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利用深度学习估计再分析数据集中的大气重力波参数

在本研究中，根据大尺度的低层（1-9km）大气流动、温度和湿度，利用深度学习获得了在低层平流层（约18km）传播动量巨大的中层大气（10-100km）的细尺度轨道重力波的物理参数。...通过利用29年的大气再分析数据集训练卷积神经网络，在合理的计算成本下，将大尺度的输入数据很好地降尺度为细尺度的重力波参数。 重力波在推动和维持全球环流方面发挥着重要作用。...因此，提出了一种用于估算重力波动量通量的深度学习方法，并利用北海道地区（日本）300、700和850 hPa的低分辨率带状和经状风、温度和比湿度数据，测试了其在100 hPa下的性能。...为此，在29年的再分析数据集(JRA-55和DSJRA-55)上训练了一个深度卷积神经网络，并保留了最后5年的数据进行评估。结果表明，可以在合理的计算成本下估计重力波的细尺度动量通量分布。...本文的亮点： * 提出了一种深度学习方法，利用29年的再分析数据估计轨道重力波； * 从空间分辨率为60公里的低层大气数据中直接转换了100 hPa 的重力波动量通量； * 利用所提出的方法，可以很好地估计目标区域强动量通量的波结构

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课前准备----高通量单细胞分析数据集中的体细胞突变检测

今日话题：单细胞分析数据集中的体细胞突变检测 参考文章 体细胞突变在单细胞分辨率上的表征对于研究癌症进化、克隆嵌合和细胞可塑性至关重要。...这种方法的主要优点是可以利用单细胞分析的高通量来绘制细胞谱系的转录或调控程序，而不需要复杂的实验方案来联合分析来自同一细胞的DNA和RNA。...因此，现有的算法依赖于检测突变，如单核苷酸变异(SNV)或indel，这些突变以前是通过匹配的bulk或单细胞DNA测序数据确定的。...我们的分析目标：设计算法来检测单细胞数据集中的体细胞突变，而不需要匹配的DNA测序数据。...检测框架 10x Genomics Chromium技术生成的scRNA-seq数据和匹配的全外显子组测序(WES)数据检测突变的比较 突变检测方法的比较 VarScan2、SAMtools、Strelka2

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    【语音处理】4个基本的时域信号特征分析技术

    2.利用短时能量区分有声段和无声段，也可对声母和韵母分界，对无间隙的连字分界。 3.在语音识别任务中作为特征，表示能量特征和超音频信息。 2....，避免随机噪声导致的虚假过零。...短时过零率的主要用途： 1.浊音能量集中于3kHz内的低频率段，清音能量集中于高频率段，而短时过零率可以一定程度反映频率高低，因而浊音段相对于清音段，其短时过零率减低。...短时能量适用于背景噪声较小的情况，而短时过零率适用于背景噪声较大的情况。实际中，通常结合两个参数实现语音起点和终点的判断。 3....短时自相关函数的用途： 1.浊音的自相关函数具有周期性，而清音的自相关函数类似于高频白噪声，没有周期性。 2.根据自相关函数的第一个峰值的位置，估算浊音的基音频率。 4.

    2K30

    利用MATLAB进行信号处理傅里叶变换与滤波器设计

    绘制时频图：利用imagesc函数绘制信号的时频图，以分贝为单位显示频谱幅度，反转Y轴以使频率从低到高显示，并加上颜色条以指示幅度。5....通过检测R波的峰值，可以计算心率。...% R波峰值检测[~, r_locs] = findpeaks(filtered_ecg, 'MinPeakHeight', 0.5, 'MinPeakDistance', fs/2.5);% 计算心率...figure;plot(filtered_ecg);hold on;plot(r_locs, filtered_ecg(r_locs), 'ro'); % 标记R波峰值title('ECG信号中的R波检测...7.1 未来工作未来的研究可以集中在以下几个方面：自适应滤波器设计：研究自适应算法，提高滤波器对动态信号的适应性。深度学习方法：结合深度学习技术，对复杂信号进行分类与预测，提升信号处理的智能化水平。

