论文阅读和分析：Study of Feature Extraction Algorithms on PPG Signals to Detect Coronary Heart Disease

最新推荐文章于 2026-01-01 22:58:58 发布
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#论文阅读

主要内容：

1、提取PPG信号的各种特征，特征的类型；


HRV特征：

在这里插入图片描述


RR特征：

在这里插入图片描述

时域特征：

在这里插入图片描述


实验结论：

在这里插入图片描述


## 参考： Study of Feature Extraction Algorithms on Photoplethysmography (PPG) Signals to Detect Coronary Heart Disease
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【论文阅读】VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer
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前一篇博客介绍了智能体与入侵检测结合的工作IDS-Agent，其是大语言模型（LLM）驱动的人工智能入侵检测Agent系统，特点是能够解释检测结果、进行自定义设置并适应零日攻击。本文将介绍LAMD，一种LLM上下文驱动的Android恶意软件检测框架，LAMD结合关键上下文提取来隔离安全关键代码区域并构建程序结构，然后应用分层代码推理从低级指令到高级语义逐步分析应用程序行为。注意，由于我们团队还在不断成长和学习中，写得不好的地方还请海涵，希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬真值得我们学习。fighting！
242-267 GHz双基地超外差雷达系统：面向精密太赫兹传感与成像的65nm CMOS实现——论文阅读
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本文报道了一种242-267 GHz双基地超外差雷达系统，采用65nm CMOS工艺实现。该系统通过创新架构解决了传统FMCW雷达在太赫兹频段的动态范围、灵敏度和非线性问题。关键创新包括：采用独立TX/RX芯片的双基地配置提高隔离度；利用锁相放大器实现高精度相位测量；通过用户定义中频频率优化信噪比。系统实现了25 GHz带宽，距离精度达40 μm，速度精度80 μm/s，峰值EIRP为-2 dBm。理论分析表明距离精度与工作频率、积分时间和信噪比直接相关。该架构为精密太赫兹传感与成像提供了新的解决方案。
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GVL 并不是在“训练”一个模型，而是在“引导”一个已经具备强大世界知识的模型（如 Gemini-1.5-Pro）。它通过打乱帧序这一巧妙手段，迫使模型放弃简单的时序推断，转而深入理解画面中的语义进度，而示例则是为这种深层理解提供了必要的“上下文参考”。
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