伪造人像视频生成技术给社会带来了新的威胁，例如利用逼真的伪造图像和视频进行政治宣传、名人模仿、伪造证据以及其他与身份有关的操作。伴随着这些生成技术的发展，出现了一些被证实有效的 deepfake 检测方法，这些方法具备较高的分类准确率。然而，目前几乎没有任何工作关注 deepfake 视频的来源（即生成 deepfake 视频的模型）。
这种情感被心理学研究者称为道德提升感。道德提升感是一种道德情感，即当个体目睹他人道德行为后的感动与升华的情绪。那么，道德提升的神经基础是什么？我们是否可以利用神经信号识别出人们当前的道德提升水平？
抗抑郁药已被广泛使用，但其疗效仅为适中，部分原因是重度抑郁症的临床诊断包含生物异质性条件。华南理工大学和斯坦福大学研究人员在Nature Biotechnology杂志发表文章，试图识别抗抑郁药治疗反应的神经生物学特征（与安慰剂相比）。本研究开发了一个适用于静息态EEG（rsEEG）的潜在空间机器学习算法（latent-space machine-learning algorithm），并将其应用到安慰剂-对照抗抑郁药研究的数据中（n=309）。抗抑郁药舍曲林rsEEG模型（与安慰剂相比）可以稳健预测症状改善，并且应用于不同的研究地点和EEG设备上。这种舍曲林-预测的EEG特征可推广到另外两个抑郁样本，它反映了普遍的抗抑郁药物反应，并与rTMS治疗结果有相关。此外，通过同步TMS和EEG测量，研究者发现舍曲林rsEEG特征表征前额叶的神经反应。该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
全世界有超过1500万癫痫患者对药物没有反应。成功的手术治疗需要完全切除或切断癫痫发作区(SOZ)，即癫痫发作的脑区。然而，由于没有临床验证的SOZ生物标记物存在，手术成功率在30 - 70%之间。我们开发并回顾性验证了一种新的脑电图(EEG)标记物——神经脆弱性——在对91例患者的回顾性分析中，使用注释过的SOZ的神经脆弱性作为预测手术结果的指标。脆弱性预测了47例手术失败中的43例，总体预测准确率为76%，而临床医生的准确率为48%(成功结果)。在失败的结果中，我们确定了未得到治疗的脆弱区域。与作为SOZ标记的20种脑电图特征相比，脆弱性在预测能力和可解释性方面表现更好，这表明神经脆弱性可作为SOZ的脑电图生物标志物。本文发表在Nature neuroscience杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群，原文也会在群里发布)。
EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神经生理学学科之间的连接，并能够捕获ERP或基于傅里叶分析未观察到的过程（如连通性）。但是，本文献综述表明，脑电时频分析尚未被发展认知神经科学领域所广泛应用。因此，本文从概念上介绍时频分析，为了让研究人员便于使用时频分析，还提供了一个可访问脚本教程，用于计算时频功率（信号强度）、试次间相位同步（信号一致性）和两种基于相位的连接类型（通道间相位同步和加权相位滞后指数）。
最近评估大脑功能连接体的遗传性的努力主要集中在静态连接上。然而，评估随时间变化的连通性可以为大脑功能的内在动态本质提供有价值的见解。在这里，研究人员检查了人类连接组计划静息态fMRI数据的遗传率，以确定功能连接的动态波动是否有遗传基础。除了动态平均值和标准静态连通性外，还对动态连通性变化进行了评估。
注意缺陷多动障碍(Attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)的核心症状是注意力不集中、冲动和多动。全世界约有2-7%的儿童受到ADHD的影响，部分会持续到成年期，成年人患病率为4 - 5%，且ADHD与不良的长期结果相关，如社会适应障碍、学业问题以及与其他精神疾病共病等。 研究发现ADHD儿童EEG普遍偏慢，其特征是低频节律波(如θ波4-7 Hz)功率增加和高频的节律波的功率(如β 14–25 Hz )。在健康发育过程中θ/β比值(TBR)逐渐下降，而ADHD患者的θ/β上升被认为反映了发育迟缓或皮质觉醒不足。然而，最近的研究对θ/β与觉醒的关系及其作为ADHD诊断的可靠依据提出了挑战。除了θ/β外，静息态α波(8-12 Hz)的功率也成为了成人ADHD患者研究的重要课题。研究发现，休息状态ADHD患者前部脑区α波更高且伴随警戒水平更低。而在健康被试中，α波振幅的升高与对刺激感知减弱、走神及注意力缺失有关，另外运动皮层α波振幅的增加与主动的运动抑制有关。然而近期一些研究发现，与健康对照组相比，ADHD成人的α波功率有所提高，而另一些研究则发现ADHD成人α波水平的降低或者没有显著差异。因此，研究中关于α波功率相互矛盾的结果被视为多种支持ADHD电生理表型可能性的证据。 