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    ICASSP 2022 | 89.46%检出率，网易云信音频实验室提出全球首个AI啸叫检测方案

    、啸叫频点等，然后利用检测的结果进行啸叫抑制。...基于信号处理的啸叫检测方案 传统场景下的啸叫具有明显的时频域特征，故可以使用一些信号特征进行检测： 频域上，啸叫频点功率很高，是一个峰值，远超其他语音或噪声频率的功率； 时域上，啸叫频点的功率有一个迅速增大的过程...因此该研究基于真实场景，利用网易云信音频实验室等资源，进行了大量的数据采集，完成云信啸叫数据集的构造，总共包括 52h+，并进行了精细的标注。 采集数据主要涉及信号、设备、环境、场景等几个方面。...未来展望 啸叫检测的结果将会为后续的啸叫抑制提供有力的支持，从应用角度来看，可以利用检测的结构通知用户，或者进行静音、降低音量操作，当然，更加理想的方式是能够将啸叫信号进行消除，同时最大程度上保留有用的信号...这一点有一点类似降噪的思路，所以该研究后续也会深度结合 AI 啸叫检测和 AI 噪声抑制，进一步提升用户的体验。

    1.2K10

    10X Cell Ranger ATAC 算法概述

    在此之前，我们已经确定了峰值，我们使用重叠于任何峰值区域的片段（fragments ）的数量，对于每个条形码，来将信号从噪声中分离出来。与使用每个条形码的片段数量相比，这在实践中效果更好。...10x Chromium 系统的凝胶珠多联率较低(主要是双联)，其中一个细胞共享一个以上的条形码凝胶珠。然后，这些cell在数据集中显示为相同单元类型的多个条形码。...次要条形码被标识为片段较少的条形码，并从cell calling中使用的总条形码集中丢弃。单细胞ATAC数据还有另一个来源，可以产生类似类型的额外细胞。...这为出现在更少条形码中的峰值计数提供了更大的权重。利用不定标、不定心的IRLBA对该归一化矩阵进行奇异值分解(SVD)，生成低维空间的变换矩阵，以及表示各分量重要性的分量和奇异值。...我们按照以下方式为每个细胞条码的每个TF构建一个整数计数:我们考虑所有与给定TF匹配的峰值，正如在TF motif检测中发现的那样。

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    Nature子刊 | SComatic：从头检测高通量单细胞数据集中的体细胞突变

    近日，《Nature Biotechnology》发表了一种用于直接检测单细胞转录组和ATAC-seq数据集中的体细胞突变的算法——SComatic。 SComatic是什么？...SComatic是一种在单细胞图谱数据集中从头检测体细胞SNV的算法，不需要匹配的批量或单细胞DNA测序数据。...研究表明：与现有的算法相比，SComatic在不同的癌症数据集中具有更高的体细胞SNVs调用精度。...利用SComatic在卵巢癌患者scRNA-seq数据中检测到的体细胞突变分析肿瘤内异质性 尽管SComatic性能较高，但受限于当前单细胞测序分析的稀疏性和低测序深度。...随着单细胞方法的改进，SComatic将能够从单细胞数据集中获得进一步的见解。

    1.1K20

    “工业听诊”中多声源事件检测与定位

    利用声音定位和检测技术，可以设计工业质检系统实现实时检测设备声音，避免设备故障导致生产中断，还可通过声音监测产品质量，避免不良品流向市场。...利用采集的IRs与合成声音数据库，其中包含400个采样频率为48000Hz的一分钟的声音，为了创造真实的声学环境，在采集的IRs中添加30dB自然噪声。...： split[number]_[recordingnumber per split].wav 两年中数据集中声音类别分别为： 数据集链接： 2020年： https://zenodo.org/...噪声、混响对相同位置同一声源产生广义互相关函数特征的谱峰相似，鲁棒性能较好。利用深度学习或者机器学习的方法，不直接计算其峰值，减少噪声和混响对其产生的干扰。选择其作为声源信号方位的估计特征。 3....三、网络结构 模型选择CRNN [1]： 四、网络结构 利用单独的指标对声音事件检测与声音方位估计进行评价。

