这是去年暑假帮老师给下一届学弟学妹们整理的一份英文单词表，因为在上数字信号处理这门课时，我们所有的讲义和教材都是英文的，老师希望整理出来给学生们记忆。而我 9 月份又要重新上一遍这门必修课，整理出来也便于自己记忆。
在数据采集领域，RC低通滤波器是最常见的一种信号调理电路，用于抑制高频干扰或噪声，下图是无源RC低通滤波器的最简单示意图。仅仅一个电阻和电容就可以实现，其截止频率Fc=1/(2πRC)Hz，允许低于Fc Hz的信号通过，高于Fc Hz的信号不通过，一阶RC滤波器过渡带比较宽，信号不会衰减的那么剧烈。
共空间模式（Common Spatial Pattern, CSP）是一种对两分类任务下的空域滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。公共空间模式算法的基本原理是利用矩阵的对角化，找到一组最优空间滤波器进行投影，使得两类信号的方差值差异最大化，从而得到具有较高区分度的特征向量。
1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络，并将之命名为“感知器”(Perceptron)。 感知器有两个层次：输入层和输出层。 输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。 输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。 感知器是当时首个可以学习的人工神经网络。Rosenblatt现场演示了其学习识别简单图像的过程。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第41章 FIR滤波器的群延迟（重要） 本章节为大家介绍
卷积神经网络 (CNN) 得到了广泛的应用并且事实证明他是非常成功的。但是卷积的计算很低效，滑动窗口需要很多计算并且限制了过滤器的大小，通常在 [3,3] 到 [7,7] 之间的小核限制了感受野（最近才出现的大核卷积可以参考我们以前的文章），并且需要许多层来捕获输入张量的全局上下文（例如 2D 图像）。图像越大小核的的表现就越差。这就是为什么很难找到处理输入高分辨率图像的 CNN模型。
运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。
滤波器是常见的信号调理电路，其中低通滤波器最为普遍，我们常听说一阶滤波器、二阶滤波器，二者有什么差别呢？
机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通滤波器，能够更好捕获 “右移” 产生的高频异常信息。在四个大规模图异常检测数据集上，BWGNN
来源：机器之心本文约2700字，建议阅读5分钟本文提出了图异常检测的新工具 ——Beta 小波图神经网络 (BWGNN)。 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度（即图拉普拉斯矩阵的谱分解）分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是：异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们又提出了 Beta 小波图神经网络（BWGNN）。它拥有多个具有局部性的带通
传统的带通滤波器设计方法中涉及了很多复杂的理论分析和计算。针对上述缺点，介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案，详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计步骤，然后给出了在Proteus中对所设计的滤波器进行仿真分析和测试的方法。测试结果表明，使用该方法设计的带通滤波器具有性能稳定。设计难度小等优点，也为滤波器的设计提供了一个新的思路。
很久前做的一个数字幅频均衡功率放大器，记着好像是一道电赛的题目， 这个设计中硬件部分较多，好多年前做的设计了，翻看了当时做的报告，做的还是有些粗糙的，现在将本报告分享出来，有需要做类似的设计可参照。
低频信号：脑电信号的频率通常在0.5 Hz到100 Hz之间，其中大多数信号集中在1 Hz到30 Hz之间。而且随着大脑活动的增加，脑电信号的频率也会增加。
（2）结合所设计的电路图说明该电路的设计思路和过程，通过计算得到该电路的理论截至频率值，计算误差。 设计思路： 需要满足题目要求的通带增益0dB，3dB截至频率20Hz~20kHz，则需要构造二阶带通滤波器。二阶带通滤波器由一个VCVS式二阶低通滤波器和一个VCVS式二阶高通滤波器构成，二阶低通滤波器确定上限3dB截止频率为20kHz，二阶高通滤波器决定下限3dB截止频率为20Hz。 设计过程： 由查表法可以分别确定出低通滤波器和高通滤波器的各元器件值如下图： 二阶低通滤波器查表：
深度学习基础理论-CNN篇 卷积层 卷积层（convolution layer）是卷积神经网络中的基础操作，甚至在网络最后起分类作用的全连接层在工程实现时也是由卷积操作替代的。 01 什么是卷积层 卷积运算实际是分析数学中的一种运算方式，在卷积神经网络中通常是仅涉及离散卷积的情形。下面以dl = 1 的情形为例介绍二维场景的卷积操作。假设输入图像（输入数据）为下图中右侧的5×5 矩阵，其对应的卷积核（亦称卷积参数）为一个3 × 3 的矩阵。同时，假定卷积操作时每做一次卷积，卷积核移动一个像素位置，即卷
本文翻译自：http://www.earlevel.com/main/2003/02/28/biquads/
最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络（TDNN）。TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络。它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。在TDNN出现之前，人工智能领域在BP神经网络（back-propagation）的研究方面取得了突破性进展[7]，因此TDNN能够使用BP框架进行学习。在最初作者的对比实验中，在相同条件下，TDNN的性能优于隐马尔可夫模型（HMM），后者是80年代语音识别的主流算法[6]。
滤波器是什么? 滤波器是对波进行过滤的器件，一般有两个端口，一个输入信号、一个输出信号。可以说它是重要的电子元器件，滤波器把电源功率传输到设备上，大大衰减经电源传入的EMI电磁干扰信号，保
原图像中光干扰较大，因此我们后面的处理会使用下图红框这样只有杆影的局部区域进行计算。
