XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System维纳滤波
使用深度神经网络自动检测脑 MRI 图像中的脑肿瘤
快速诊断脑肿瘤对于实施这种疾病的治疗是必要的。在本研究中，使用基于 ResNet 架构的网络对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。癌症图像档案数据库中可用的 MRI 图像包括 159 名患者。首先，使用两个称为中值滤波器和高斯滤波器来改善图像质量。还使用边缘检测算子来识别图像的边缘。其次，首先使用数据库的原始图像训练所提出的网络，然后用高斯滤波和中值滤波图像训练。最后，使用准确度、特异性和敏感性标准来评估结果。本研究中提出的方法对原始图像、高斯滤波图像和中值滤波图像的准确率分别为 87.21%、90.35% 和 93.86%。此外，计算出的原始图像的灵敏度和特异性分别为 82.3% 和 84.3%。高斯滤波和中值滤波图像的灵敏度分别为 90.8% 和 91.57%，特异性分别为 93.01% 和 93.36%。总之，应研究预处理阶段的图像处理方法，以提高深度学习网络的性能。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
使用深度学习算法提高数字全息显微镜中 3D 轮廓质量的图像处理技术
摘要：数字全息显微镜（DHM）是一种广泛应用于生物、微电子和医学研究的3D成像技术。然而，3D成像过程中产生的噪声会影响医疗诊断的准确性。针对这一问题，提出了几种频域滤波算法。然而，所提出的滤波算法有一个局限性，即只有在直流（DC）频谱和边带之间的距离足够远时才能应用。针对这些限制，在提出的滤波算法中，HiVA算法和深度学习算法可以通过区分噪声和物体的详细信息来有效滤波，并且可用于实现与直流频谱和边带之间的距离无关的滤波。本文提出了一种深度学习技术与传统图像处理方法相结合的方法，旨在利用改进的去噪扩散概率模型（IDDPM）算法来降低3D轮廓成像中的噪声。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
富满微电子集团股份有限公司
注：在不同的应用中， C1 、 C2 可考虑只装一个：在 3V 应用中建议用一个 1uF 或以上；在 4.5V 应用中建议用一 个 4.7uF 或以上 , 均为使用贴片电容；在 6V 应用中建议用一个大电容 220uF+100nF 贴片电容； C2 均靠近 IC 之 VDD 管脚放置且电容的负极和 IC 的 GND 端之间的连线也需尽量短。即不要电容虽然近，但布线、走 线却绕得很远（参考下图）。当应用板上有大电容在为其它芯片滤波时且离 TC118AH 较远也需按如上要求再 放置一个小电容于 TC118AH 的 VDD 脚上。图中 C4 （ 100nF ）电容优先接于马达上，当马达上不方便焊此 电容时，则将其置于 PCB 上 ( 即 C3) 。
一种基于布料模拟的简单易用的机载 LiDAR 数据滤波方法
摘要：将点云分离为地面和非地面测量是从机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成数字地形模型 (DTM) 的重要步骤。然而，大多数滤波算法需要仔细设置许多复杂参数才能实现高精度。在本文中，我们提出了一种新的滤波方法，该方法只需要几个易于设置的整数和布尔参数。在所提出的方法中，反转 LiDAR 点云，然后使用刚性布料覆盖反转的表面。通过分析布料节点和相应的 LiDAR 点之间的相互作用，可以确定布料节点的位置以生成地面的近似值。最后，通过比较原始 LiDAR 点和生成的表面，可以从 LiDAR 点云中提取地面点。使用 ISPRS（国际摄影测量与遥感学会）工作组 III/3 提供的基准数据集来验证所提出的滤波方法，实验结果平均总误差为 4.58%，与大多数最先进的滤波算法相当。所提出的易于使用的滤波方法可以帮助没有太多经验的用户更轻松地在自己的应用中使用 LiDAR 数据和相关技术。
具有新型EMG ...
图。4：主题1（S1）和股直肌的EMG预处理示例：（a）原始EMG，（b）DC去除，（c）频谱信号，（d）Butterworth高通滤波，（e）Butterworth低通滤波，（f）