首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

一种峰间测量算法的改进

峰间测量算法是一种用于测量信号峰值之间的距离的算法。它在信号处理和通信领域中广泛应用,可以用于测量信号的时间延迟、频率偏移等参数。

改进峰间测量算法的目的是提高测量的准确性和稳定性。以下是一种改进峰间测量算法的示例:

  1. 峰值检测:首先,通过信号处理技术,检测信号中的峰值点。常用的峰值检测方法包括阈值法、差分法、滑动窗口法等。
  2. 峰值对齐:对于检测到的峰值点,进行对齐操作,使得相邻峰值点之间的距离保持一致。这可以通过插值、滤波等方法实现。
  3. 峰间距离计算:根据对齐后的峰值点,计算相邻峰值点之间的距离。可以使用简单的差值计算或更复杂的算法,如互相关等。
  4. 精确度提升:为了提高测量的精确度,可以采用多次测量取平均值的方法,或者使用更精确的算法,如最小二乘法等。

峰间测量算法的优势在于其简单性和实用性。它可以应用于各种领域,如音频处理、雷达信号处理、无线通信等。通过测量信号峰值之间的距离,可以获得有关信号的重要信息,进而进行后续的处理和分析。

腾讯云提供了一系列与信号处理和通信相关的产品和服务,可以帮助开发者实现峰间测量算法的应用。例如,腾讯云音视频处理服务(https://cloud.tencent.com/product/mps)提供了丰富的音视频处理功能,可以用于信号处理和峰间测量算法的实现。此外,腾讯云还提供了云原生、人工智能、物联网等相关产品和服务,可以满足不同应用场景的需求。

请注意,本回答仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 深度信号处理:利用卷积神经网络测量距离

    解决这个问题很简单,可以通过找到峰值,然后减去它们的X坐标来测量它们之间的水平距离来解决。这可以通过使用可用的工具和库有效地完成。然而,我们的目标是训练一个神经网络来预测两个峰之间的距离。一旦我们证明了神经网络可以处理这一任务,我们就可以在更复杂的端到端学习任务中重用相同的架构,而测量距离只是学习更复杂关系的一种手段。这源于深度学习的理念,即我们应该尝试让神经网络学习特征,而不是让工程师手工编码特征并希望这些特征是最相关的。如果我们能证明神经网络可以学习距离特征,我们就可以在更复杂的网络中使用它,在这些网络中,最终结果将取决于距离以外的许多其他因素。这些任务的典型例子是解释心电图或天文数据。

