信号处理

YaraMemo2 天前
人工智能·算法·5g·信息与通信·启发式算法·信号处理
元启发式算法框架min⁡x f(x)s.t. gi(x)≤0,i=1,⋯ ,I, hj(x)=0,j=1,⋯ ,J, x∈Ω.\begin{align*} \min_{\boldsymbol x} &~~ f(\boldsymbol x)\\ {\rm s.t.} &~~ g_i (\boldsymbol x) \le 0, i = 1, \cdots,I, \\ &~~ h_j (\boldsymbol x) = 0, j = 1, \cdots,J, \\ &~~ \boldsymbol x \in \Omega.
搞科研的小刘选手3 天前
信号处理·测量·智能控制·学术会议·会议推荐
【西安石油大学、中海油田服务股份有限公司主办 | 北京举办】第八届智能控制、测量与信号处理国际学术会议 (ICMSP 2026)第八届智能控制、测量与信号处理国际学术会议(ICMSP 2026)2026 8th International Conference on Intelligent Control, Measurement and Signal Processing
Zenova EdgeOS5 天前
边缘计算·信号处理·工业网关
工业边缘信号处理:从优雅退出到信号路由的工程实战工业边缘进程常年运行在电站柜、配电房、网关盒子和容器里。它们会经历升级、重启、配置变更、网络抖动和父进程替换。如果信号处理只是“捕获 SIGTERM 后立刻退出”,现场很容易出现数据断链、队列丢包、子进程残留、配置半新半旧,以及升级平台误判进程崩溃。
2501_9298072512 天前
考研·信息与通信·信号处理·通信·电子信息
考研初试专业课140+总分400+重庆邮电大学801信号与系统考研经验重邮,电子信息与通信工程,真题,大纲,参考书,博睿泽信息通信Jenny。
kyle~12 天前
数学建模·信号处理
滤波---指数移动平均法(Exponential Moving Average, EMA)指数移动平均(Exponential Moving Average, EMA),又称指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average, EWMA),是工业测控、机器人感知、数字信号处理与控制系统中应用最广泛的一阶平滑算法。 本文从统计平滑与数字信号处理双重视角出发,系统推导EMA的核心原理、参数物理意义、频域特性与工程实现方法,厘清平滑因子α\alphaα、时间常数τ\tauτ、截止频率fcf_cfc与等效窗口长度的换算关系。
hans汉斯18 天前
人工智能·目标检测·计算机视觉·cnn·信息与通信·信号处理
采煤工作面隐患目标检测中YOLO11与Faster R-CNN的对比研究针对煤矿井下采煤工作面裂缝、鼓包、坍塌等隐患检测中样本有限、特征微弱的问题,构建500张实景图像数据集,对比YOLO11与Faster R-CNN。实验表明,YOLO11最优mAP50达94.80%,精确率96.30%,召回率89.60%,参数量仅2.59 M,推理速度72 FPS,对细长裂缝等小目标检测完整精准;Faster R-CNN的mAP50为81.91%,对大尺度坍塌较好,但小目标漏检明显。YOLO11在精度与实时性上更具优势,适合井下部署。
T.i.s19 天前
信号处理·离散化·归一化
电磁波重构心电图中对金标准归一化问题的探讨一份标准心电图由按顺序出现的P波、QRS波群、T波,有时还有U波组成。各波形的幅值(即高度,代表电压)差异显著,其中QRS波群的R波幅值最高,而U波幅值最低。
这张生成的图像能检测吗20 天前
人工智能·深度学习·信号处理·信号去噪
(论文速读)TADNet:心磁图信号去噪的时间分解和基于注意力的深度学习论文题目:Temporal Decomposition and Attention-Based Deep Learning for Magnetocardiography Signal Denoising(心磁图信号去噪的时间分解和基于注意力的深度学习)
EW Frontier20 天前
python·matlab·信号处理·雷达·mimo·稀疏阵列·stap
【雷达信号处理】5 个阵元追平 16 个阵元:稀疏阵列 STAP 的实测报告【附python+matlab代码】雷达阵列的成本,大头在阵元通道。阵元能不能省?省了之后性能掉多少,检测器又该拿什么来补?这篇文章拆解一套开源代码(GitHub: phillipvu/radar_matlab,原版为 MATLAB,现已转写为带测试的 Python 包)里的三条实测结论,数据全部可以复现。核心算法多分支匹配追踪(MBMP)出自 Rossi、Haimovich 和 Eldar 的经典论文 [1],值得对着原文再读一遍。
FPGA-ADDA22 天前
信号处理·fpga·rfsoc·zu47dr·47dr
