论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10089190 代码地址：https://github.com/ChangdeDu/BraVL数据地址：https://figshare.com/articles/dataset/BraVL/17024591太长不看版这项研究首次将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习的方式，实现了从人类脑活动记录中零样本地解码视觉新类别。本文还贡献了三个「脑-图-文」三模态匹配数据集。实验结果表明了一些有趣的结论和认知洞见：1）从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高；2）使用视觉和语言特征的组合的解码
简介：小波变换(wavelettransform，WT)相比短时傅里叶变换来说，由固定窗口大小变成了自适应的窗口大小去进行信号处理，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。不同于傅里叶变换，变量只有频率ω，小波变换有两个变量：尺度a和平移量b。尺度a控制小波函数的伸缩，平移量 b控制小波函数的平移。尺度就对应于频率（反比），平移量 b就对应于时间。离散小波变换（DiscreteWaveletTransform，DWT)1.对于一般的时间序列来说，不是连续变换，而是一种离散信号，这就需要用到离散小波变换，离散小波变换就只是将尺度参数a和平移参数b离散化。小
简介：小波变换(wavelettransform，WT)相比短时傅里叶变换来说，由固定窗口大小变成了自适应的窗口大小去进行信号处理，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。不同于傅里叶变换，变量只有频率ω，小波变换有两个变量：尺度a和平移量b。尺度a控制小波函数的伸缩，平移量 b控制小波函数的平移。尺度就对应于频率（反比），平移量 b就对应于时间。离散小波变换（DiscreteWaveletTransform，DWT)1.对于一般的时间序列来说，不是连续变换，而是一种离散信号，这就需要用到离散小波变换，离散小波变换就只是将尺度参数a和平移参数b离散化。小
一、背景盲信号分离的研究源自Jutten与Herault于1991年发表的论文。Comon于1994年提出盲信号分离的独立分量分析方法。正是他们的开拓性工作极大地推动了盲信号分离的研究，使得盲信号分离成为近30多年来信号处理界、机器学习界与神经计算界的一个研究热点。以广泛的应用为背景，盲信号处理的理论与方法获得了飞速的发展，同时也有力地促进和丰富了信号处理、机器学习和神经计算的理论及方法的发展，并且在许多领域(例如数据通信、多媒体通信、图像处理、语音处理、生物医学处理、雷达、无线通信等）获得了广泛的应用。二、盲信号处理简述盲信号处理（blindsignalprocessing)分为全盲和半盲信
文章目录pyAudioKits基本用法创建或加载音频来自NumPy数组来自文件录音模拟Audio对象播放绘制转为NumPy数组获取属性保存索引和切片连接合成四则运算增幅变调重采样添加高斯白噪声填充分帧加窗AudioFrames对象转为NumPy数组获取属性索引和切片复原时域分析方法功率和能量过零率自相关统计结果数据结构frame_axis_ds对象time_delta_axis_ds对象time_delta_frame_axis_ds对象频域分析方法快速傅里叶变换功率谱密度谱熵频谱峰值统计结果数据结构freq_axis_ds对象freq_frame_axis_ds对象基于模型的分析MFCCFB
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低频和高频怎么理解？低频通常指20Hz以下的频率，而高频则指20kHz以上的频率。低频和高频是指信号的频率高低。频率是指单位时间内信号重复的次数，通常以赫兹（Hz）为单位。频率越高，单位时间内信号重复的次数就越多。在肌电信号中，低频和高频的划分通常取决于具体的研究或应用需求。一般来说，肌电信号中的低频信号往往是指频率在1Hz以下的信号，而高频信号则是指频率在10Hz以上的信号。低频肌电信号通常与肌肉的基础活动有关，如维持肌肉张力、姿势维持等高频信号通常与肌肉的快速收缩和运动有关，如肌肉收缩和松弛、运动开始和结束时的信号等。在肌电信号的研究和应用中，低频和高频信号可以被用于识别和量化肌肉活动的特
本文用了DDS来产生LFM信号，DDS的原理可以查看赛灵思的官方文档，这里不做赘述，同时对于LFM信号也不做赘述，直接上工程实现及其方法。首先，我们要确定脉宽和PRI，在这里脉宽选取10us，PRI选取200us（fpga内部时钟用来100MHz），所以使用计数器去实现这两个信号的计数，当计数器计数到一定值的时候，使用使能信号来反应该计数状态，根据使能信号和成脉冲门信号，在脉冲门信号里面对DDS进行频率的步进，达到最后的输出效果。DDS配置如下： 其余保持默认配置`timescale1ns/1ps////Company:xidian//Engineer:CC////CreateDate:20
2023.07.10虽说目前已经有频谱效率更高的叠加导频设计，但是这篇论文堪称OTFS嵌入式导频的经典之作，经常被其他论文引用，左思右想觉得还是有必要重新阅读并记录学习过程。（注：关于MIMO的部分暂未深入）。【OTFS与信号处理：论文阅读】EmbeddedPilot-AidedChannelEstimationforOTFSinDelay–DopplerChannel一、前言1.1写在前面1.2中心思想1.3INTRODUCTION二、系统模型2.1基本OTFS概念/符号2.2OTFS输入输出分析（重头戏来了！）case1：整数多普勒频移case2：分数多普勒频移三、嵌入式信道估计（SISO
文章目录一、DDR的信号分析二、DDR颗粒的地址映射关系一、DDR的信号分析 DDR在完整的PC端或移动电子消费端中属于芯片的外挂组件，其引脚信号按照功能可以分为6大类：前3类为时钟信号、地址及控制信号、数据信号；后3类为电源信号、接地信号、配置信号。 下面以DDR3为例，其具体的信号信息如下表：（带#的信号表示低电平有效信号）分类信号名方向源描述时钟复位及片选信号CK，CK#IN系统时钟差分信号，上升沿/下降沿差分时钟信号，由DDRController输出。所有地址和控制信号在CK#下降沿和CK的上升沿的交叉点被采样，数据选通（DQS#/DQS）参考交叉点CKE,(CKE0),(CKE1