面对这种矛盾的结果，使用神经反馈(neurofeedback,NFB)来控制特定脑区的振荡成了解决这一问题的一个较好的选择。神经反馈导致的可塑性已经在运动和纹状体回路中得到了证实，这与ADHD的病理机制有关。研究表明，神经反馈也许能用于改善ADHD患者的注意力不集中和冲动症状，对成年人的长期影响至少为6个月，且效应接近于哌醋甲酯（又名利他林，是一种治疗ADHD的常用一线药物）。特别是，在注意过程中被调节的α波节律波（8-12Hz）被认为是ADHD潜在的生物标记。在各类研究中，成人ADHD异常的脑电振荡活动模式被反复提及。近期，来自瑞士日内瓦大学的研究团队使用脑电神经反馈的方法让成年ADHD被试自我调节α波的节律，以探索α波振荡对注意力表现和大脑可塑性的调节作用。他们研究团队在NeuroImage Clinical上发表了题为《Linking alpha oscillations, attention and inhibitory control in adult ADHD with EEG neurofeedback》的研究论文(Deiber et al., 2020)。本文对该研究进行详细解读。
诚如你在飞秒摄影介绍中所看到的，TOF技术是将时间维度的信息转换为空间维度信息的方法，其本质原理是我们在小学时就学过这样的公式： 距离 = 速度 * 时间
服务器是计算机的一种，它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，它在网络操作系统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及昂贵的专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发布及数据管理等服务。
自主神经系统和中枢神经系统之间的相互作用对人类大脑功能和健康的相关性尚不清楚，特别是当这两个系统在睡眠剥夺(SD)下受到挑战时。我们测量了健康参与者的大脑活动(用功能磁共振成像)、脉搏和呼吸信号以及基线脑淀粉样蛋白β负荷(用PET)。我们发现，相对于休息清醒(RW)， SD导致同步低频(LF， <0.1 Hz)在自主相关网络(AN)中的活动，包括背侧注意、视觉和感觉运动区域显著增加，我们之前发现这些区域与LF脉冲信号变化具有一致的时间耦合(由交感神经张力调节)。SD导致脉冲信号的LF成分与中脑网状结构中具有峰值效应的内侧网络之间，以及呼吸变化(由呼吸运动输出调节)的LF成分与小脑网络之间存在显著的相位一致性。SD期间AN的LF功率与脉中网和呼吸-小脑网络相位相干性独立且显著相关。SD期间AN的高LF功率(而非RW)与较低的β淀粉样蛋白负荷相关。总之，SD触发了同步大脑活动的自主模式，这种模式与不同的自主中枢相互作用有关。研究结果强调了整体皮质同步与大脑清除机制的直接相关性。
通过监测一个人的大脑活动，这项技术可以以前所未有的清晰度重建一个人听到的单词。这一突破利用了语音合成器和人工智能的力量，可能会带来计算机直接与大脑交流的新方法。它还能帮助无法说话的人（例如患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 或中风康复的人）重新获得与外界交流的能力。
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。
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近日，山东大学集成电路学院刘国洋助理研究员、周卫东教授团队提出了一种新型余弦卷积网络（CosCNN），并设计了相应的高效参数量化算法使其易于在FPGA中部署。研究结果表明所提出的余弦卷积网络能显著提高癫痫脑电检测的性能，且有望用于其它时间序列分析相关的深度学习模型中。相关成果以“Cosine Convolutional Neural Network and Its Application for Seizure Detection”为题发表在中科院一区Top期刊《Neural Networks》。山东大学集成电路学院为论文署名单位，刘国洋助理研究员为论文第一作者，周卫东教授为通讯作者。
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
随着计算机产业发展带来的计算性能与处理能力的大幅提高，人工智能在音视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用。在此背景下，确保人工智能的核心——深度学习算法具有可靠的安全性和鲁棒性至关重要。
EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法。
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摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
