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World File Search System维纳滤波
使用离散小波变换和智能技术进行脑电信号分析以诊断神经系统疾病“2279
摘要：脑电图 (EEG) 信号分析至关重要，因为它是诊断神经系统脑部疾病的有效方法。在这项工作中，我们开发了一个系统来同时诊断一到两种神经系统疾病（二类模式和三类模式）。为此，我们研究了不同的 EEG 特征提取和分类技术，以帮助准确诊断神经系统脑部疾病：癫痫和自闭症谱系障碍 (ASD)。我们针对癫痫和 ASD 分析了两种不同的 EEG 信号模式，即单通道和多通道。独立成分分析 (ICA) 技术用于从 EEG 数据集中去除伪影。然后，使用椭圆带通滤波器对 EEG 数据集进行分割和滤波，以消除噪声和干扰。接下来，使用离散小波变换 (DWT) 从滤波信号中提取脑电信号特征，将滤波信号分解为子带 delta、theta、alpha、beta 和 gamma。随后，使用五种统计方法从脑电图子带中提取特征：对数带功率 (LBP)、标准差、方差、峰度和香农熵 (SE)。此外，将这些特征输入到四个不同的分类器中，即线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)、k 最近邻 (KNN) 和人工神经网络 (ANN)，以对对应于其类别的特征进行分类。DWT 与 SE 和 LBP 的组合在所有分类器中产生最高的准确率。对于三类单通道和多通道模式，使用 SVM 的整体分类准确率分别接近 99.9% 和 ANN 的 97%。
Cybenetics-技嘉 P450B
滤波电容器电解：4x Chn Cap（3-7,000h @ 105°C，TP），1x Chn Cap（2-5,000h @ 105°C，TM），5x YC（105°C，LE），2x YC（105°C，
cybenetics -Gigabyte P450B
滤波电容器电解质：4x CHN盖（3-7,000H @ 105°C，TP），1x CHN CAP（2-5,000H @ @ 105°C，TM），5x YC（105°C，LE），2x yc（105°C，
AN9603：数字滤波器简介 - Renesas
二维操作主要用于改变图像的大小和形状，或在二维中进行滤波。后者的操作包括高通滤波器（用于锐化所有方向的边缘）或低通滤波器（用于限制高频噪声或故意柔化边缘）。一个重要的例子是图像调整大小，其中输入图像被重新采样为不同大小的输出图像。在减小图像尺寸时，需要进行滤波，因为简单地垂直和水平下采样（丢弃像素）会产生不可接受的混叠。二维滤波器可以由一维滤波器制成（图 12）。在这里，HSP43168 双 FIR 滤波器在水平下采样之前提供水平频带限制。其多速率功能使其能够执行整个抽取操作。然后使用 HSP48908 二维卷积器作为三系数垂直滤波器，在垂直下采样之前减少垂直带宽。
几何优化和 FastICA 算法
摘要 — 独立成分分析是无监督自适应滤波领域的一个难题。最近，人们对使用几何优化进行自适应滤波的兴趣日益浓厚。ICA 算法的性能在很大程度上取决于对比函数的选择以及用于获得分离矩阵的优化算法。本文从优化的角度关注标准线性 ICA 问题。众所周知，经过预白化过程后，可以通过在合适流形上进行优化的方法来解决该问题。我们提出了一种在单位球面上的近似牛顿法来解决单单位 ICA 问题。讨论了局部收敛性质。通过数值实验研究了所提算法的性能。结果表明，著名的 FastICA 算法可以看作是我们算法的一个特例。此外，还讨论了所提算法的一些概括。关键词——几何优化，独立成分分析，FastICA，标量移位策略，局部收敛
智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。
s10052-023-12147-w.pdf
摘要 量子资源构建了探索宇宙的新途径。考虑膨胀时空中受标量场作用的二分量子比特探测器，刻画了该系统的量子资源（包括量子相干性、量子失谐、贝尔非局域性和量子相干性的非局域优势），研究了各种宇宙参数对这些量子资源的影响。此外，我们利用滤波操作提出了一种可以用来控制这些量子资源的策略。结果表明，在不同的标量场膨胀速度、膨胀体积和粒子质量下，量子相干性和量子失谐不会消失。反之，在较高的膨胀速度、较大的膨胀体积和较小的粒子质量下，无法捕捉到贝尔非局域性和量子相干性的非局域优势。通过滤波操作可以抵抗量子资源的耗散。人们可以利用过滤操作来显著增强系统的这些量子资源。
超高动态范围和低噪声系数可编程集成微波光子滤波器
微波光子学 (MWP) 近年来采用了许多重要概念和技术，包括光子集成、多功能可编程性以及增强关键射频性能指标（如噪声系数和动态范围）的技术。然而，到目前为止，这些方面尚未在单个电路中同时实现。在这里，我们首次展示了一种多功能集成微波光子电路，它实现了片上可编程滤波功能，同时实现了以前无法达到的 > 120 dB.Hz 动态范围和 15 dB 噪声系数的创纪录高位。我们使用全集成调制变压器和双注入环谐振器作为多功能光学滤波组件实现的多功能复杂频谱定制来实现这一独特功能。这项工作打破了集成、功能和性能的传统和分散方法，目前这种方法阻碍了集成 MWP 系统在实际应用中的采用。
脑电图 (EEG) 技术应用和可用设备
脑电图 (EEG) 传感器是一种可以测量大脑电信号的电子设备。EEG 传感器通常测量大脑表面附近大量神经元在一段时间内活动产生的不同电信号。它们的工作原理是测量皮肤和传感器电极之间电流的微小波动，放大电流并执行任何滤波，例如带通滤波 [ 1 ]。医学领域的创新始于 20 世纪初，在此之前，由于医学领域的非协作性质，创新很少。诊断和治疗方面的创新来自应用科学的跨学科进步，例如物理学和化学。其中一项创新是发现大脑和其他器官产生的微小电流。直到 1903 年之后，威廉·埃因托芬 (Willem Einthoven) 发现了测量心脏电活动的技术，才开始对电活动进行测量，例如 EEG。该测量技术扩展到大脑，以提取脑电图信号[2]。
基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。