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一种面向运动想象EEG 信号处理的高效脑机接口芯片
∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
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。
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/）。
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。
数字信号处理
• 加州大学圣地亚哥分校继续教育部通过加州大学认可的贷款机构提供继续教育贷款。每家机构都提供低廉的竞争性利率和灵活的付款方式。我们也鼓励您联系您的个人金融机构，了解可能的贷款解决方案。在我们网站的财务资源页面上可以找到加州大学认可的贷款机构的直接链接。 • 就业发展部 (EDD) 与州和地方机构/组织合作，提供全面的就业和培训服务。更多信息请访问其网站 edd.ca.gov。 • 遍布圣地亚哥县的职业中心为社区提供全面的就业和培训服务，使企业和求职者都受益。更多信息请访问其网站 labor.org。 • 请点击此处获取有关退伍军人福利的信息。 • 联邦学生援助免费申请 (FAFSA) 资金只限于学位课程，不能用于加州大学圣地亚哥分校继续教育部的课程或证书费用。