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
滤波的含义和应用就不再赘述，先理清楚几个概念：频谱就是频率的分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。设一个能量信号为f(t)，则它的频谱密度F(ω)可以由傅里叶变换求得。
之前的几篇文章对FreeRTOS的部分源码进行了分析，可以发现FreeRTOS对于任务、事件标志组、消息队列等的实现都是通过控制块的方式来操作。
脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号，可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式，特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征而定制的，这限制了其对特定信号的应用。卷积神经网络(Convolutional neural networks， CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类，并成功地应用于脑电信号识别中；然而，它们主要应用于单个BCI范例，因此尚不清楚这些架构如何推广到其他范例。在这里，我们想问的是，我们是否可以设计一个单一的CNN架构来准确地分类来自不同BCI范式的脑电图信号，同时尽可能小型的方法。在这项工作中，我们介绍了EEGNet，一个小型的卷积神经网络为基于脑电图的BCI。我们介绍了深度卷积和可分离卷积的使用来构建脑电图特定模型，该模型封装了众所周知的脑机接口脑电图特征提取概念。我们比较了EEGNet，包括被试内和跨被试分类，以及目前最先进的四种BCI范式：P300视觉诱发电位、错误相关负波(ERN)、运动相关皮层电位(MRCP)和感觉运动节律(SMR)。我们表明，当在所有测试范例中只有有限的训练数据可用时，EEGNet比参考算法更好地泛化，并取得了相当高的性能。此外，我们还演示了三种不同的方法来可视化训练过的EEGNet模型的内容，以支持对学习到的特征的解释。意义：我们的结果表明，EEGNet足够鲁棒，可以在一系列BCI任务中学习各种各样的可解释特征。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE或Vivado中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车是马还是飞机未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
深度神经网络推动了许多机器学习任务，包括语音识别、视觉识别和语言处理，是人工智能的有力工具。为了让深度神经网络得以更好地应用，就要让其有更高的准确率以及更快的速度，而剪枝技术可以满足这两点。
刚参加了昨天的硕士研究生考试，专业课考的信号与系统，报考学校今年出题出的有点偏，不是题型偏而是考察知识点有明显的偏重，简单说考纲里所罗列的考点最多只考了百分之三十，考系统输入输出方程的提有好几道，傅立叶的题好几道，考试前我特意巩固的离散系统没怎么考，拉普拉斯没怎么考，上场前画了个信号流熟悉了熟悉梅森公式热热身也没考，滤波器也没按正常套路考。。。。。总之今年专业课有点诡异。 不管怎样已经考完了过去了就不再去想了静待结果吧。 今天从实用的角度好好学习学习滤波器以及傅立叶变换，先搞滤波器。考前star了一个git
算术平均滤波器是最简单的均值滤波器，与空间域滤波中的盒式滤波器相同。 计算公式如下：
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
可以使用线圈追踪技术来确定一个小磁粒在线圈内的位置。这种技术称为磁感应定位或磁场定位。
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
设计一个11阶的切比雪夫带通滤波器，利用ADS仿真优化并制作所需空心电感，调试符合如下指标的带通滤波器：
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
在ADC的硬件设计中，都需要在模拟输入端加一个低通滤波器，称为抗混叠滤波器，抗混叠滤波器用于限制最高输入频率，如果需要降低采样率，则需要在代码中实现抽取操作，在抽取前也需要抽取滤波器以限制最高频率分量，当原始信号中含有大于fs/(2D)的频率分量（采样率fs，抽取因子D），抽取后的信号会出现混叠，当使用带宽为pai/D的滤波器，可实现抗混叠。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
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。
对于微弱的信号的处理方式一般是：放大和滤波，这个过程中就涉及到放大电路的选取、滤波器的选择以及偏置电路的设计。本例以实例的方式讲解并附带参数计算、仿真、实物测试三个环节。
对于NR，需要改进波形设计以有效地复用不同的服务，同时分别针对每个服务的特定要求进行优化。
HEVC算法旨在对视频帧进行块处理，以消除视频数据中的空间或时间冗余，本质上是通过对被编码块中的样本值进行预测来消除冗余。帧内预测主要进行空间处理，涉及从相邻块的像素值中预测当前块内的像素值，帧间预测通过使用先前编码帧的图像区域进行预测来消除时间冗余。残差信号，即编码图像与预测图像之间的差值，经过离散二维傅立叶变换（DFT），得到的频谱系数按级别进行量化。在最终编码阶段，量化后的频谱系数值序列与相关的预测、频谱变换和量化信息一起进行熵编码。编码器中的空间和时间预测使用解码图像进行，这确保了编码器和解码器之间的预测结果相同。解码过程包括对频谱系数进行反量化和进行逆离散傅立叶变换（IDFT），恢复的差异信号被加到预测结果中。
同一时间，赛微电子也发布公告宣布，近日，旗下控股子公司赛莱克斯微系统科技（北京）有限公司（简称“赛莱克斯北京”或“北京 FAB3”）以 MEMS （微机电系统）工艺为某客户制造的系列 BAW（Bulk Acoustic Wave,带谐振腔体声 波）滤波器完成了小批量试生产阶段。2023 年7月15日，该客户已与赛莱克斯北京同步签署《长期采购协议》， 赛莱克斯北京开始进行 BAW 滤波器的商业化规模量产。
在上一篇，我重点介绍了线性移不变滤波器，并且提到了这些滤波器可以用卷积来实现，其中：
2）高性能有限脉冲响应（FIR），多相抽取器，多相内插器，半带，半带抽取器和半带内插器，希尔伯特变换和内插滤波器实现
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