    01

    作为一种连续现象的EEG微状态

    近年来,脑电微状态分析作为一种描述大规模电生理数据时空动态性特征的工具得到了广泛的应用。脑电微状态被认为存在两种假设:(1)“胜者为王”,即任何给定时间点的地形图都处于一种状态;(2)从一种状态离散地转换到另一种状态。在本研究中,我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设,将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。我们发现,微状态内和微状态间的距离分布在很大程度上是重叠的:对于低全局场强 (GFP)范围,标记为一个微状态的单个时间点通常与多个微状态向量等距,这挑战了“胜者为王”的假设。在高场强下,微状态的可分性有所改善,但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内,但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。此外,几何分析表明,微状态及其跃迁看起来更像是连续的,而不是离散的,传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。综上所述,我们的发现表明,脑电微状态被认为在空间和时间上是连续的更好,而不是神经集群的离散激活。 1.背景 基于脑电地形图具有准稳定模式的发现,研究人员描述这些稳定的地形图为脑电微状态。脑电微状态分析被认为是研究许多认知过程的神经特征的有效方法,也是研究脑电动态性并将之与认知和疾病联系起来的一种有效的方法。 当前的微状态模型基于两个关键假设,其中之一就是在任何时间点都存在一个单一的状态,即“胜者为王”原则。在脑电数据的几何角度下,M通道脑电数据集可以概念化为M维空间,每个时间点的地形对应于该M维空间中的一个坐标。微状态分析也可以看作是一种降维技术,它将每个微状态概念化为一维子空间,即表征为传感器空间中的向量。目前,将脑电数据紧密分布在(少量)微状态向量周围的假设称为离散性假设。如果微状态分析的离散性假设成立,那么与每个微状态相关的数据点应该紧密地分布在其父向量的周围,并且快速过渡到另一个微状态。 本研究使用标准微状态分析并结合经验和仿真数据的正交投影距离来表明,在传感器空间中,一个微状态内的时间点不一定局限于其父微状态向量周围。相反,单个时间点的地形图可以接近于多个微状态,并且取决于全局场功率,并且随着时间的推移而平滑地改变。因此,本研究表明,时空离散性的假设可能不能准确地捕捉到微状态的本质。此外,我们还证明了主成分分析可以用来可视化3D中的数据分布,因为它保留了不同聚类之间和聚类内的距离。 2.材料与方法 2.1 数据描述 本研究中,我们分析了两个数据集。我们使用了68名对照组和46名抑郁症/高BDI组,数据以500 Hz重新采样。 2.2 实验装置 使用64通道神经扫描系统记录数据,电极布置符合10-10国际系统。 2.3 数据分析 使用MATLAB中的EEGLAB工具箱导入数据进行分析。这些数据最初有66个通道,其中60个通道被保留下来进行分析。在进一步分析之前进行平均参考。然后,对数据进行1-30 Hz的带通滤波。执行ICA后手动清理数据。去除无关的伪影成分。 2.4 微状态分析 微状态分析算法包括以下步骤: (1)我们使用L1范数来计算GFP。这产生了GFP的时间序列,它反映了随着时间推移地形中的总能量(图1A-B)。 (2)GFP(t)的局部最大值被送到改进的k-均值聚类算法(步骤3-7)(图1C)。我们选择了四个聚类进行分析。 (3)聚类过程从随机选择n个模板图开始,其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。 (5)计算模板图的解释方差。 (6)重新定义模板图,通过从每个聚类中提取所有地形图的第一主成分来实现。 (7)重复步骤4至6,直到解释方差不随迭代次数增加而改善。 (8)选择一组新的n个随机选择的模板图,并重复步骤3到7。最后,选择解释方差最大的一组模板图作为最终的微状态向量。

    01

    Nat. Biotechnol. | 用机器学习预测多肽质谱库

    本文介绍Max-Planck生物化学研究所计算系统生物化学研究组的Jürgen Cox近期发表在Nature Biotechnology的综述Prediction of peptide mass spectral libraries with machine learning。最近开发的机器学习方法用于识别复杂的质谱数据中的肽,是蛋白质组学的一个重大突破。长期以来的多肽识别方法,如搜索引擎和实验质谱库,正在被深度学习模型所取代,这些模型可以根据多肽的氨基酸序列来预测其碎片质谱。这些新方法,包括递归神经网络和卷积神经网络,使用预测的计算谱库而不是实验谱库,在分析蛋白质组学数据时达到更高的灵敏度或特异性。机器学习正在激发涉及大型搜索空间的应用,如免疫肽组学和蛋白质基因组学。该领域目前的挑战包括预测具有翻译后修饰的多肽和交联的多肽对的质谱。将基于机器学习的质谱预测渗透到搜索引擎中,以及针对不同肽类和测量条件的以质谱为中心的数据独立采集工作流程,将在未来几年继续推动蛋白质组学应用的灵敏度和动态范围。

    01

    事件相关功能磁共振波谱fMRS

    质子磁共振波谱(MRS)是一种非侵入性脑成像技术,用于测量不同神经化学物质的浓度。“单体素”MRS数据通常在几分钟内采集,然后在时间上平均单个瞬态来测量神经化学物质的浓度。然而,这种方法对神经化学物质的快速时间动态不敏感,包括那些反映与感知、认知、运动控制和最终行为相关的神经计算功能变化的神经化学物质。这篇综述讨论了功能MRS (fMRS)的最新进展,现在能够获得神经化学物质的事件相关测量。事件相关fMRS将不同的实验条件呈现为一系列混合的试次。关键的是,这种方法允许以秒级的时间分辨率获得光谱。作者们提供了事件相关的任务设计,MRS序列的选择,分析管道以及事件相关fMRS数据适当解释的全面用户指南。研究者们通过检查用于量化GABA(大脑中的主要抑制性神经递质)动态变化的范式,提出了各种技术考量。总的来说,研究者提出,尽管还需要更多的数据,但事件相关fMRS可以用于测量神经化学物质的动态变化,其时间分辨率与支持人类认知和行为的计算相关。

