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人工智能在信号检测中的作用
关于作者：米兰达·格林哈尔格 (Miranda Greenhalgh) 拥有超过 14 年的经验，在管理、监管事务和数据分析方面拥有丰富的背景，使用 SQL、BO、Clintrace、ARISg、Argus、Oracle AERS、SAS 和许多其他软件包进行信号检测和汇总报告。在加入 Foresight 和 IQVIA 之前，她曾是该行业的一名产品经理和 SME，并在安全组织（包括 Sunovion、Genzyme 和小型 CRO）担任过多个职位。米兰达还是东北大学监管事务和安全的兼职教授。如何捕获和处理信号。
TMS320C30 数字信号处理器
� 高性能浮点数字信号处理器 (DSP) – TMS320C30-50 (5 V) 40 纳秒指令周期时间 275 MOPS、50 MFLOPS、25 MIPS – TMS320C30-40 (5 V) 50 纳秒指令周期时间 220 MOPS、40 MFLOPS、20 MIPS – TMS320C30-33 (5 V) 60 纳秒指令周期时间 183.3 MOPS、33.3 MFLOPS、16.7 MIPS – TMS320C30-27 (5 V) 74 纳秒指令周期时间 148.5 MOPS、27 MFLOPS、13.5 MIPS � 32 位高性能 CPU � 16/32 位整数和 32/40 位浮点运算 � 32 位指令字，24 位地址 � 两个 1K × 32 位单周期双访问片上 RAM 块 � 一个 4K × 32 位单周期双访问片上 ROM 块 � 片上存储器映射外设： – 两个串行端口 – 两个 32 位计时器 – 单通道直接存储器访问 (DMA) 协处理器，用于并发 I/O 和 CPU 操作
生物医学信号处理和控制
精神分裂症（SCZ）是一种影响大脑功能的慢性精神疾病，会导致情绪，社会和认知问题。本文探讨了使用脑电图（EEG）信号检测SCZ的功能性脑网络和深度学习方法。使用多元自回归模型和相干连接算法提出并实施了功能性脑网络分析。使用三种MA Chine学习技术和3D跨跨神经网络（CNN）模型用于对SCZ患者和健康控制受试者进行分类，然后利用公共LMSU数据库来评估性能。所提出的3D-CNN方法的精度达到了98.47±1.47％的性能，灵敏度为99.26±1.07％，特异性为97.23±3.76％。此外，除了默认模式网络区域外，还发现了左右半球的时间和后颞叶，作为SCZ脑网络分析的显着差异区域。
促进信号处理的发展
信号处理 (SP) 是一项“隐藏的”技术，它改变了数字世界，并在许多方面改变了我们的生活。数字 SP (DSP) 领域在 20 世纪 60 年代中期开始腾飞，得益于集成电路和数字计算机的普及。从那时起，DSP 领域发展迅速，推动了各个领域的突破性技术进步，对社会产生了深远的影响。IEEE 信号处理学会 (SPS) 是全球首屈一指的 SP 科学家和专业人士专业学会。通过其高质量的出版物、会议以及技术和教育活动，SPS 在推进 SP 的理论和应用方面发挥了关键作用。它在促进该领域研究人员、从业者和学生之间的跨学科合作和知识共享方面发挥了重要作用。本文重点介绍了 1998 年至 2023 年中期 SP 的进展以及 SPS 的发展以促进 SP 的发展。
生物医学信号处理与控制
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种神经发育障碍，其特征是不同程度的冲动、多动和注意力不集中。治疗这种疾病并尽量减少其对学习、工作、建立关系和生活质量的负面影响在很大程度上取决于早期识别。脑电图 (EEG) 是一种有用的神经成像技术，可用于了解 ADHD。本研究通过使用固有时间尺度分解 (ITD) 分析 EEG 信号来检查 ADHD 儿童的大脑活动。由 ITD 产生的模式的不同组合（称为固有旋转分量 (PRC)）用于提取各种基于连接的特征（幅度平方相干性、交叉功率谱密度、相关系数、协方差、相熵系数、相关系数）。在闭眼休息时记录了 15 名 ADHD 儿童和 18 名年龄匹配的健康儿童的 EEG 信号。使用从纵向和横向平面中选择的不同通道对来计算上述特征。通过各种机器学习方法和 10 倍交叉验证法，对所提出的方法进行评估，以区分 ADHD 患者和健康对照者。纵向和横向平面的分类准确率分别在 92.90% 至 99.90% 和 91.70% 至 100.00% 之间。我们的结果支持了所提出方法的出色性能，并且在识别和分类 ADHD 方面比类似研究取得了重大进展。
生物医学信号处理与控制
传统的高维脑电图 (EEG) 特征（频谱或时间）在认知工作量估计中可能并不总能取得令人满意的结果。相反，深度表示学习 (DRL) 将高维数据转换为聚类友好的低维特征空间。因此，本文提出了一种集成时空深度聚类 (ISTDC) 模型，该模型使用 DRL 后跟聚类方法来实现更好的聚类性能。使用四种算法和变分贝叶斯高斯混合模型 (VBGMM) 聚类方法说明了所提出的模型。时间和空间变分自动编码器 (VAE) 模型（在算法 2 和算法 3 中提到）使用长短期记忆和卷积神经网络模型从序列 EEG 信号和头皮地形图中学习时间和空间潜在特征。连接的时空潜在特征（在算法 4 中提到）被传递给 VBGMM 聚类方法，以有效估计𝑛-back 任务的工作量水平。对于 0-back vs. 2-back 任务，所提出的模型实现了 98.0% 的最大平均聚类准确率，比最先进的方法提高了 11.0%。结果还表明，所提出的多模态方法在工作量评估方面优于基于时间和空间潜在特征的单模态模型。
数字信号处理器和架构（...
