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半半空间频域成像可启用kilohertz高速标签的非接触式定量映射，用于强烈的光学性质
摘要量化强烈浊度介质的光学性质（即吸收和散射）的能力对生物组织，流体场和许多其他许多人的表征具有重大意义。但是，很少有方法可以提供光学特性的广泛量化，并且没有一个能够具有高速（例如Kilohertz）功能的定量光学性质成像。在这里，我们开发了一种新的成像模式，称为半半空间频域成像（半数sfdi），它比最先进的大约两个数量级，并为kilohertz高速，无标签，无标签，非贴标，广泛的，广泛的，宽范围的量化量化。此方法利用半二元图案的照明来靶向浊度介质的空间频率响应，然后使用基于模型的分析将其映射到光学性质。我们在具有广泛的光学特性和体内人体组织的一系列幻象上验证半径-SFDI。我们通过体内大鼠脑皮层成像研究进行了证明，并证明半fdi-sfdi可以纵向监测组织中功能性发色团的绝对浓度以及空间分布。我们还表明，半fdi可以在kilohertz速度下空间绘制高度动态流量的双波长光学性能。一起，这些结果突出了半fdi-sfdi在包括脑科学和流体动力学在内的基础研究和翻译研究中实现新能力的潜力。
人工智能生成音乐评估方法综合综述
随着人工智能生成技术的发展，智能音乐生成产生了大量的工作和应用[1, 2, 3, 4]。具体来说，音乐生成可以进一步分为两种类型：符号域和音频域。符号域中的音乐生成以 MIDI 格式存储，其文本和顺序数据特性有利于其在主要深度学习模型（例如 LSTM [9, 10]、自动编码器 [11]、RBM [12] 和 GAN [13]）中的应用（例如 MidiNet [5]、MuseGAN [6]、BandNet [7] 和 TeleMelody [8]）。对于音频域，还可以根据音频的特征对不同频段进行分析，以获得用于模型训练的矢量化数据（例如 Jukebox [14]、WaveNet [15]）。除了从 MIDI 数据集或音频数据集生成音乐外，
脑电信号特征提取应用趋势
本文将重点介绍脑电图 (EEG) 信号分析，重点介绍研究文献中提到的常见特征提取技术，以及可应用于各种应用。在这篇综述中，我们涵盖了时间域、频域、分解域、时频域和空间域中的单维和多维 EEG 信号处理和特征提取技术。我们还为讨论的方法提供了伪代码，以便从业者和研究人员可以在他们特定的生物医学工作领域中复制它们。此外，我们还讨论了人工智能应用，例如辅助技术、神经疾病分类、脑机接口系统以及它们的机器学习集成对应物，以完成 EEG 信号分析的整体流程设计。最后，我们讨论了可以在 EEG 信号分析的特征提取领域进行创新的未来工作。
面向工程师的软件定义无线电 | ADI 公司
2.1 时域和频域 19 2.1.1 傅里叶变换 20 2.1.2 DFT 的周期性 21 2.1.3 快速傅里叶变换 22 2.2 采样理论 23 2.2.1 均匀采样 23 2.2.2 均匀采样的频域表示 25 2.2.3 奈奎斯特采样定理 26 2.2.4 奈奎斯特区 29 2.2.5 采样率转换 29 2.3 信号表示 37 2.3.1 频率转换 38 2.3.2 虚信号 40 2.4 信号指标和可视化 41 2.4.1 SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N 和 SFDR 42 2.4.2 眼图 44 2.5 SDR 的接收技术 45 2.5.1 奈奎斯特区域 47 2.5.2 定点量化 49
面向工程师的软件定义无线电 | ADI 公司
2.1 时域和频域 19 2.1.1 傅里叶变换 20 2.1.2 DFT 的周期性 21 2.1.3 快速傅里叶变换 22 2.2 采样理论 23 2.2.1 均匀采样 23 2.2.2 均匀采样的频域表示 25 2.2.3 奈奎斯特采样定理 26 2.2.4 奈奎斯特区 29 2.2.5 采样率转换 29 2.3 信号表示 37 2.3.1 频率转换 38 2.3.2 虚信号 40 2.4 信号指标和可视化 41 2.4.1 SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N 和 SFDR 42 2.4.2 眼图 44 2.5 SDR 的接收技术 45 2.5.1 奈奎斯特区域 47 2.5.2 定点量化 49
基于脑电图的情绪识别的多域自适应图卷积网络
在所有情感识别任务的解决方案中，脑电图（EEG）是一种非常有效的工具，并受到了研究人员的广泛关注。此外，脑电图中多媒体的信息通常提供了更完整的情感图片。，很少有现有研究同时合并来自时间域，频域和功能性脑连接性的脑电图信息。在本文中，我们提出了一个多域自适应图卷积网络（MD-AGCN），融合了频域和时间域的知识，以充分利用EEG信号的互补信息。md-agCN还通过将通道间相关性与通道内信息相结合，从而考虑了脑电图通道的拓扑，从中可以以自适应方式学习功能性大脑的连接。广泛的实验结果表明，在大多数实验环境中，我们的模型超过了最先进的方法。同时，结果表明，MD-AGCN可以有效地提取互补的域信息，并利用基于EEG的情绪识别的信道关系。
androne adrian - 个人简历
Adrian Androne、Razvan D. Tamas，“具有环型晶胞的多谐振频率选择表面的频域响应参数研究”，2018 年 SPIE 光电子学、微电子学和纳米技术高级专题论文集第 10977 卷；109772Y https://doi.org/10.1117/12.2324698
三路频率分光镜
频域处理在经典和量子光子网络中都具有优势，因为多路复用多个频率的能力允许在多个通道之间高效地传输信息。对于量子信息处理应用，频率自由度已用于定义频率箱量子比特，与空间/偏振量子比特相比，其在损耗方面具有良好的可扩展性 [1]。操纵这些频率箱量子比特需要实现频率模式之间的受控幺正相互作用。最近的进展是开发了由两种频率模式（例如 [2-4]）表示的量子比特的频域处理，以及频域三重处理 [5]。实验使用了两种方法：i) 非线性参数过程和 ii) 电光调制。利用参数过程，布拉格散射四波混频 (BS-FWM) 可有效产生高保真量子操作和接近 1 的效率。在这个非线性过程中，两个强泵浦频率模式在两个弱振幅频率模式（信号/闲频）之间引起无噪声频率转换，相当于在布洛赫球上旋转量子比特 [6]。该过程使信号/闲频频率之间的相互作用相位匹配，这些相互作用以零色散频率为中心对称地镜像泵浦频率，如图 1a 所示。由于高阶色散工程，转换过程可以具有频率选择性，从而导致有限的转换效率带宽，如图 1b 所示。尽管双泵 BS-FWM 已经得到充分研究（例如 [4,6,7]），但 N > 2 个泵浦的情况却只得到有限的实验处理 [8]。
对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]