XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号处理
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
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。
HPCNeuroNet：利用变压器增强型脉冲神经网络推进神经形态音频信号处理
摘要 —本文提出了一种神经形态音频处理的新方法，将脉冲神经网络 (SNN)、Transformers 和高性能计算 (HPC) 的优势整合到 HPCNeuroNet 架构中。利用英特尔 N-DNS 数据集，我们展示了该系统处理多种语言和噪声背景下的不同人类声音录音的能力。我们方法的核心在于将 SNN 的时间动态与 Transformers 的注意机制相融合，使模型能够捕捉复杂的音频模式和关系。我们的架构 HPC-NeuroNet 采用短时傅里叶变换 (STFT) 进行时频表示，采用 Transformer 嵌入进行密集向量生成，采用 SNN 编码/解码机制进行脉冲序列转换。通过利用 NVIDIA 的 GeForce RTX 3060 GPU 和英特尔的 Core i9 12900H CPU 的计算能力，系统的性能得到进一步增强。此外，我们在 Xilinx VU37P HBM FPGA 平台上引入了硬件实现，针对能源效率和实时处理进行了优化。所提出的加速器在 100 MHz 下实现了 71.11 千兆操作每秒 (GOP/s) 的吞吐量，片上功耗为 3.55 W。与现成设备和最新最先进实现的比较结果表明，所提出的加速器在能源效率和设计灵活性方面具有明显优势。通过设计空间探索，我们提供了优化音频任务核心容量的见解。我们的发现强调了集成 SNN、Transformers 和 HPC 进行神经形态音频处理的变革潜力，为未来的研究和应用树立了新的标杆。
“生物医学应用数字信号处理的进展：严格的审查”
数字信号处理 (DSP) 已成为工程和医疗保健融合的关键技术，彻底改变了我们分析和解释生物医学数据的方式。在这个技术飞速发展的时代，DSP 在解开生物信号的复杂性方面发挥着根本性的作用，为生物医学领域的诊断、监测和治疗提供了具有深远影响的见解。DSP 在生物医学应用中的重要性在于它能够解读复杂的生理和解剖信号中蕴含的丰富信息。无论是心电图 (ECG) 的节律模式、脑电图 (EEG) 捕捉到的神经交响乐，还是医学扫描呈现的详细图像，DSP 都充当着大师级的解释者，将原始数据转化为具有临床意义的见解。这种变革性能力催化了医疗保健领域的范式转变，促进了对生物过程的更深入了解，并促进了精准医疗。
数字信号处理：从理论到实用...
电子邮件：rajeshupadhyay1@gmail.com摘要：数字信号处理（DSP）是一项至关重要的技术，它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分，并根据数学概念（例如傅立叶分析，离散时间信号和Nyquist定理）强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用，展示了其在音频处理，图像操纵，电信，生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向，包括它与机器学习，量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理，数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力，反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之，DSP不仅是一种技术，而且是一种动态力量，它通过提高生活质量，推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字：数字信号处理，傅立叶分析，实际应用，挑战，未来方向
生物医学信号处理和控制
全球，心血管疾病是死亡的主要原因。基于临床数据，机器学习（ML）系统可以在早期阶段检测心脏病，从而降低死亡率。然而，在ML中，不平衡和高维数据一直是持续的挑战，在许多现实世界中（例如检测心血管疾病的检测）阻碍了准确的预测数据分析。为了解决这个问题，已经开发了针对心脏病检测的计算方法。但是，他们的表现仍然不足。因此，本研究为心脏病模型（称为SPFHD）提供了一个新的堆栈预测因子。SPFHD使用五种基于树的基于树的集合学习算法作为心脏病检测的基本模型。此外，使用支持向量机算法的基础模型的预测进行了整合，以增强心脏病检测的准确性。开发了一种新的条件变异自动编码器（CVAE）方法来克服不平衡问题，该方法的性能比常规平衡方法更好。最后，SPFHD模型是通过贝叶斯优化调整的。结果表明，所提出的SPFHD模型的表现优于四个数据集的最新方法，分别为HD Clinical，Z-Alizadeh Sani，Statlog和Cleveland的HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical clinical of 4.68％，4.55％，2％和1％。此外，这个新框架提供了重要的解释，通过利用强大的Shapley添加说明（SHAP）算法来帮助理解模型成功。这重点介绍了检测心脏病的最重要属性，并克服了当前无法揭示特征之间因果关系的当前“黑盒”方法的局限性。
生物医学信号处理与控制 - MIP：实验室
脑电图 (EEG) 数据包含复杂的时空结构，可反映大脑活动的持续组织。空间模式表征是众多 EEG 处理流程中不可或缺的步骤。我们提出了一种将 EEG 数据转换为频谱表示的新方法。首先，我们从每个受试者的 EEG 数据中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行特征分解，获得正交基，使用该基可以分解受试者的任何给定 EEG 图，从而提供数据的频谱表示。我们表明 EEG 图的能量与学习基的低频分量密切相关，反映了 EEG 图的平滑地形。作为这种 EEG 数据替代视图的概念验证，我们考虑解码两类运动想象 (MI) 数据的任务。为此，首先将频谱表示映射到判别子空间中，以使用由福永-孔茨变换 (FKT) 获得的投影矩阵来区分两类数据。然后对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据得到的特征区分 MI 类别。该方法针对从特定于受试者的功能连接矩阵中提取的特征以及 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上的四种替代 MI 解码方法进行了基准测试。实验结果表明，所提出的方法在区分 MI 类别方面优于其他方法，反映了 (i) 使用数据驱动的、特定于受试者的谐波基分解 EEG 数据，以及 (ii) 考虑类别特定于频谱曲线的时间变化的额外好处。
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。
M-Tech 生物医学仪器和信号处理
CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策
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。