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机器视觉 —— 光信号检测

本文记录《机器视觉》 第二章图像成像原理相关内容，主要介绍数字图像是如将光线转换为信号的。 信号检测 几乎所有图像传感器的工作原理都依赖于：光子击打某种特殊材料时所产生的“电子/空穴”对。...不同的图像传感器之间的区别在于：它们对带电粒子流的检测方式不同。...此外，并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率，记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量，因此，它依赖于入射光的波长\lambda。...随机性和噪声 信号测量过程中所产生的随机“起伏”会影响我们所得到的测量结果。我们进行重复测量，可能会得到不同的结果。通常，测量结果会聚集在一个“正确”结果的周围。...为了获得足够精细的图像，我们需要很多测量结果，这些结果中最小的图像数据单元称为像素。 矩形数组中的每一个数所表示的是：对应的小区域上的平均辐照强度。

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频谱仪无线信号测试_无线信号检测仪app

关键图表包括： 实时 FFT – 实时查看环境内的 RF 能量以及当前、更大、更大持有和平均 RF 信号电平。...用户可以叠加实时 FFT 图上的通道占空比，以简化检测过程，并且重点关注对无线网络性能影响更大的 RF 干扰源。 频谱密度 – 显示当前捕获期间常见信号的实时信息，查看更长周期的网络。...占空比 – 显示干扰信号出现的频率。占空比高意味着干扰源不断传输信号，极有可能对受其影响的通道带来问题。 事件频谱 – 显示过去 5 分钟检测到的干预设备的实时信息。...通道占用度 拥有 RF 频谱分析仪的用户通常需要依赖供应商来创建默认签名或分类，以进行 RF 干扰源的检测和识别。...频谱分析仪供应商自身也努力在其内部分类数据库中建立和包括每个可能造成 WLAN 网络严重破坏的、独特的 RF 干扰源。

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    利用可解释AI检测气候信号

    我们想利用这些方法检测在完全耦合的气候模式中模拟复合极端事件、内部变异和强迫趋势的偏差/差异。可解释AI方法可作为理解气候系统物理机制的又一个工具。...通过使用人工神经网络，我们考虑了区域气候信号潜在的非线性，这些信号因温室气体和工业气溶胶而随时间演变，可能不容易被传统的统计方法捕获。...我们发现，东南亚、南大洋和北大西洋是关键的区域信号，对ANN进行预测非常重要。相关的模式在气溶胶和温室气体模拟中也有所不同。...最后，也许是最有意思的，我们发现，将工业气溶胶固定在1920年的水平上，利用大集合训练ANN后，基于真实观测的年度预测（从1920年到2015年）与实际数据的相关性更加密切。...本研究表明，可解释AI方法如何能够成为识别区域气候变化信号出现时间的宝贵工具。

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    EEG和MEG是否可以检测到小脑信号？

    如果您对脑电及脑磁图数据处理感兴趣，欢迎浏览思影科技课程及服务（可添加微信号siyingyxf或18983979082进行咨询）： 第七届脑电数据处理入门班（重庆，8.2-7） 第二十届脑电数据处理中级班...（重庆，8.9-14） 第九届脑电数据处理入门班（重庆，9.22-27） 第二十一届脑电数据处理中级班（南京，9.7-12） 第六届脑电信号数据处理提高班（南京，7.20-25） 第七届脑电信号数据处理提高班...因此，如果预期信号来自小脑或皮层下，可以使用CSS（皮层信号抑制）对已有数据重新分析。...小脑侵入性电生理记录与MEG/EEG不能提供有关小脑中信号消除幅度的实际信息，不过数据模型表明，小脑信号消除不太可能使MEG/EEG无法记录小脑信号。...尤其是丘脑位置靠近大脑中心，并且形态不佳，因此丘脑是否能被MEG完全检测到仍然存在争议。然而，模拟和真实数据表明MEG对源自海马，杏仁核和丘脑的信号敏感。