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    Analytical Chemistry | 深度学习实现高分辨率LC-MS数据中的精确峰检测

    进行此修改的目的是噪声有时会随机形成一些看起来像峰值的东西。如果没有邻近点，即使是对于人类专家，也很难对区域包含峰值还是噪声进行分类。 为了建立数据集，研究者手动注释了4000多个ROI。...每个ROI都属于上述类别之一：ROI不包含峰值，仅包含噪声（类别1）；ROI包含一个或多个峰（类别2）；投资回报率包含一些峰值，但需要专家的特别注意（第3类）。...最困难的问题是小强度的噪声峰值（2类）与噪声太大，太小或看起来奇怪而不能归因于峰值的信号（3类）之间的分离。因此，类之间的边界相当模糊，甚至可以将所得数据集中非常相似的峰分配给不同的类。...首先，研究者使用测试集中的数据比较了手动注释的区域和peakonly发现的区域。面积的平均相对误差（ΔS / S）约为4％。...该方法证明了能够以高精度检测真正的正峰并显着减少噪声量的能力。所开发方法的优点之一是能够识别带有噪声形状的峰。因此，在原始数据处理的第一阶段（峰值检测）就获得了一个相当不错的峰表。

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    iDAQ汽车NVH与噪声定位系统

    噪声定位系统是NVH系统中的重要组成部分。噪声定位系统是指利用定向麦克风作为传感器，采集设备在运行时发出的噪声信号，经过软件分析，识别出设备发出噪声的位置和原因，进而识别设备潜在故障和健康程度。...例如通过麦克风阵列可以精确定位汽车发动机噪声位置并通过频率分析来确定噪声的原因（不同的频率特性对应不同的故障模型） 声音定位系统主要包括三部分：工业麦克风(传声器)阵列，数据采集系统和噪声分析识别软件...噪声定位数据采集系统 根据麦克风阵列声源定位的原理，必须要同步采集多通道噪声信号，用于数据处理，这就必须得保证动态信号的采集精度。...噪声定位系统软件开发 噪声分析软件可以通过Labview，C++，C#，python，JAVA，Qt等进行开发，其中Labview以包含大量的分析算法和图形显示，应用较为广泛。...研华iDAQ系列提供以上开发语言的驱动和数据采集例程。使用图形化向导快速实现数据采集。 依据数据采集加入声音振动分析组件，完成噪声定位系统开发。

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    方案:汽车NVH与噪声定位系统

    噪声定位系统是NVH系统中的重要组成部分。噪声定位系统是指利用定向麦克风作为传感器，采集设备在运行时发出的噪声信号，经过软件分析，识别出设备发出噪声的位置和原因，进而识别设备潜在故障和健康程度。...例如通过麦克风阵列可以精确定位汽车发动机噪声位置并通过频率分析来确定噪声的原因（不同的频率特性对应不同的故障模型） 声音定位系统主要包括三部分：工业麦克风(传声器)阵列，数据采集系统和噪声分析识别软件...噪声定位数据采集系统 根据麦克风阵列声源定位的原理，必须要同步采集多通道噪声信号，用于数据处理，这就必须得保证动态信号的采集精度。...噪声定位系统软件分析方法 1、振动级分析：计算信号的振动级，支持的平均方法：RMS、移动RMS、指数平均（快速、慢速、脉冲及自定义平均模式）、峰值、最大—最小。...噪声定位系统软件开发 噪声分析软件可以通过C++，C#，Labview等进行开发，其中Labview以包含大量的分析算法和图形显示，应用较为广泛。

