遍历是是指将集合中的元素全部列举一次。在图像集合中即表示将图像的所有像素点全部列举一次。
[49]中提到的预训练和微调范式可以在同模态任务之间实现惊人的迁移学习，这在CV和NLP等领域已经得到证明。预训练模型通常由资源丰富且经验丰富的团队使用大量干净的数据进行训练。
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
言语感知受到听觉处理的制约。虽然婴儿的听觉系统不成熟，语言经验有限，但他们表现出非凡的言语感知能力。为了评估新生儿处理复杂语音线索的能力，我们结合近红外光谱(NIRS)和脑电图(EEG)来测量大脑对不同辅音音节的反应，分别评估脑电生理反应及其代谢相关性，这两种技术的结合有提供精确的空间定位和高时间分辨率的独特优势。
均值滤波使用像素点周围一定区域的像素的均值替换当前像素点的值。均值滤波可以平滑图像，但是对噪声几乎没有效果，最多只能让噪点变得更模糊。
code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR
Origin是一款图形可视化和数据分析软件，它拥有丰富的功能和易于上手的操作界面。通过掌握其特色功能和使用方法，用户可以在科研、工业、教学等领域快速完成数据处理和可视化。本文将以实例来讲解Origin的特色功能和使用方法，帮助读者更好地了解和使用该软件。
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
中值滤波使用当前像素点和它周围的8个像素点的中值来代替当前点额像素点，这个办法对去除椒盐噪声非常有效。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。
与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源 。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍然保持不变。
注释：这篇文章相当长，请耐心看完。 来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究，旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现：在运动想象时，年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化；神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。 摘要 众所周知，中风会造成较为严重的运动损伤。运动想象（MI）被认为是治疗中风的一种有效手段，尤其是将其与神经反馈（N
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STC89C52：8KFLASH、512字节RAM、32个IO口、3个定时器、1个UART、8个中断源
数据结构和算法对于程序员来说相当重要，我最近打算学习这一门课程，并以博客的形式记录自己的学习过程和心得，目前暂时从两本书入手，一本是《大话数据结构》，一本书《算法图解》，我先从《算法图解》，这本手开始学习吧。如果你最近也在学习，关注一波，一起学习，一起进步吧~
论文：NestDNN: Resource-Aware Multi-Tenant On-Device Deep Learning for Continuous Mobile Vision
随着信息学科的快速发展，以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展，自1965年快速傅里叶变换算法提出后，数字信号处理( digital signal processing，DSP)迅速发展成为一门新兴的独立的学科体系,这一学科已经应用于几乎所有工程、科学、技术领域，并渗透到人们日常生活和工作的方方面面。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用(专用)信号处理设备，用数字的数值计算方法对信号作各种所需的处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
真实的温度测试数据，通过加热棒加热一盆水测得的真实数据，X轴是时间秒，Y轴是温度。
1. 利用AT89C52单片机设计一款脉搏测量仪，实现对脉搏信号的处理、显示、报警等功能；
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
经颅直流电刺激（tDCS）是一种无创的非侵入式神经调控技术，其可以通过微弱的直流电调控皮层神经元的兴奋性。大量的动物和人体实验已经表明tDCS可以引起极性特定的效应而且这种效应并不仅仅局限于刺激位点，这种效应的潜在神经机制可能是突触强度和连接的变化从而引起神经元兴奋性的变化，最终导致特定网络功能的变化。但是，目前仍旧不清楚tDCS会如何影响不同脑区之间的功能连接以及脑功能网络的拓扑参数。来自意大利研究团队曾在NeuroImage杂志发表题目为《Assessing cortical synchronization during transcranial direct current stimulation: A graph-theoretical analysis》的研究论文，对上述问题进行了系统研究。本文对该篇文章进行解读，希望对大家有帮助。