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    基于声音信号的工业设备异常检测

    异常检测主要目标是将异常事件与正常事件区分开来，因此才有了“异常”一词。本文将介绍基于声音信号的工业机械异常检测，使用的数据集是MIMII声音数据集，该数据集很容易在网上获得。...异常检测的任务可以通过多种方式实现。其中最简单的一种方法是将问题作为监督学习任务，并对正常和异常声音训练分类器。这种方法的问题是异常情况很少，相应地异常类的数据量有限，这样会对分类性能有很大的影响。...模型学习数据的隐藏内部表示，该数据使用比原始数据更低的维度来描述数据集的信息。 异常检测 现在引入了自编码器后，可以利用该模型执行异常检测。...首先使用机器在正常状态下运行的声音信号来训练构建的自编码器模型。然后将使用训练好的模型在错误阈值的帮助下执行异常检测。 因为我们这里使用声音数据集，所以需要从原始声音信号中提取特征作。...结果非常直观，因为模型在训练阶段没有异常声音的数据，这就是相应的rmse高于正常操作声音的原因。 所以我们可以将重构的rmse值与阈值进行比较，进行异常检测。

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    工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN存储数据导出

    河北稳控科技工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN存储数据导出 图片 当设备工作于自动启动模式时， 定时采集到的数据保存于设备内部文本文件内，可使用专用工具 DSTool进行文件下载。...图片 在 VTN 每次开机时，会检测是否有外接 U 盘，当检测到 U 盘时，会将设备内部数据下载到 U 盘。使用参数 EX_SYNC_MOTCH 可以设置下载数据的几种方法。...0 表示不同步， 1 表示同步全部， 2 表示仅同步未同步过的数据， 3 表示仅同步最后一条，这个参数的高字节为 1 时表示在同步完成后自动删除设备内部已经存储的所有数据。...当设备一直外接有 U 盘时， 每次进行设备内部数据存储时，会自动将数据同步到 U 盘。将 U 盘插入计算机 USB 接口即可看到已经存储的数据文件（下图）。 图片

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    Notch 信号通路的抑制剂、检测 | MedChemExpress

    别具一格的 Notch 大多经典的信号通路 (如 RTK 信号通路) 遵循“信号-受体-信号转导 (产生二次信使)-细胞核-转录”的信号级联放大模式，而 Notch 通路则不按照这个套路出牌：Notch...受体与邻近细胞的配体相互作用介导短时通讯，从细胞表面到细胞核基因组的信号是直接的，线性的，没有信号级联放大的过程。...经典信号通路中，细胞膜上的受体就像信号接收器，接受外源信号，继而发生下游级联放大反应，其配体可源于细胞外基质。...Notch 通路的基础研究“小套路” 不像其他通路 (如 RTK、MAPK 等)，Notch 通路没有磷酸化之类的指标可以检测。...总结： 1、Notch 信号通路是线性的信号通路。 2、Notch 信号通路激活后的检测，通常是检测通路被激活后的 NICD 或者下游一些靶基因。

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    【数字信号处理】相关函数应用 ( 正弦信号 的 自相关函数 分析 | 在白噪声中检测正弦信号 )

    文章目录 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 ---- 正弦信号 A \sin \omega n , 其 幅度 A = 1 , 功率 P_s = 0.5..., 下图是该正弦信号的函数图 : 白噪声信号 N(n) , 方差 1 , 信噪比 \rm SNR = -3dB , 信号长度为 512 ; 下图是 正弦信号 s(n) = A \...sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后的 函数图 : 从上图中 , 基本看不到信号 , 信号完全淹没在噪声中了 ; 求 正弦信号 s(n) = A \sin \omega...信号功率 + 噪声功率 = 1.5 信号功率是 0.5 , 噪声的功率是 1 , 在 m = 0 处 , 白噪声的功率是 1 , 信号的功率是 0.5 ; 在其它地方 m \not...= 0 时 , 白噪声功率趋近于 0 , 只剩下 信号功率了 , 这样实现了在 噪声中 检测 信号 ;

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    ROM存储14周期正弦信号构造DDS

    为何采用ROM而不是直接采用DDS核来进行正弦信号的合成？ 实际中如果只需要合成正弦信号，那么DDS核是一个很好的选择，而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散。...由于ROM表中的数据可以由我们自己选择，采用ROM做DDS具有更强的灵活性。 在使用chipscope时，添加ICON核和.cdc文件的区别？...，所以有些信号会被优化掉或者改名字等。...---- Matlab仿真——ROM表存储数据 %% ROM产生 （无符号数） ROM_N=2^10; %ROM表深度 DATA_L=14; %ROM位宽 t=1:ROM_N; y=(2^DATA_L...ROM表存储的是连续的数值 按照上面的理论，可以认为ROM表中存储的是正弦信号的平顶采样结果。如下图所示（一个全周期的ROM表，对称性满足1/4周期存储的要求） ?

