继续教育、领导力和技术能力教育进步。教育机会可在陆军继续教育系统 (ACES) 网站上找到。大学教育是自我发展计划的重要组成部分，信号兵应围绕可提高士兵技能和增强 MOS 能力的学位来规划他们的大学课程。 (5) 士兵委员会（例如“季度/年度士兵”）拓宽了知识基础，灌输纪律，并提高了士兵的口头交流能力。 (6) 士兵还可以通过技术认证获得晋升点数；认证列表位于陆军 IgnitED 网站上。有关这些和其他教育计划的信息，请访问您所在设施的教育中心。b. 中士。(1) 信号中士是尽职尽责的领导者，他们担任团队领导或高级团队成员，负责电子信号组件和相关设备的安装、操作、使用和现场维护。他们必须运用高级问题解决技能来排除系统故障并解决故障。他们负责监督初级士兵，因此他们应该专注于发展团队建设和领导技能，以培训和激励下属操作员在不断发展的技术领域中表现出色。他们必须建立入门级项目管理和授权技能，作为领导团队正确安装，
数字信号处理
本书使用常见科学和工程问题中的例子介绍了数字信号处理的基础知识。虽然作者认为本书中包含的概念和数据是准确和正确的，但未经应用程序人员适当验证，不应在任何应用程序中使用它们。广泛而详细的测试是必不可少的，因为不正确的功能可能会导致人身伤害或财产损失。本书中的材料仅供教学参考，并不代表是任何特定问题的适当或安全的解决方案。因此，作者、出版商和分销商不作任何明示或暗示的保证，即本书中包含的概念、示例、数据、算法、技术或程序没有错误、符合任何行业标准或适用于任何应用程序。作者、出版商和经销商对任何个人或实体因本书所含信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。如果您不希望受上述条款的约束，您可以将本书退还给出版商并获得全额退款。
脑电图信号处理
摘要：脑电图（EEG）信号是一种无创且复杂的信号，在生物医学领域具有许多应用，包括睡眠和脑部计算机界面。鉴于其复杂性，研究人员提出了几种高级预处理和特征提取方法来分析脑电图信号。在这项研究中，我们分析了与脑电图处理相关的众多文章的全面回顾。我们搜索了主要的科学和工程数据库，并总结了我们发现的结果。我们的调查涵盖了脑电图信号处理的整个过程，从采集和预处理（DeNoing）到具有提取，分类和应用。我们对用于EEG信号处理的各种方法和技术进行了详细的讨论和比较。此外，我们确定了这些技术的当前局限性，并分析了其未来发展趋势。我们通过在EEG信号处理领域提供了一些未来研究的建议来得出结论。
数字信号处理
在无线传感器网络中，多级量化是必要的，以便在最小化传感器功耗和最大化融合中心 (FC) 的检测性能之间找到一个折衷点。以前的方法一直在这种量化中使用距离度量，例如 J 散度和 Bhattacharyya 距离。这项工作提出了一种不同的方法，该方法基于两种假设下的传感器输出的最大平均熵，并在基于 Neyman-Pearson 标准的分布式检测方案中利用该方法检测点源。当传感器输出在 FC 上无误差可用时，以及当使用非相干 M 元频移键控通信通过瑞利衰落信道传输基于 MAE 的多级量化传感器输出时，都对所提出的最大平均熵 (MAE) 方法在量化传感器输出方面的接收器操作特性进行了评估。模拟研究表明，在无误差融合和已纳入无线信道影响的情况下，MAE 都是成功的。正如预期的那样，性能随着量化级别的提高而提高，并且六级量化接近非量化数据传输的性能。
神经科学家的信号处理
本教科书是主要针对神经科学家和生物医学工程师的信号处理的简介。文本是为我在芝加哥大学和伊利诺伊理工学院的研究生和本科生教授的四分之一课程开发的。本课程的目的是向具有合理但适中的数学背景（包括复杂的代数，基本微积分和差分方程的入门知识）以及神经生理学，物理学和计算机编程的最小背景的学生介绍信号分析。为了帮助基本的神经科学家简化数学，第一章是小步骤开发的，并且添加了许多注释以支持解释。在整个文本中，在需要的地方引入了高级概念，在细节会使“大局”分散注意力的情况下，进一步的解释将移至附录。我的目标是为学生提供所需的背景，以了解商业上可用的分析软件的原则，以使他们能够在MATLAB等环境中构建自己的分析工具，并使更先进的工程文献易于访问。大多数章节基于90分钟的讲座，其中包括MATLAB脚本的演示。第7章和第8章包含三到四个讲座的材料。每个章都可以作为独立单位来考虑。对于需要在支持主题上刷新记忆的学生，我包括对其他章节的参考。数字，方程式和附录也由章节独立引用。
数字信号处理
近年来，细菌种群已被改造为生物传感器，通过开发新的治疗方法和诊断方法，能够改善人类健康。如今，工程细菌种群可以被远程控制，以根据需要执行一些医疗行动；然而，从网络安全角度来看，这带来了至关重要的担忧。例如，最近提出了第一批网络生物攻击之一，以探索使用工程细菌产生分布式拒绝服务并破坏生物膜形成的可行性，生物膜是细菌抵御外部因素的天然保护。为了减轻这种网络生物攻击的影响，本文提出了两种新的缓解机制：群体猝灭和扩增。一方面，群体猝灭专注于发射分子来阻止网络生物攻击发送的分子。另一方面，扩增方法发射分子来增加创建生物膜结构所需分子的百分比。为了测量两种缓解技术在动态场景中的性能，我们实施了分布式拒绝服务攻击的不同配置，并评估了信道衰减和信号与干扰加噪声 (SINR)。结果，我们观察到这两种方法都减少了网络生物攻击造成的影响，并检测到它们之间的差异。群体猝灭机制表现出更好的结果，尽管它没有根据不同的攻击配置调整其行为，而是静态响应。相比之下，振幅缓解技术完全适用于对生物膜形成有不同影响的攻击配置。 2021 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。