脑机接口(BCI)系统可以记录并处理大脑信号并将其转换为输出命令，其可用于各种应用场景，如辅助技术，神经康复和认知增强等。在各种用于脑信号记录的技术中，脑电图（EEG）是BCI研究中研究最多的方法。而基于EEG的认知BCI，旨在评估和增强诸如注意力等认知功能。 之前的研究更多的关注于选取合适的特征，以将其用来对注意力程度进行分类。用于监视专注精神状态的现有技术方法主要与EEG频带中的特定频段有关。大量的研究调查了注意力引起的beta，alpha 和不同频段之间能量比值的变化。总体而言，很多研究认为像beta这样的高频段活动增加是一种注意唤醒的指标，另外一些研究表明θ和β的能量比值、α和θ能量的降低也表明较高的专注程度。 深度学习近年来在语音识别及图像识别领域取得了非常突出的表现，因其可以自动提取相关特征用于分类任务，近年来将深度学习技术应用于EEG数据的研究也逐渐增多。但是深度学习技术应用于认知BCI的研究目前还较少。近期，来自新加坡的研究团队在Journal of Neural Engineering杂志发表题目为《Inter-subject transfer learning with end-to-end deep convolutional neural network for EEG-based BCI》研究论文，其提出了一种深度学习框架，利用单通道EEG信号来检测被试的注意力状态，可以显著提高被试间注意力检测任务的准确性。 材料与方法 1.数据
阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)不仅表现为记忆功能的丧失，而且表现为睡眠生理功能显著恶化，这在轻度认知障碍(mild cognitive impairment, MCI)阶段就已经很明显。睡眠时皮层慢振荡(slow oscillations, SO；0.5-1 Hz)和丘脑皮层纺锤体活动(12-15 Hz)以及它们的时间协调性被认为是记忆形成的关键。我们研究了慢振荡经颅直流电刺激(slow oscillatory transcranial direct current stimulation, so-tDCS)的潜力，该刺激以睡眠状态依赖的方式在白天小睡期间应用，以调节9名男性和7名女性MCI患者的这些活动模式和与睡眠相关的记忆巩固。刺激显著增加了总SO(慢振荡)和纺锤功率，在SO上升阶段放大了纺锤功率，并导致EEG记录中SO和纺锤功率波动之间更强的同步性。此外，与假刺激相比，so-tDCS改善了视觉陈述性记忆，并且视觉陈述性记忆与更强的同步性相关。这些发现为MCI患者的睡眠生理障碍和记忆缺陷提供了一种耐受性良好的治疗方法，并促进了我们对离线记忆巩固的理解。
利用晶闸管电路把直流电转变成交流电，这种对应于整流的逆向过程，定义为逆变。例如：应用晶闸管的电力机车，当下坡时使直流电动机作为发电机制动运行，机车的位能转变成电能，反送到交流电网中去。又如运转着的直流电动机，要使它迅速制动，也可让电动机作发电机运行，把电动机的动能转变为电能，反送到电网中去。
由于未知的降雨模式，单图像去噪相当具有挑战性。现有的方法通常对降雨模型做出特定的假设，这些假设很难涵盖现实世界中的许多不同情况，这使得它们不得不采用复杂的优化或渐进式重建。然而，这严重影响了这些方法在许多效率关键应用中的效率和有效性。为了填补这一空白，在本文中，我们将单图像去噪视为一个通用的图像增强问题，并最初提出了一种无模型的去噪方法，即Ef finicientDeRain，它能够在10ms内（即平均约6ms）处理降雨图像，比最先进的方法（即RCDNet）快80多倍，同时实现类似的去噪效果。我们首先提出了一种新颖的逐像素膨胀滤波器。 特别是，用从核预测网络估计的逐像素核对雨天图像进行滤波，通过该网络可以有效地预测每个像素的合适的多尺度核。然后，为了消除合成数据和真实数据之间的差距，我们进一步提出了一种有效的数据增强方法（即RainMix），该方法有助于训练网络进行真实的雨天图像处理。我们对合成和真实世界的降雨数据集进行了全面评估，以证明我们的方法的有效性和效率。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
在第一次学习嵌入式的时候，最好奇的就是什么是嵌入式，对这个概念是比较模糊的，不知道究竟是做什么的，能够有什么作用。
患有上肢运动障碍的慢性中风患者的治疗方案一直以来是科学家研究的重点话题。到目前为止，有迷走神经刺激和脑机接口疗法的治疗方案。虽然迷走神经刺激的机制已经被很好地定义，但脑机接口驱动的运动康复的潜在机制在很大程度上是未知的。鉴于跨频率耦合与学习和记忆中涉及的各种高阶功能有关，假设这种特定于节奏的机制与脑机接口影响的功能改善有关。