    05

    10X Cell Ranger ATAC 算法概述

    执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误,从而使片段与原始条形码相关联,从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查,并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码,方法是找出所有白名单上的条形码,它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离(Hamming distance)<= 2),并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中,未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码,则将其更正为白名单条形码。

    01

    NeuXus开源工具:用于实时去除EEG-fMRI中的伪迹

    摘要:同时获取脑电图和功能磁共振成像(EEG-fMRI)允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响,主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的,但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里,我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具,用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除,它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试,评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之,我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案,用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。

    04

    EEG/ERP研究中使用头皮表面拉普拉斯算法的问题和考虑

    尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响,电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的,往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁,以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷,以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理,并举例说明了常见参考模式(鼻子、连接乳突、平均)和用于频繁测量的EEG频谱(theta, alpha)以及标准ERP成分(如N1或P3)的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限,这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为,这些局限不仅是没有根据的,而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。

    03

    PNAS:功率谱显示白质中明显的BOLD静息态时间过程

    准确描述血氧水平依赖(BOLD)信号变化的时间过程对功能性MRI数据的分析和解释至关重要。虽然多项研究表明白质(WM)在任务诱发下表现出明显的BOLD反应,但尚未对WM自发信号波动的时间过程进行全面的研究。我们测量了WM内一组区域的功率谱,这组区域的的静息态时间序列是独立成分分析显示为同步活动。根据它们的功率谱,在每个成分中,体素明显地分为两类:一组显示出一个单独的峰,而另一组在更高的频率上有一个额外的峰。它们的分组具有位置特异性,其分布反映了独特的神经血管和解剖结构。重要的是,两类体素在功能整合中的参与存在差异,这体现在两类体素在区域间连接数量上的差异。综上所述,这些发现表明,WM信号在本质上是异质性的,并依赖于局部的结构-血管-功能关联。

    06

    高分辨率、实时的手持物体360°三维模型重建结构光技术

    真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型,对象必须相对于测量系统(或扫描仪必须相对于对象移动),以获取和集成对象的视图,这不仅使系统配置复杂,而且使整个过程耗时。在这封信中,我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法,该方法允许人们手动旋转一个物体,并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息,同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束,可以在不增加捕获图案的数量的情况下,稳健地展开密集条纹图像的相位。然后,我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明,该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型,而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。

    02

    从灯泡振动中恢复声音的侧信道攻击

    本文中介绍了Lamphone,是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击,在 COVID-19 疫情期间,这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动,它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动(毫度振动),可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音,并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应,并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较,结果表明,与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone,以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上,该桌子上装有带灯泡的台灯时,可以恢复虚拟会议声级的语音,并且具有相当的清晰度。

    04

    相位相关TMS对脑电皮层运动网络的影响

    已有研究对经颅磁刺激(TMS)应用于大脑振荡,观察磁刺激对大脑状态的影响。然而,没有人研究相位相关的TMS是否可能调节属于同一网络的同源远端脑区连接。在网络靶向TMS的框架下,我们研究了对持续的大脑振荡的特定相位的刺激是否有利于刺激目标的远端网络节点出现更强的皮质-皮质(c-c)同步。在24名健康个体的实验中,TMS脉冲刺激刺激初级运动皮层(M1),间隔1个月,重复两次。考虑到TMS脉冲是在μ频率振荡的正(峰)或负(谷)相位时发出,刺激效应取决于在感觉运动网络的同源区域内c-c同步。扩散加权成像(DWI)用于研究感觉运动网络中的c-c连接,并识别与刺激点连接的对侧区域。根据应用TMS脉冲的时间(峰或谷),其对脑内神经网络同步性的影响有明显的变化。研究发现,谷刺激试次与峰值刺激试次相比,在μ频带进行TMS脉冲后(0-200ms)的M1-M1相位锁值同步更高。本文发表在The Journal of Physiology杂志。

