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经典信号处理和非...
经典信号处理和非经典信号处理：信号的节奏 作者：Attaphongse Taparugssanagorn 本书首次出版于 2023 年 剑桥学者出版社 Lady Stephenson 图书馆，纽卡斯尔，NE6 2PA，英国 大英图书馆出版数据编目 本书的目录记录可从大英图书馆获取 版权所有 © 2023 Attaphongse Taparugssanagorn 保留本书的所有权利。 未经版权所有者事先许可，不得以任何形式或任何方式（电子、机械、影印、录制或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本书的任何部分。 ISBN (10)：1-5275-2864-2 ISBN (13)：978-1-5275-2864-2
DSP32C 数字信号处理器
简介................................................................................................................................................................ 1 描述................................................................................................................................................................ 1 架构................................................................................................................................................................... 5 控制运算单元 (CAU)...................................................................................................................................... 5 数据运算单元 (DAU)..................................................................................................................................... 5 内部和外部存储器...................................................................................................................................... 5 串行 I/O 单元 (SIO)...................................................................................................................................... 6 并行 I/O 单元 (PIO)...................................................................................................................................... 6 存储器配置............................................................................................................................................. 6 存储器寻址.............................................................................................................................................
数字信号处理器简介
后来，为了提高性能以及开拓新市场，微处理器制造商对其设计进行了专门化。第一个微控制器，即德州仪器的 TMS1000，于 1974 年推出。微控制器不仅在硅片上拥有 CPU，还集成了许多外设（内存、并行端口、模拟数字转换器等）。本质上，它们构成了集成在同一硅片上的完整微型计算机。在核心 CPU 上添加外设使微控制器在必须保持低成本、小尺寸和低功耗的嵌入式系统应用中特别高效。例如，微波炉控制单元是 TMS1000 微控制器的首批目标应用之一。20 世纪 80 年代，英特尔推出了 8748 微控制器系列。该系列集成了许多外设，包括可由开发人员擦除和重新编程的程序存储器。这些特性降低了微控制器系统的开发成本，并使得微控制器可以在小批量嵌入式应用中使用。
sp4comm.pdf - 通信信号处理
本教材是从十几年来为本科生讲授通信信号处理基础知识的课程笔记演变而来的。学生们大多具有电气工程、计算机科学或数学背景，并且通常是在洛桑联邦理工学院 (EPFL) 读三年级，对通信系统感兴趣。因此，他们接触过信号与系统、线性代数、分析元素（例如傅里叶级数）和一些复杂分析，所有这些在工程科学本科课程中都是相当标准的。这些笔记已经达到一定的成熟度，包括示例、解决问题和练习，我们决定将它们变成易于使用的信号处理文本，并将通信视为一种应用。但是，我们并没有再写一本关于信号处理的书（因为已经有很多优秀的书了），而是采用了以下变化，我们认为这将使这本书作为本科教材具有吸引力。
有向图上的信号处理
本文概述了当前有向图（有向图）上信号处理 (SP) 的现状。方向性是许多现实世界（信息、交通、生物）网络所固有的，它应该在处理和学习网络数据中发挥不可或缺的作用。因此，我们全面回顾了有向图上 SP 的最新进展，通过与无向图的结果进行比较提供见解，讨论新兴方向，建立与机器学习相关领域和统计学因果推断的联系，并说明它们与及时应用的实际相关性。为此，我们首先基于有向图信号变化的新测量方法，调查（正交）信号表示及其图频率解释。然后我们继续讨论滤波，这是推导有向图上 SP 的综合理论的核心部分。事实上，通过基于过滤器的生成信号模型，我们探索了一个统一的框架来研究逆问题（例如，网络上的采样和反卷积）、随机信号的统计分析以及从节点观测到的有向图的拓扑推断。
基于肌电图的仿生信号处理...
Aerobotix Technosolutions，印度马哈拉施特拉邦科尔哈普尔 摘要 EMG 传感器已广泛应用于辅助技术、生物医学和人机界面。本文讨论了具有紧凑设计和信号采集的 EMG 传感器的开发。该系统捕获、过滤和放大肌肉信号，以使其可用于假肢、康复和诊断等许多领域。 关键词：EMG 信号、辅助设备、信号放大、信号处理、肌电图、仿生手臂、康复、生物医学、脑机接口、可穿戴技术、神经肌肉功能、假肢设备、电信号、神经康复、外骨骼。 I. 介绍 肌电图传感器捕捉肌肉收缩引起的电活动，这使得它能够应用于仿生手臂、康复、生物医学诊断、人机界面等广泛的领域。使用 EMG 传感器，我们可以记录肌肉产生的电活动，这有助于物理治疗师分析肌肉活动并识别薄弱的肌肉。因此，可以使用该数据为患者创建康复程序。它用于外骨骼和仿生手臂，为身体残疾的患者提供运动支持。它们有助于通过适应用户独特的肌肉模式和力量来定制辅助设备。传感器越紧凑，用户体验就越好。这些传感器将监测肌肉健康并防止慢性病患者的肌肉萎缩。据世界卫生组织称，全世界约有 3000 万人需要假肢或其他辅助设备。肌电图传感器在改善辅助技术领域的生活质量方面发挥着重要作用。机器学习的技术进步将提高传感器的效率。它将根据用户的数据进行学习，并能够在仿生手臂的情况下提供快速的实时反馈。本文介绍了一种紧凑型肌电图传感器电路的开发和实现。二、文献综述在 Crea 等人 (2019) 进行的研究中，肌电图信号允许用户使用肌肉收缩来控制假肢。根据 Liao 等人的研究，肌电图信号允许用户使用肌肉收缩来控制假肢。 (2020)，研究使用带有机器学习算法的 EMG 传感器，这将实现精确控制，减少反馈时间和自然运动。根据 Basmajian 等人 (2017) 的说法，功能性电刺激 (FES) 对于脊髓损伤患者的康复 EMG 传感器起着至关重要的作用。刺激特定肌肉有助于患者恢复运动控制。
生物医学信号处理和控制
脑电图（EEG）的运动轨迹解码，用于有效控制大脑计算机界面（BCI）系统，一直是研究的活跃领域。这些系统包括假体，康复和增强设备。在这项工作中，在掌握和升力运动过程中使用前移动前的EEG信号估算三维（3D）手运动学。从公开可用数据库Way-eeg-gal中使用的十二个受试者的数据用于此目的。多层感知器（MLP）和基于卷积神经网络长期记忆（CNN-LSTM）的深度学习框架提议利用在实际移动执行之前编码的EEG数据中编码的运动神经信息。使用以七个不同范围过滤的脑电图数据分析频段特征，以分析手动运动学解码。最佳性能频带功能将采用不同的EEG窗口尺寸和滞后窗口进行进一步分析。此外，使用剩余的受试者（LOSO）方法进行了受试者间的手轨迹解码分析。Pearson相关系数以及手轨迹用于评估所提出的神经解码器的解码性能。这项研究探讨了在触及和掌握任务期间使用EEG信号进行主题间3D手轨迹解码的可行性。所提出的CNN-LSTM解码器能够分别在三个轴上达到最高0.730和0.627的大相关性，分别在受试者内和受试者间设置中，从而为实用BCI应用提供了有关从移动前EEG信号中解码手部位置的可行信息。