曾经在公众号里提到很多电机控制的文章，而电机控制跟我们的工农业密切相关，可以说如果没有电机控制，我们的生活，生产将无法继续，而电机的种类也有很多，像交流异步(ACIM)，直流有刷(BDC)，直流无刷(BLDC),永磁同步（PMSM），不同的分类还有很多，像步进电机，私服电机，控制电机，等等，而电机的控制需要一些特殊的算法，虽然这些都是很早很经典的算法，但因其复杂，对数学有一定要求，还是有很多工程师搞不明白，更别说用MCU或者DSP去实现这些算法了，而现在你在也不用担心了，很多的厂商都提供基本的电机控制库，这些库有的是用汇编写的，有的是用C语言写的，封装成库，提供给工程师使用，像恩智浦就提供了电机控制的通用库和高级库，以及一些数学公式库，和滤波算法库，虽然厂家提供了这些库，但小猿还是奉劝如果做电机控制的工程师，自己一定要搞懂这些基础的公式算法。今天我们来简单介绍恩智浦的通用电机控制库，供大家参考。目前最新的是4.5的版本，在官网下载下面的库安装文件。直接下一步下一步安装。
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。
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
存储类型表示变量的可见性和位置。它告诉可以从代码的哪一部分访问变量。存储类用于描述以下内容：
从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。
最近在做项目时候，使用了恩智浦恩智浦实时控制嵌入式软件库RTCESL，是一组算法，从基础数学运算到高级数学变换以及高级观测器，这些都可以方便地用在复杂的实时控制应用中。这个库智能用于NXP的器件。
（本文为笔者早期所写，当时对卡尔曼滤波器理解尚未透彻，如今回顾，该模型还有所缺陷，推荐读者看卡尔曼的推导过程或者B站大佬Dr_CAN的空间）
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本书豆瓣评分高达8.4，建议要学习算法的同学可以先看这本书入门。
今天看到一篇非常有意思的文章：Tied Block Convolution，它也是一种轻量化卷积算子，但还算不上即插即用。为什么这么说呢？我理解的即插即用应该是不用对现有模块中其他地方进行任何改进，直接采用该模块替换卷积即可。显然，TBC是做不到的。
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
以前介绍过低通滤波器、高通滤波器以及一阶滤波器和二阶滤波器的差别，今天结合下实际案例介绍下高通滤波器去除人体基线漂移的过程。
先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难，好像比C语言还要难学。有一定难度是真的，但并没有比别的语言更难学。我们刚开始学C语言的时候也觉得C语言很难，直到我们把思维方式转变过来了，把微机原理学好了，能模拟CPU的运行方式来思考问题了，就会发现C语言也没那么难了。所以这里面存在一个思维方式的转换的过程。这对于学Verilog来说也是一样的，只不过Verilog比C语言还要更加底层，我们只掌握了CPU的思维模式还不行，还需要再往下学一层“硬件电路的思维模式”，才能更好的掌握硬件编程语言。
今天Rose小哥分享一篇Nature上的关于偏手性对感觉运动节律、运动想象BCI控制方面的影响。
传统的多目标跟踪（MOT）任务旨在逐帧跟踪所有特定类别的对象，这在视频理解中起着至关重要的作用。尽管已经取得了重大进展，但它存在着灵活性和泛化能力差的问题。为了解决这个问题，最近提出了参考多目标跟踪（RMOT）任务，其核心思想是通过语言描述指导多目标跟踪。例如，如果我们将"左侧有移动的汽车"作为查询输入，跟踪器将预测与描述相对应的所有轨迹。然而，由于灵活性的高代价，模型需要同时执行检测、关联和引用，因此，平衡子任务之间的优化成为一个关键问题。
它的地位类似于其它计算机语言里的函数对象(Javascript,Python)，函数指针(C++)，或者函数引用(Perl)。
[导读]：前面一篇文章关于IIR设计的文章，还是有朋友点开来阅读。虽不知看官们的感想如何，但想着总还是有赏光一读，所以决定继续这个系列。本文来聊一聊平均滤波器，这题目咋一看非常容易。但个人觉得里面一些关键要点未必都明了，本文主要关注xx一维平均滤波器设计内在机理、应用场景。
今天给大家介绍一下如何把我们在质谱中的原始数据进行质谱峰的可视化展示，质谱峰代表了在某一个质荷比值的峰强度。那么如何在R语言中重建这些峰呢。我们今天就来给大家介绍下基于MALDIquant包和MALDIquantForeign包的实现过程。这两个包关系是MALDIquantForeign包主要为MALDIquant包提供数据的导入以及导出，从而实现原始数据的分析质控。那么我们还是老套路：安装，函数介绍，实例。
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