随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数，有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作，同时GPS精度对结果的干扰也比较大，本文提出一个新的测步方法，即通过设备上的加速器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作，可用以与GPS互相配合测步，让应用的使用场景更加多样。
液相色谱与质谱联用（LC-MS）是代谢组学中最受欢迎的分析平台之一。尽管基于LC-MS的代谢组学应用程序种类繁多以及分析硬件的发展，但是LC-MS数据的处理仍然遇到一些问题。最关键的瓶颈之一是原始数据处理，LC-MS原始数据通常由成千上万的原始MS质谱图组成；每个光谱都有其自己的序列号，并且该数目随保留时间（RT）的增加而增加。这些数据通常包含数千个信号，使得手动数据处理几乎变得不可能。当前用于自动LC-MS数据处理的流程通常包括以下步骤：（1）检测感兴趣区域（ROI）；（2）检测色谱峰，然后对其进行积分；（3）所有样品的峰匹配（分组）；（4）通过注释相应的加合物和碎片离子将属于同一代谢物的峰聚类为一组。
作为一名在读本科生，自己不能奢望从课堂上学到太多实践的知识。但我还是看到身边有很多热衷于电子设计的同学，虽然自己在电子线路设计的学习过程中一路磕磕绊绊，但一直有很多热心的学长老师帮助，在这个过程中自己也总结了一些学习方法，希望能给热爱电子线路设计的同学们一点点启发。(本文参加了TI公司的博文比赛，觉得还行的话，希望大家帮顶一下、回复一个，谢谢大家，我会更努力的：-）)
在 GNU Radio OFDM 系统中，一个非常重要的环节是在接收端准确地同步和检测发送端发出的信号。这就是 Schmidl & Cox 同步算法发挥作用的地方。Schmidl & Cox 算法是一种用于 OFDM 信号的时间同步的技术。本文对其底层 C++ 源码进行学习记录。
Real-time detection of neural oscillation bursts allows behaviourally relevant neurofeedback
LinkedIn 的技术栈由数千个不同的微服务以及它们之间相关联的复杂依赖项组成。当由于服务行为不当而导致生产中断时，找到造成中断的确切服务既具有挑战性又耗时。尽管每个服务在分布式基础架构中配置了多个警报，但在中断期间找到问题的真正根本原因就像大海捞针，即使使用了所有正确的仪器。这是因为客户端请求的关键路径中的每个服务都可能有多个活动警报。缺乏从这些不连贯的警报中获取有意义信息的适当机制通常会导致错误升级，从而导致问题解决时间增加。最重要的是，想象一下在半夜被 NOC 工程师吵醒，他们认为站点中断是由您的服务引起的，结果却意识到这是一次虚假升级，并非由您的服务引起。
本文评估了使用带有镀金电极点的柔性印刷电路板（PCB）的超高密度脑电图（uHD EEG）系统。电极间距离为8.6mm，电极直径为5.9mm，电极密度高于市场上市售的脑电图系统。图1a描绘了标准化的电极定位系统。10-20系统中的21个标准位置是深灰色的。图1a还包括另外两个系统：10-10系统（标记为填充的浅灰色圆圈）和扩展的10-10系统（标记为浅灰色圆圈）。本文中的uHD脑电图系统由图1a中的小黑圈和图1b，c中的填充小黑圆圈表示。使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。我们采用平均去除法进行基线去除，并对0.5~40Hz的数据进行时域变换。用标记“1”分为“试验×通道×时间样本”格式。
Hough变换是由Paul Hough于1962年提出的一种检测圆的算法，它的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间，在参数空间中，使用大多数边界点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述，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。
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。
62岁的蒂姆·埃文斯(Tim Evans)在2014年被诊断出患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)，这是一种进行性神经系统疾病，会导致肌肉无力、运动和语言功能丧失。埃文斯目前有严重的语言和吞咽问题。他虽然可以很缓慢的说话，但大多数人很难听懂他的话。
MACS3 是由Liu Tao 主导开发的一款ChIP-Seq 数据分析工具，作为 MACS 系列软件的第三代版本，MACS3 继承并扩展了前两代软件的功能，成为 ChIP-Seq 数据分析中不可或缺的工具，因其具有以下特性，被广泛应用于基因组学、转录调控和表观遗传学研究等领域。
学习飞讯振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理，振弦采集仪是一种非常重要的测试仪器，其主要作用是将物理系统中的震动信号转换成数字信号，并且进行进一步的信号处理和分析。本文将详细介绍振弦采集仪模拟信号转数字信号的工作原理。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为四个部分，分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。现在，让我们开始吧！
本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
前些天，有学弟问到了峰值检波电路的东西，重新分析了一遍，并记录下此文，若有错误之处，欢迎后台留言指出（ps：现在新创建的公众号已经无评论的功能）。
二、转换参考（New Reference）：现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
兴坤 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 火星到底有没有生命体存在，一直都是科学家们想要求证的疑点。 自好奇号登陆火星以来，似乎为了证明自己不是全无生命特征，火星有过6次甲烷“呼吸”被探测到。但是呼吸点在哪里却一直没有头绪。 近期科研人员顺着风建了模，将这个困扰已久的甲烷气体来源问题，着手解决。 甲烷排放点的锁定 自“好奇号”2012年登陆火星盖尔陨石坑以来，通过可调制激光光谱仪测定附近环境甲烷含量。 期间捕捉到6次甲烷浓度峰值，对比正常约0.41 ppbv（part per billi
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
一个比较简单的做法是利用computer vision技术从摄像头视角获取道路信息。然后是选取ROI(Region of Interest), 基本上就是选颜色 + 选区域。