    2.2K20

    Nature子刊 | 使用非侵入式超高密度记录方法绘制大脑中央沟图谱

    其次，使用50Hz级联陷波滤波器（二阶巴特沃斯）滤波数据，以去除电源线噪声。第三，数据是通用平均参考，并使用0.5至30Hz（二阶巴特沃斯）的带通滤波器进行滤波，以检测不良信道。...然后使用真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）来确定方程（4）中定义的准确性： 02 研究结论 表 1 利用光谱聚类和峰值检测方法进行分类结果 额叶上的SSEP可以与顶叶上的SSEP...受试者S5和S4的准确率分别为90.6% 至97.2%。峰值检测方法的平均准确率为91.9%，其中S3和S1的平均准确率分别为86.6%和96.6%。...使用峰值检测和频谱聚类进行信道进行信道分类的最终结果如图3所示。图3（a）描述了受试者S1–S5的头部模型和地面实况的通道分布。...图3（b）显示了峰值检测方法的结果，该结果在头皮上插值，并按从蓝色（最大感觉峰值）到红色（最小运动峰值）的等级着色，排除了不良通道，值范围从−1到1。

    30410

    利用MATLAB进行信号处理：傅里叶变换与滤波器设计

    利用MATLAB进行信号处理：傅里叶变换与滤波器设计信号处理是电气工程和计算机科学中的一个重要领域。...通过检测R波的峰值，可以计算心率。...% R波峰值检测[~, r_locs] = findpeaks(filtered_ecg, 'MinPeakHeight', 0.5, 'MinPeakDistance', fs/2.5);% 计算心率...figure;plot(filtered_ecg);hold on;plot(r_locs, filtered_ecg(r_locs), 'ro'); % 标记R波峰值title('ECG信号中的R波检测...7.1 未来工作未来的研究可以集中在以下几个方面：自适应滤波器设计：研究自适应算法，提高滤波器对动态信号的适应性。深度学习方法：结合深度学习技术，对复杂信号进行分类与预测，提升信号处理的智能化水平。

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    RadarSLAM：可用于全天候的大规模场景的毫米波雷达SLAM

    雷达图像首先转换为点云，一种直观而简单的方法是通过从每个方位角读数中找到局部最大值来检测峰值，如图5所示 图5：雷达扫描值的峰值检测。（a） ：原始笛卡尔图像。...（b） ：使用局部最大值算法检测到峰值（黄色）。注意，大量峰值是散斑噪声。（c） ：使用提出的点云提取算法检测到的峰值，该算法保留了环境结构并抑制了多径反射和斑点噪声的检测。...由于散斑噪声，峰值可以在整个雷达图像中随机分布，即使对于没有真实物体的区域也是如此，因此，提出了一种使用概率模型的简单而有效的点云生成算法，假设每个方位扫描的峰值功率s服从正态分布，如下所示 其中，µ...和σ是一次方位扫描数据中峰值功率的平均值和标准偏差，通过选择超出一个标准偏差且大于其平均值的峰，可以将真检测与假阳性分离。...我们的NavTech雷达最大射程为100米，距离分辨率为0.1736像素/米，与牛津雷达数据集中的雷达略有不同，序列长度如表二所示。

    1.8K40

    【目标检测】开源 | 一种利用雷达和摄像机数据进行3D目标检测的中间融合方法

    CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection 原文作者：Ramin Nabati 内容提要 自动驾驶汽车的感知系统负责检测和跟踪周围的物体...这通常是通过利用多种传感方式来提高鲁棒性和准确性，这使得传感器融合成为感知系统的关键部分。本文针对雷达和摄像机传感器的融合问题，提出了一种利用雷达和摄像机数据进行3D目标检测的中间融合方法。...我们的方法称为CenterFusion，首先使用中心点检测网络，通过识别图像上的中心点来检测目标。然后采用一种基于截锥的方法将雷达探测与目标中心点相关联，解决了关键的数据关联问题。...相关的雷达探测用于生成基于雷达的特征图，以补充图像特征，并回归到物体的属性，如深度、旋转和速度。...在具有挑战性的nuScenes数据集上对CenterFusion进行了评估，相比于所有最先进的基于相机的方法，nuScenes检测评分(NDS)提高了12%以上。

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    hough变换检测圆原理(定位变换后的面如何变成实体)