背景：脑电图数据很容易受到非神经来源信号的污染。独立分量分析(ICA)可以帮助EEG数据对这些伪影进行校正。伪迹的独立成分(ICs)可以由专家通过目测识别。但是伪迹特性有时是模糊的或难以注意到的，甚至专家也可能不同意如何对特定伪迹进行分类。因此，将伪迹属性告知用户，并给他们机会进行干预是很重要的。
从全球网络覆盖的角度来看，超过 80% 的陆地地区和 95% 的海洋地区没有被地面蜂窝网络覆盖。5G 网络的建设不仅要提供高网速，还要提供无处不在的移动网络接入。然而，在山区、沙漠和海洋等偏远地区，建设和维护 5G 地面网络的成本极其高昂，因此无法在这些地区提供 5G 网络覆盖。
机器学习通常被认为是解决困难问题的一个魔法解决方案，它将使我们从单纯的人类中解脱出来。但事实上，对于数据科学家和机器学习工程师来说，有很多问题比带有限规则集的图像或棋盘游戏中的简单对象识别要困难得多。
任务和函数在Verilog中用于描述常用的功能行为。与其在不同的地方复制相同的代码，不如根据需求使用函数或任务，这是一种良好且常见的做法。为了便于代码维护，最好使用子例程之类的函数或任务。
随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆,得出错误的谱估计.本文详细对比了工程随机振动理论的功率谱定义与Matlab中psd函数计算功率谱的区别,并提出用修正的psd函数计算功率谱的方法,并以一组脉动风压作为随机信号,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析,对比了两者结果的差异,证实了本文提出的修正方法的有效性.1随机振动相关理论1.1傅立叶变换求功率谱理论上,平稳随机过程的自功率谱密度定义为其自相关函数的傅立叶变换:Sxx()=12p+-Rxx(t)eitdt(1)其中,S(xx)()为随机信号x(t)的自功率谱密度,Rxx(t)为x(t)的自相关函数.工程随机振动中的随机过程一般都是平稳各态历经的,且采样信号样本长度是有限的,因此在实用上我们采用更为有效的计算功率谱的方法,即由时域信号x(t)构造一个截尾函数,如式(2)所示:xT(t)=x(t),0tT0,其他(2)其中,t为采样时刻,T为采样时长,x(t)为t时刻的时域信号值.由于xT(t)为有限长,故其傅立叶变换A(f,T)以及对应的逆变换存在,分别如式(3)、(4)所示:A(f,T)=+-xT(t)e-i2pftdt(3)xT(t)=+-A(f,T)ei2pftdt(4)由于所考虑过程是各态历经的,可以证明:Sxx(f)=limT1TA(f,T)2(5)在实际应用中,式(5)是作功率谱计算的常用方法.1.2功率谱分析中的加窗和平滑处理在工程实际中,为了降低工程随机信号的误差,一般对谱估计需要进行平滑处理.具体做法为:将时域信号{x(t)}分为n段:{x1(t)},{x2(t)},…,{xn-1(t)},{xn(t)},对每段按照式(5)求功率谱Sxixi(f),原样本的功率谱可由式(6)求得:Sxx(f)=1nni=1Sxixi(f)(6)如取一样本点为20480的样本进行分析,将样本分割为20段进行分析,每段样本点数为1024.将每段1024个样本点按照式(5)的方法分别计算功率谱后求平均,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,即相当于用高度为1,长度为T的矩形时间窗函数乘以原信号,导致窗外信息完全丢失,引起信息损失.时域的这种信号损失将会导致频域内增加一些附加频率分量,给傅立叶变换带来泄漏误差.构造一些特殊的窗函数进行信号加窗处理可以弥补这种误差,即构造特殊的窗函数{u(t)},用{u(t)}去乘以原数据,对{x(t)u(t)}作傅立叶变换可以减少泄漏:Aw(f,T)=+-u(t)xT(t)e-i2pftdt(7)其中,Aw(f,T)为加窗后的傅立叶变换.u(t)xT(t)实际上是对数据进行不等加权修改其结果会使计算出
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
傅立叶变换是许多应用中的重要工具，尤其是在科学计算和数据科学中。因此，SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初，SciPy 提供了该scipy.fftpack模块，但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
以上六步中，前两步跟单点响应谱分析一样，后四步将在下面作详细讲解。Ansys/Professional产品中不能进展随机振动分析。
首先，AM-AM和AM-PM失真的定义被作了详细的说明。接着文中谈到了使用矢量网络分析仪测量放大器失真的具体步骤。