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    VM系列振弦采集模块信号检测与采样

    VM系列振弦采集模块信号检测与采样VMXXX 内部有振弦传感器的信号检测、 有效性检测机制， 仅信号幅值位于预设的合理区间时，才会进行数据采样， 当完成足够数量的样本采样后立即进行信号质量分析计算，得到频率...、频模值及多个信号质量表征值更新于对应的只读寄存器内，读取这些寄存器值，即可得到当前测量结果数据和信号质量。...， 每个信号发生时均会检测当前信号的幅值，当信号幅值大小位于 SIG_TH规定的上下限之间时，才会被采样。...SIG_TH 的默认值为 0x6400， 即上限为 100%，下限为 0%，所有数据均认为是“ 有效” 的。...本模块在采样计算过程中还有另外的样本错误剔除规则， 即便不进信号幅值限制也会在剔除计算时将异常数据剔除，故此通常情况下使用默认值不会对测量结果造成太大影响， 详见“ 3.13.4 频率计算与质量评定”

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    工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN数据存储与发送

    河北稳控科技工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN数据存储与发送 图片 自动存储与发送 仅当设备处于“自动定时启动模式” 时，数据的自动存储和自动发送功能有效，在此模式下， 寄存器STORE_MIN...若 USB 接口连接有 U 盘，则会自动将内部存储的数据同步到 U 盘。 当 VTN4XX 工作于自动启动模式时， 每次启动后自动完成传感器数据采集、 存储、 发送工作， 并在工作完成后自动关机。...根据外接传感器信号质量强弱，整个工作过程的耗时会有不同， 寄存器 SMIN_SEC 用于设置每次自动开机后工作过程最小的时间长度，单位为“秒” 。...FF FF： 第 64 通道值 01 18： 数据帧校验 CRC16(数据帧是指从 01 03 80 开始的数据) 注：数据前导识别符号默认为“$CHDAT=” ，可使用指令$STFX=xxxx 自定义前导符号设置...手动存储一组数据 长按【SWITCH】按键，当数码管显示类别切换后不要松开，约 2 秒后自动存储一组数据，数码管显示数据（DAT SAVOK），蜂鸣器短响表示存储成功，立即松开按键即可。

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    【数字信号处理】相关函数应用 ( 正弦信号 的 自相关函数 分析 二 | 在白噪声中检测正弦信号 )

    文章目录 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 ---- 正弦信号 s(n) = A \sin \omega n , 其 幅度 A = 3.166 , 功率...P_s = 5.01 , 信号长度为 512 ; 下图是该正弦信号的函数图 : 白噪声信号 N(n) , 方差 1 , 信噪比 \rm SNR = 7dB , 信号长度为 512...; 下图是 正弦信号 s(n) = A \sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后的 函数图 : 从上图中 , 可以大概分辨出信号 , 比上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用...( 正弦信号 的 自相关函数 分析 | 在白噪声中检测正弦信号 ) 中 , 叠加后的信号 明显很多 , 下图是上一篇博客中叠加后的信号 : 上图的叠加信号 , 基本无法辨识 ; 求 正弦信号...5.01 ; 在其它地方 m \not= 0 时 , 白噪声功率趋近于 0 , 只剩下 信号功率了 , 这样实现了在 噪声中 检测 信号 ; 信号的功率越大 , 越容易识别噪声中的信号 ;

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    存储数据

    数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    【数字信号处理】相关函数应用 ( 相关函数应用场景 | 噪声中检测信号原理 )

    文章目录 一、相关函数应用场景 一、相关函数应用场景 ---- 求下面信号的 " 自相关函数 " : x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n) 其中 N(n) 为 高斯白噪声 ; 高斯白噪声...是 功率信号 , 在 m = 0 时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 , 但是只要 m 不为 0 , 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 , 自相关函数 与 功率谱密度...是一对 傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 , 在 m = 0 时 , 相当于 \delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其...功率密度函数 都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 在噪声中检测信号 , r_N(m) 只有在 m=0 时有值 , 一旦 m 增加或减小 ( 绝对值增加 ) , 该 r_N...(m) 值会趋于 0 , 剩下的那个就可以检测出来了 ;

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    android 数据存储---- SharedPreferences实现数据的存储

    SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去  xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value  简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：

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    数据分类及存储特性——NoSQL数据存储

    ◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...加速数据：日志、消息和信号等数据通常以高容量和速度到达。数据提取服务通常要在将其传递到适当的目的地之前处理该信息，这样的数据存储需要支持高速写入。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。...◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。

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