    03

    一种用于干式脑电图的高密度256通道电极帽

    高密度脑电图(HD-EEG)目前仅限于实验室环境,因为最先进的电极帽需要熟练的工作人员和大量的准备工作。我们提出并评估了一种带干式多针电极的256通道脑电图帽。本文介绍了以聚氨酯为原料,涂覆Ag/AgCl的干电极的设计。在一项有30名志愿者参与的研究中,我们将新型干式hd-脑电图帽与传统的凝胶型脑电图帽进行电极皮肤阻抗、静息状态脑电图和视觉诱发电位(VEP)的比较。我们用8个电极在真实的人体和人造皮肤上模拟帽子应用进行佩戴测试。256个干电极中的252个平均阻抗低于900 kΩ,就可以用最先进的脑电图放大器进行记录。对于干式脑电图帽,我们获得了84%的通道可靠性和减少69%的准备时间。在排除平均16%(干性)和3%(凝胶性)坏通道后,静息状态EEG、alpha活动和模式逆转VEP可以在所有比较的信号特征指标中记录到小于5%的显著差异。志愿者报告说,在EEG记录之前和之后,干帽的佩戴舒适度分别为3.6±1.5和4.0±1.8,凝胶帽的佩戴舒适度分别为2.5±1.0和3.0±1.1(1-10分)。试验表明,干电极的使用可达3200次。256通道的HD-EEG干电极帽克服了HD-EEG在制备复杂性方面的主要限制,允许未经医学培训的人员快速应用,从而实现了HD-EEG的新用例。

    01

    电生理绘图和源成像

    在这一章中,我们介绍了EEG和MEG信号产生和传播背后的基础。我们首先介绍生物物理原理,解释神经元细胞内外离子的协调运动如何导致头皮的宏观现象,如EEG记录的电势和MEG感知的磁场。这些物理原理使EEG和MEG信号具有特定的时空特征,可用于研究大脑对内部和外部刺激的反应。我们通过开发一个数学框架来继续我们的探索,在这个数学框架中,如果已知潜在脑源的分布,就可以计算EEG和MEG信号,这个过程称为正向问题。我们将继续讨论相反的方法,即通过头皮测量(如EEG和MEG)来解决潜在的脑源,这一过程被称为源成像。我们将提供各种例子,说明电生理源成像技术如何帮助研究正常和病理状态下的大脑。我们还将简要讨论如何将来自EEG的电生理信号与来自功能磁共振成像(fMRI)的血流动力学信号结合起来,帮助提高对潜在脑源估计的时空分辨率,这对研究大脑的时空过程至关重要。本章的目标是提供适当的物理和生理直觉和生物物理原理,解释EEG/MEG信号的产生,它从脑源传播到EEG/MEG传感器,以及如何使用信号处理和机器学习技术和算法来反转这个过程。本文收录在Neural Engineering中。

    04

    量子计算(十六):其他类型体系的量子计算体系

    离子研量子计算在影响范围方面仅次于超导量子计算。早在2003年,基于离子阴就可以演示两比特量子算法。离子附编码量子比特主要是利用真空腔中的电场因禁少数离子,并通过激光冷却这些因禁的离子。以因禁Yb+为例,下图(a)是离子阱装置图,20个Yb+连成一排,每一个离子在超精细相互作用下产生的两个能级作为量子比特的两个能级,标记为|↑〉和|↓〉。下图(b)表示通过合适的激光可以将离子调节到基态,然后下图(c)表示可以通过观察荧光来探测比特是否处于|↑〉。离子阱的读出和初始化效率可以接近100%,这是它超过前两种比特形式的优势。单比特的操控可以通过加入满足比特两个能级差的频率的激光实现,两比特操控可以通过调节离子之间的库伦相互作用实现

    07

    BCI--脑电基础整理

    脑机接口(BCI),是一种通过检测中枢神经系统活动并将其转化为人工输出,来替代、修复、增强、补充或者改善中枢神经系统的正常输出,从而改变中枢神经系统与内外环境之间的交互作用的技术。脑机接口技术通过置于头皮或颅内的电极等传感器采集脑神经活动信号,经过信号处理、特征提取、模式识别等过程,可获知人的控制意图、认知或心理状态、神经系统疾病状态等信息,为运动、语言等功能残缺的患者提供新的控制、交流通道或康复手段,也可为健康人群提供更多信息输出通道。随着脑电信号采集技术与信号处理技术的发展成熟,脑机接口技术已逐渐走入临床应用,在诸如中风、注意力缺陷等脑损伤或其他神经系统疾病患者的临床康复中表现出色,为高位截瘫、肌萎缩性侧索硬化症等运动功能障碍患者提供新的运动功能替代方案,为情绪、疲劳、意识状态等的检测和识别提供客观指标。

    04
    领券