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第二届智能传感器、信号处理和通信技术进步国际会议（ICASSCT-2024）日期和时间 22 – 23 日
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程，选出最佳论文进行演讲，其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
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
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
EEG信号处理 20世纪欧洲的经济历史 艾森豪威尔与冷战经济
2.6连贯性，多元自回归（MVAR）建模和定向转移功能（DTF）67 2.7混乱和动态分析71 2.7.1熵71 2.7.2 Kolmogorov熵71 2.7.7.3.7.3 Series 75 2.7.6 Approximate Entropy 11 2.7.7 Using the Prediction Order 78 2.8 Filtering and Denoising 79 2.9 Principal Component Analysis 83 2.9.1 Singular-Value Decomposition 84 2.10 Independent Component Analysis 86 2.10.1 Instantaneous BSS 90 2.10.2 Convolutive BSS 95 2.10.3 Sparse Component Analysis 98 2.10.4 Nonlinear BSS 99 2.10.5 Constrained BSS 100 2.11受约束BSS的应用：示例102 2.12信号参数估计104 2.13分类算法105 2.13.1支持向量机106 2.13.2 K-Means算法114 2.14匹配匹配追踪117 2.15摘要和结论118参考119 119 119
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
科学家开发出可调节的有机活性神经探针，可实现近传感器信号处理
(a) 麻醉期间捕获的高分辨率电生理记录和癫痫发作期间在较长时间间隔内捕获的病理记录。(b) 图表说明了传感器在大鼠大脑的横截面视图中的放置位置，作为模型。(c) 与使用电极收集的信号 (蓝色) 相比，从放大传感器 (红色) 获得的信号表现出更高的信号分辨率和幅度。此外，与植入电极 (黑色) 记录的信号相比，放大传感器成功检测到癫痫发作期间明显的 5-10 Hz 振荡信号，这在时频频谱图中很明显。图片来源：POSTECH
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
多载波ISAC：波形设计，信号处理和在非理想下学习的进步
1使用标准5G NR命理学，∆ f = 30 kHz [18，sec。4.2]，此假设导致t cp = 0。07 / ∆ f = 2。33 µ s。这转化为单静感感应的最大距离为350 m，而在Bistatic感应中，最大距离为700 m。此类参数足以解决车辆ISAC设置中的各种实际情况。
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。