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
论文: Incremental Few-Shot Object Detection
EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
用python的OpenCV实现视频文件的处理，用videoCapture打开视频文件，读取每一帧进行处理，然后用videoWriter保存成视频。
该论文研究了非常有意义的增量式少样本目标检测场景iFSD(Incremental Few-Shot Detection)，场景设置如下：
1. 什么是节拍？ 节拍（beat）是音乐在时间上的基本单位，它指强拍和弱拍的组合规律。如每隔一个弱拍出现一个强拍时是一种节拍，每隔两个弱拍出现一个强拍时是另一种节拍。当我们在听一首歌时，总会不自觉的摇头晃脑，或跟着节奏抖腿，或击掌打拍子，这些动作的时刻点，对应到音乐的时间里，就是节拍了。 2. 应用方向 音频可视化：如根据音频的节拍变换切换视频场景 游戏方向：如节奏大师、beatmaps 音乐风格化：如QQ音乐的超嗨DJ 3. 节拍检测算法 如开源的librosa采用节拍检测算法librosa.beat
LMC6482-TI轨到轨运算，我之前也写过一篇，但是理解的不深刻，这里重新写一下。
iZotope Ozone 10 Advanced for Mac是一整套用于专业编辑声音的工具。这款出色的Mac OS X音频编辑软件可以满足行业和个人的需求。借助AI驱动的辅助音频工具，它使音频编辑者可以立即开始，从而使母带制作更容易。借助大量最新的音频编辑工具和功能，它使声音工程师和音乐家可以自由编辑声音，而没有界限和限制。
粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下，农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。
随着科技的发展，时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置，小到电子元件在每个时刻的状态，大到世界每天的新冠治愈人数，一切可观测，可度量，可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。在运维领域，时序数据的范围则缩小到软件系统及其关联事物上面。随着数字化，物联网，人工智能等新技术的蓬勃发展，时序数据在运维领域也产生了爆发的增长，那么，究竟什么是时序数据，时序数据在智能运维（AIOps）领域又能为人们带来哪些价值呢？本文将会围绕这两点进行阐述，并拓展介绍一些具体应用时序数据的算法。
继续Anchor-Free探索。前面介绍了【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet，相信大家对Anchor-Free目标检测算法有基本的认识和理解了。但是在介绍这个论文的时候最后提到CornerNet最大的瓶颈在于角点检测的不准确，这篇文章主要针对这一点进行了改进，提出了ExtremeNet。论文原文和代码见附录。
为了帮助一些世界领先的天文学家掌握宇宙最本质的特征，光度 LSST 天文时间序列分类挑战赛（PLAsTiCC）要求 Kaggers 对这项新调查的数据进行分类。参赛者将被要求把随时间变化的天文数据源分为不同的类，类的大小不一，从小的训练集到 LSST 能够发现的非常大的测试集都有涉及。该比赛于 2018 年 12 月 10 日截止报名，2019 年 2 月 15 日，会公布LSST研讨会公告。
R3131A频谱仪是日本ADVANTEST公司的产品，用于测量高频信号，可测量的频率范围为9K—3GHz。对于GSM手机的维修，通过频谱仪可测量射频电路中的以下电路信号, (维修人员可以通过对所测出信号的幅度、频率偏移、干扰程度等参数的分析，以判断出故障点，进行快速有效的维修)：
脑电图（EEG）使用放置在头皮上的电极测量大脑中的电活动。睡眠专家可利用它来诊断和评估神经系统疾病，这可能是一项繁琐的工作，需要在数小时记录的大脑活动中注释峰值和低谷需要专门的训练和充分的耐心。
图像传感器可以将检查对象在平面上表现出来，通过边缘检测，测算位置、宽度、角度等。所谓边缘是指图像内明亮部位与阴暗部分的边缘。
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接
介绍一篇今年的车道线检测论文 SUPER: A Novel Lane Detection System，作者来自密歇根大学和SF Motors 公司。
利用边缘检查的尺寸检查是图像传感器的最新应用趋势。图像传感器可以将检查对象在平面上表现出来，通过边缘检测,测算位置、宽度、角度等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
EVT：Extreme Value Theory；预测小概率时间发生的可能，如大洪水，评估海事安全等。
时间序列异常检测 （原文链接：http://wurui.cc/tech/time-series-anomaly-detection/） 本文总结了我在时间序列异常算法方面的一些经验。读者需要对常规机械学习算法有一定的了解。希望本文能帮助有相关需求的工程师快速切入。 EGADS Java Library EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System)（https://github.com/yahoo/egads）是Yahoo一个开源的大规模时间序列异常检
图像识别领域近年来取得了巨大进步，这得益于像AlexNet ，ResNet ，ViT 和Swin家族这样的突破性架构。这些架构擅长处理像ImageNet [5]这样的数据集，这些数据集主要包含分辨率低于一百万像素的自然图像。然而，许多关键应用依赖于对高分辨率图像的分析，以提取有关感兴趣目标的复杂细节。
硬盘（HDD）大家一定不会陌生，我们可以把它比喻成是我们电脑储存数据和信息的大仓库。一般说来，无论哪种硬盘，都是由盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几个部份组成。
目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。
在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢，测量数据无法及时处理，无法满足大规模自动化生产的需要。
本文内容主要来自于综述文章：Video-Based Heart Rate Measurement: Recent Advances and Future Prospects[1]，笔者加入了一些原理性的以及自己实际经验的补充。如果想了解更多详细信息，欢迎阅读原论文。
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