雷通微系统推出RTSD2605:RFSoC + 英伟达GPU一体化信号处理平台高速射频系统做到更高带宽、更低时延之后,真正影响工程落地的,往往是采集、同步、实时处理和后端计算之间如何协同。RTSD2605 以 XCZU47DR RFSoC 与 NVIDIA Jetson AGX Orin 构建板级异构处理平台,在同一块板卡上完成射频采集、同步、FPGA 实时处理和 GPU 并行计算,为雷达信号处理、高速通信、人工智能推理及边缘计算提供一条更紧凑的数据链路。
传感器与混合集成电路25 天前
分布式·数据分析·信号处理
储气库漏失检测技术解析:分布式光纤如何锁定环空窜漏的精确位置一、问题背景:多周期注采后环空压力攀升 地下储气库在天然气季节调峰中承担着关键角色。与常规气井的单向开采不同,储气库注采井每年都要经历注气期和采气期的反复切换,井筒内的温度场和压力场随之发生周期性剧烈变化。经过数年甚至十余年的多周期运行,不少储气库出现了一个共性问题:A环空、B环空乃至C环空的压力逐年升高。
m0_547486661 个月前
信号处理
《现代信号处理教程》 全套PPT课件2026《现代信号处理教程》 全套PPT课件2026课件参考:《现代信号处理教程》 第3版 湖广书 教材课件内容:
加油码25 天前
linux·bug·信号处理
探秘 volatile关键字:编译器的过度优化信号相关内容可以看这里:Linux信号机制博客作为一名 C/C++ 开发者,你一定遇到过这样的场景:代码逻辑明明是对的,Debug 版本跑得欢天喜地,一上 Release 版本(开启优化)就直接“罢工”了。
这张生成的图像能检测吗1 个月前
人工智能·信号处理·信号去噪·鸡群算法·模态分解
(论文速读)基于鸡群算法变分模式分解的超低温振动传感器去噪论文题目:Denoising of ultra-low temperature vibration sensors based on variational modal decomposition by Chicken Swarm Optimization(基于鸡群算法变分模式分解的超低温振动传感器去噪)
m0_547486661 个月前
python·信号处理·数字信号处理
《数字信号处理:使用Python分析与实现》全套PPT课件2026《数字信号处理:使用Python分析与实现》全套PPT课件2026课件参考:数字信号处理:使用Python分析与实现 李蓉艳 教材
szarron1 个月前
网络·算法·5g·信号处理·射频工程·频谱仪
HT666 0.6-6GHz 定向高增益手持天线:EMC 测试与频谱定位实战指南一、前言:为什么需要一款宽频手持定向天线? 在射频工程、EMC 预测试、电磁环境勘测及干扰源定位场景中,一款兼顾宽频段、高增益、便携性的天线是提升工作效率的核心工具。传统天线往往存在频段覆盖窄、增益不足、操作繁琐等问题,而 HT666作为一款0.6-6GHz 定向高增益手持天线,精准适配频谱仪、EMC 测试设备,成为工程人员外场作业的优选方案。本文将从参数解析、核心原理、实操技巧、场景应用及避坑指南五个维度,全面拆解 HT666的技术特性与实战用法,助力工程师快速上手、高效解决实际问题。 二、HT666核
这张生成的图像能检测吗1 个月前
人工智能·机器学习·无人机·信号处理·故障诊断·特征提取·缺陷识别
(论文速读)基于 MEMS 振动的无人机智能健康监测:螺旋桨损伤与结构松动检测论文题目: Intelligent UAV health monitoring: Detecting propeller and structural faults with MEMS-based vibration(智能无人机健康监测:基于 MEMS 振动信号检测螺旋桨与结构故障) 期刊: Engineering Science and Technology, an International Journal
这张生成的图像能检测吗1 个月前
无人机·信号处理·故障诊断·结构设计·缺陷识别·旋翼故障
(论文速读)基于频域分集调制的单通道无人机螺旋桨损伤诊断论文题目:Frequency-domain diverse modulation for single-channel UAV propeller damage diagnosis(基于频域分集调制的单通道无人机螺旋桨损伤诊断)
DuHz1 个月前
论文阅读·算法·信息与通信·信号处理
论文解读:用于数据分析的极值点对称模态分解方法 (Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)Wang J L, Li Z J. Extreme-point symmetric mode decomposition method for data analysis[J]. Advances in Adaptive Data Analysis, 2013, 5(03): 1350015.
中微极客1 个月前
人工智能·架构·信号处理
边缘AI赋能可穿戴:实时生物信号处理架构与工程实践# 边缘AI赋能可穿戴:实时生物信号处理架构与工程实践## 一、背景:传统云计算架构的瓶颈与边缘AI的破局