    ，它通过设置累加器对参数进行累积，其峰值对应的点就是所需要的信息。...Hough变换最大的优点是对噪声不敏感。...如利用图像梯度信息的Hough变换，对圆的标准方程对x求导得到下式： 从上式看出，此时的参数空间从半径r，圆心（a,b）三维，变成了只有圆心（a,b）的二维空间，利用这种方法检测圆其计算量明显减少了。...但这种改进的Hough变换检测圆的方法其检测精度并不高，原因在于，此种方法利用了边界斜率。...通常情况下，影响常规Hough变换的运算速度的因素主要有：参数空间的维数，边缘点的数量，运算的复杂性，参数空间的离散化程度，以及最后的峰值检测等。

    1.6K30

    频谱分析仪怎么测频率_声音测试软件

    IFR2399型频谱分析仪利用彩色游标来加亮测量区域，此例中，被加亮的测量区域是占用信道和上下两个相邻信道的中心50kHz频带。...为了使噪声背景出现在屏幕上,显示轨迹线已向上偏移了10dB(在图中不易察觉),这是由于信号峰值被预先衰减10dB使其不超过顶部水平线,这也是信号峰值读数比参考电平高的原因。...它与RBW不同,RBW决定到达检测器的信号能量,而VBW则处理被检测电平的显示。如果RBW比较大,那么就有更多的噪声到达检测器。选择一个比RBW、窄的VBW可以使显示平滑,但却增加了扫描时间。...对于某些信号的测量,快速扫描、宽的RBW、窄的VBW的组合是最适宜的。 选用比RBWW值小的VBW,则显示的频谱不能跟踪检测到的快速峰值,因而产生失真。...+a3Vi3+…+anVin, 其中电压为rms(有效值),Vi对应混频器输入的电压,V0对应检测电压。

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    一个c语言程序能实现几种算法_C语言实现算法

    阵列流形知道以后，传统的DOA估计方法就可以利用波束形成技术把波束调节到任意方向，寻找出输出功率的峰值。传统的DOA方法有延迟——相加法和Capon最小方差方法等。...Schmidt于1979年提出来的，由1986年重新发表的。MUSIC算法利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测信号的DOA。...为了寻找出噪声子空间，需要构建一个包含噪声特征矢量的矩阵： 因为对应于信号分量的方向导引矢量与噪声子空间特征矢量相互正交，多个入射信号的DOA估计值就可以通过确定MUSIC空间谱的峰值而做出估计，这些峰值由...3) 利用最小特征值 的重数K估计信号数目。 4) 计算MUSIC谱。 5) 找出 的 个最大峰值，得到波达方向的估计值。...当精确知道阵列输入协方差矩阵的集平均时，在非相关的相同噪声环境下，可以确保 的峰值对应真实的信号波达方向角。

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    影视后期丨Adobe Audition安装教程-AU软件全版本下载地址 +干货分享

    “设置” 选项卡常规：提供总体设置预测时间：对超出压缩器 “触发时间” 的大声信号开始出现的瞬时峰值进行处理噪声门控制：使扩展到 50:1 比率以下的信号完全静默电平检测器：确定原始输入振幅输入增益：原始素材的增益起奏时间...：确定输入信号记录变化的振幅电平所需的时间释放时间：记录另一次振幅变化之前保持当前振幅电平的时间峰值/RMS模式：振幅峰值的电平；根据均方根公式确定电平增益处理器：根据检测到的振幅放大或减弱信号输出增益...设置-杂音降噪器阈值：确定噪声灵敏度（值越低，可检测到的咔嗒声和爆音越多）复杂度：噪声复杂度（值越高，应用的处理越多，但可能降低音质）b....处理焦点：噪音集中的主要频段数量：降噪量增益：增加音量（“降噪”效果可能会降低输出信号的电平，勾选“仅输出噪声“可单独听取被去除的噪声）② 降噪（处理）通过 “捕捉噪声样本” 的方式，可显著降低背景和宽频噪声...噪声基准：每个频率检测到的噪声的最高振幅：最低振幅阈值：低于该振幅将进行降噪d.

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