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美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究人员制作了一种硅芯片，可以精确地将光学信号分布在微型类人脑网格上，展示了神经网络的潜在新设计。
测量是TD-LTE系统的一项重要功能。系统中需要使用测量结果完成诸如小区选择/重选及切换等事件的触发，同时，针对大量测量数据的统计分析也可用于对发现网络问题。测量数据较路测具体更全面、更完整、更易取得的优点。
针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗，以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题，本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。
研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供，研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。
机器之心发布 作者：网易云信音频实验室 网易云信音频实验室持续在实时通信音频领域进行创新，基于 AI 的啸叫检测方法的研究方案被 ICASSP 2022 接收，并受邀于会议面向学术界和工业界进行研究报告。 ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing) 即国际声学、语音与信号处理会议，是 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。2
主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。
电液伺服系统在自动化领域是一类重要的控制设备，被广泛应用于控制精度高、输出功率大的工业控制领域．液体作为动力传输和控制的介质，跟电力相比虽有许多不甚便利之处且价格较贵，但其具有响应速度快、功率质量比值大及抗负载刚度大等特点，因此电液伺服系统在要求控制精度高、输出功率大的控制领域占有独特的优势。电液伺服控制系统是以液压为动力，采用电气方式实现信号传输和控制的机械量自动控制系统。按系统被控机械量的不同，它又可以分为电液位置伺服系统、电液速度伺服控制系统和电液力控制系统三种。
在正式阅读文章之前，请随小编一起了解下本研究的大Boss：MU节律，到底是什么。mu-rhythm（mu节律），出现在中央区或Rolandic区，如下图所示：
多雨的夏季，蜻蜓最为常见，这些美丽的生物的飞行速度极快，狩猎能力也极为出色：蜻蜓狩猎的成功率捕获了高达 95% ，它们一天可以吃掉数百只蚊子。
摘要：癫痫是一种由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病, 也是全球最常见的神经系统疾病之一. 基于EEG的癫痫自动检测是指通过机器学习、分布检验、相关性分析和时频分析等数据分析方法, 对癫痫发作阶段的EEG信号进行自动识别的研究问题, 能够为癫痫诊疗与评估提供客观参考依据, 从而减轻医生工作负担并提高治疗效率, 因此具有十分重要的理论意义与实际应用价值. 本文详细介绍基于EEG的癫痫自动识别整体框架, 以及对应于各个步骤所涉及的典型方法. 针对核心模块, 即特征提取与分类器选择, 进行方法总结与理论解释. 最后, 对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望.
码元： 在数字通信中常常用时间间隔相同的符号来表示一个二进制数字，这样的时间间隔内的信号称为(二进制）码元。而这个间隔被称为码元长度。值得注意的是当码元的离散状态有大于2个时（如M大于2个）时，此时码元为M进制码元。（百度百科）
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
随着应用端需求的不断提升，存储、计算和通信芯片模块性能的局限性也愈发明显，因此业内研究人员都在不断探索新的技术方向，以用最低成本开发出更优性能的硬件来支持软件系统的发展。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
本文重点介绍德州仪器 （TI） 的包络跟踪，这是一种用于提高 LTE 发射器 PA效率的新型电源管理技术。
1.Tools >> reject data using ICA >> reject component by map 点击这里会画出所有ICA成分的缩略图，可以有一个全局观。在这里大致观察后如果觉得哪个成分有问题，可以点击查看大图
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