1. 介绍 TI 和 ADI 可编程 DSP 处理器的架构特点。2. 回顾数字变换技术。3. 给出 DSP 处理器架构的实际例子，以便更好地理解。4. 使用 DSP 处理器的指令集开发编程知识。5. 了解与内存和 I/O 设备的接口技术。第一单元：数字信号处理简介：简介、数字信号处理系统、采样过程、离散时间序列。离散傅里叶变换 (DFT) 和快速傅里叶变换 (FFT)、线性时不变系统、数字滤波器、抽取和插值。DSP 实现中的计算精度：DSP 系统中信号和系数的数字格式、动态范围和精度、DSP 实现中的错误源、A/D 转换错误、DSP 计算错误、D/A 转换错误、补偿滤波器。第二单元：可编程 DSP 设备的架构：基本架构特征、DSP 计算构建块、总线架构和内存、数据寻址能力、地址生成单元、可编程性和程序执行、速度问题、外部接口功能。第三单元：可编程数字信号处理器：商用数字信号处理设备、TMS320C54XX DSP 的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的数据寻址模式、TMS320C54XX 处理器的内存空间、程序控制、TMS320C54XX 指令和编程、片上外设、TMS320C54XX 处理器的中断、TMS320C54XX 处理器的流水线操作。单元 – IV：Analog Devices 系列 DSP 器件：Analog Devices 系列 DSP 器件 – ALU 和 MAC 框图、移位器指令、ADSP 2100 的基本架构、ADSP-2181 高性能处理器。Blackfin 处理器简介 - Blackfin 处理器、微信号架构简介、硬件处理单元和寄存器文件概述、地址算术单元、控制单元、
生物医学信号处理与控制
作为神经病学和计算机科学的一个相对较新的领域，脑机接口 (BCI) 在不同科学学科中拥有许多成熟和蓬勃发展的应用。许多神经监测技术已被开发用于 BCI 研究。结合多种监测技术提供了一种新方法，该方法可以综合每种技术的优点并克服其局限性。本文系统地回顾了脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 混合为一个同步多模态的应用、局限性和未来方向。本综述调查了混合 EEG-fNIRS 研究的设计和可用性研究问题。在本文中，初步搜索包括 765 篇论文，通过 PRISMA 协议选出 128 篇论文。综述结果显示，通过优化特征提取算法和物理设计可以提高混合 EEG-fNIRS 的性能，并在信息处理相关领域扩展更多可能的应用。
验证 melomind™ 信号质量
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 3 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.02.28.969808 doi：bioRxiv 预印本
生物医学信号处理与控制
脑机接口 (BCI) 被定义为使用脑信号控制设备或在设备和用户之间进行通信的接口 [1]。BCI 更全面的定义是，脑产生的电活动独立于正常的输出通路传输到周围的神经和肌肉的媒介 [2]。BCI 设计可以从从大脑各个区域记录的一个或多个电生理源中受益。在视觉刺激的作用下，大脑枕叶和顶叶中看到的电信号被称为视觉诱发电位。在低于 3.5 Hz 频率的刺激下从视觉皮层获得的 VEP 被称为瞬态 VEP [3,4]，因为刺激无法触发在视觉皮层产生连续的正弦状反应。在 3.5 Hz 至 75 Hz 之间的刺激频率下，由于动作的叠加，形成了准正弦波形