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World File Search System信号波形
改进的 GNSS-R 测高方法
摘要：全球导航卫星系统反射测量 (GNSS-R) 仪器的测高性能取决于接收器的带宽和信噪比 (SNR)。测高延迟通常根据直接信号波形的峰值与反射信号波形导数的最大值之间的时间差计算得出。机载微波干涉反射仪 (MIR) 在澳大利亚和塔斯马尼亚之间的巴斯海峡收集的双频数据表明，这种方法仅适用于平坦表面和大带宽接收器。这项工作分析了使用 GNSS-R 计算测高可观测量的不同方法。一种提出的新方法，窄带代码（例如 L1 C/A）的 3 次导数的峰值到最小值 (P-Min3D) 和大带宽代码（例如 L5 或 E5a 代码）的峰值到半功率 (P-HP) 在使用真实数据时表现出更好的性能。这两种方法也与峰峰值 (P-P) 和一阶导数峰峰值 (P-Max1D) 方法进行了比较。这些方法之间的主要区别在于确定反射信号波形中的延迟位置以计算高度可观测量。比较不同方法、波段和 GNSS-R 处理技术的机载实验结果表明，可以实现厘米级精度。
共聚焦定量图像细胞仪
a：细胞培养的明胶纤维底物（用于心肌评估的Genocell®板，日本羊毛Co. A：在细胞培养的明胶纤维底物上培养的IPSC衍生的心肌细胞（Genocell®心肌评估板）明亮的场图像（左），用钙敏感的荧光染料（右）染色。b：钙信号波形因心肌搏动（上图）周期性地流动。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。
Skyrmion人工智能元素
图 3 skyrmion 物理储层元件的波形识别。（a）输入信号的波形。输入信号是正弦波（红色）和方波（蓝色）的随机组合。 （b）经 skyrmion 物理储存器元件转换的输入信号波形。 （c）最终输出（灰色）和正确值（红色和蓝色）。最终的输出是经过一定权重的skyrmion物理储存器转换的信号之和。权重经过优化（训练），如果输入信号是正弦波，则输出为 1，如果输入信号是方波，则输出为 -1。将数据分为前半部分和后半部分，前半部分数据用于优化。可以看出，即使是后面这个没有用于训练的数据（测试），也能得到正确的输出。
发现患者生物信号中的隐藏信息......
生物信号中的信息通常不直接表达，信号波形中隐藏着各种各样的数据。例如，众所周知，从 ECG 或 PPG 中提取的心跳时间间隔或心率变异性的变化与死亡率或各种不良临床结果有关 [1,2]。另一个例子是 ECG 中的 QT 间期，它表示心室收缩开始到心肌复极结束之间的时间间隔。一些药物通过抑制心肌复极过程来延长 QT 间期；然而，长期延长可能会导致危及生命的心律失常，即尖端扭转型室性心动过速 [3,4]。因此，有可能导致 QT 间期延长的药物被撤出市场 [5]。反映心房状态的 P 波指数是另一个例子
![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
022 - 美国陆军情报与安全司令部
技术信号分析师的职责可能包括： - 利用对信号特性的技术理解来确定信号结构、定义信号参数、识别信号内容以及在射频和数字域内模拟信号行为。 - 在域之间转换信号，并创建处理模型和脚本。 - 报告信号的技术特性并维护知识库。 - 支持访问和后续分析活动。 - 分析与武器和空间系统有关的工程和技术信息。 - 进行目标分析和研究。 - 利用对客户要求的了解来收集、处理、分析和/或报告信号情报信息。 - 识别和分析信号波形（例如武器系统或通信系统）、比特流（例如多路复用器、纠错或仪器系统）和/或协议（例如链路层、网络层或应用层）。 - 开发软件代码以支持使用各种架构和解决方案进行分析和/或处理。 - 在数据库、叙述报告和口头陈述中报告信号参数数据和情报信息。 - 与收集经理、开发人员、分析师和记者合作，优化资源，开发新的解决方案来应对分析挑战，融合多种信息源，并向各种客户提供关键情报。
基于视觉平滑过滤器对精神分裂症分类的影响
摘要 - 在事件相关的电位（ERP）信号分类中，在特定时间范围内识别相关的局部峰对于特征提取和随后的分类任务至关重要，尤其是在有关精神分裂症等精神疾病的研究中。但是，精神分裂症研究中的ERP数据通常包含许多对分类过程贡献的小峰。因此，至关重要的是，仅辨别和保留为改进分类结果传达特定特征的显着峰值。最近，基于高档和降尺度表示（UDR）技术的基于视觉的平滑算法已经证明了其在保留突出峰的特征时的有效性，同时从信号波形中滤除了非平衡峰。在UDR的操作下，输入信号在图像域中可视化。输入形状受到稀疏算法的影响，并将所得骨骼投射回信号域。此过程类似于神经科医生对信号的目视检查，在该信号中标记了突出的峰，而无关的峰被忽略了特征提取。这项研究将UDR应用于两个精神分裂症和匹配对照患者中记录的ERP的数据集，以评估其在信号分类中的有效性。此外，当使用较少的ERP通道时，我们分析了UDR对分类准确性的影响。我们使用多个分类器测试了这些效果。索引项 - 与事件相关电位（ERP），精神分裂症，平滑过滤器，信号处理，UDR，高档和下限表示实验结果表明，当在所有通道上应用UDR时，EEGNET表现出最显着的增强，精度增加了2.55％。此外，当信号时期的数量减半时，UDR在7个模型中有4个促进了增强，浅孔convnet的提高最高2.4％。值得注意的是，在仅FZ，CZ和PZ电极位置的信号形成的子数据集中使用UDR时，可以在更多模型上观察到精度增强。这些发现强调了UDR在增强精神分裂症分类准确性方面的有希望的潜力，尤其是应用于关注关键通道的数据集时。