【文献调研】多模信号融合（2）

最新推荐文章于 2024-06-22 13:22:56 发布
最新推荐文章于 2024-06-22 13:22:56 发布
阅读量276 收藏 1
点赞数
文章标签： 学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41996917/article/details/125028357
版权
该文探讨了如何通过结合表面肌电信号（sEMG）与EEG，利用混合脑机接口技术提高动作分类的精度。通过应用独立成分分析（ICA）去除干扰如眼电和肌电伪迹，可以改善仅依赖EEG的BCI系统的识别率，实现脑电与肌肉信号的协同互补，从而增强系统性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、混合脑机接口技术

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37148940/article/details/105422683

表面肌电信号（sEMG）与EEG融合

理论上有利于提高多模式动作的分类精度（应用层面），并提高只使用单一模态EEG的BCI系统的识别率。
*利用脑肌电间的协同互补来提高系统的识别率。
应用独立分量分析（ICA），去除眼电、肌电等伪迹。ICA能够将多通道EEG分成多个相互独立信号，并可分离出明显的眼电、肌电等干扰成分。

未完可能没有续

鹰羽_
关注
大模型行业案例之生物医学：生物科学大模型调研
06-29 1521
大模型：大模型通常指的是参数量较大、层数较深的机器学习模型，例如深度神经网络。这些模型具有大量的可训练参数，通过在大规模数据集上进行训练，能够更好地捕捉数据中的复杂模式和特征。结论：工业界和生物相关的大自然语言模型都**偏向医疗行业（用于问诊等），没有生物科学知识（如基因组学等）相关的。**也就是说，类似于定位的生物科学-大自然语言模型，目前工业界是没有的。大语言模型：大语言模型是指具有大规模训练参数的语言序列处理模型。情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面、中性等。的能力的大语言模型。
AI：159-大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析
一键难忘的博客
01-22 3743
大模型的初心是让训练出来的模型具备不同领域的认知力，既能有泛化的能力，又能有自我进化的能力。未来，大模型将致力于构建通用的人工智能算法底层架构，将模型的认知力从单领域泛化到多领域融合，在不同场景中自我生长，向可持续、可进化的方向发展。尽管大模型在很多任务上已经取得了显著的成果，但仍存在一些局限性，如数据集的规模和质量、模型的泛化能力、训练的效率和稳定性等。● 模型可解释性的提高：目前的大型模型往往难以解释，未来随着技术的不断发展，大型模型的解释性将会得到提高，人们将能够更好地理解模型的工作原理和决策依据。
多传感器融合中的观测信号表示
wulimmya的博客
06-05 1456
现在在研究多传感器数据融合这个领域，大补一下基础理论。本文大量涉及通信原理，信号与系统，信号检测与估计，概率和随机过程的先修知识，由于避免不了遗忘，复习过程极其痛苦······，特此梳理清晰，以飨后来者。 要进行数据融合，得有数据，数据就是观测信号，一般是离散时间序列。 而实际中的观测信号由于信道中的各种干扰（如电阻和传输介质中电子的随机运动产生的热噪声，宇宙噪声，电子不均匀发射引起的散弹噪声...
【文献调研】多模生理信号融合方法研究（主脑电）
qq_41996917的博客
05-21 1046
一、目标： 多模信号之间进行组合后，会有什么更好的收益？会得到更多的信号信息？还是会有互补的作用？组合后有何优点？ 多模设备在同一个被试者上时，多个设备之间的互相干扰如何解决？参考和GND电极如何放置？实际中的影响大小和本质产生原因？若能解决有何方法？ 如何把多参数设备组合为一个网络？ 二、相关内容调研 ...
在现代信号处理中，多种时频分析方法可以进行融合吗？
weixin_39402231的博客
04-14 908
​STFT得到的时频矩阵没有交叉项的干扰，但时频聚集性无法兼得；而WVD恰恰相反，其时频矩阵 能兼顾时频聚集性，但对多分量信号进行处理会产生交叉项。 为获得时频聚集性良好的时频矩阵，可以对STFT和WVD进行时频融合。 ​
【信息融合】基于卡尔曼滤波结合矩阵加权、加权平均、标量加权实现多传感器滤波跟踪和信息融合附Matlab代码
qq_59747472的博客
04-22 1068
本文介绍了一种基于卡尔曼滤波结合矩阵加权、加权平均、标量加权实现多传感器滤波跟踪和信息融合的方法。该方法首先对各个传感器进行独立的卡尔曼滤波处理，然后根据不同传感器的权重进行加权融合，最后得到最终的滤波结果。该方法能够有效地提高多传感器系统的跟踪精度和鲁棒性。
多传感器数据融合学习笔记
weixin_49648103的博客
04-30 2446
一、概念 多传感器信息融合技术就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。 二、体系架构 **1.**根据数据处理方法的不同，信息融合系统的体系结构有三种：分布式、集中式和混合式。 1）分布式：先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中
多车多模态调研报告.pdf
10-22
综上所述，多车多模态调研报告详细阐述了多模态融合技术在自动驾驶中的现状、挑战和未来发展方向，涵盖了从数据采集、特征提取到融合策略的各个方面，为实现更加安全、智能的自动驾驶系统提供了理论基础和实践指导。
Multi-Stage Progressive Image Restoration文献调研.docx
08-01
综上所述，Multi-Stage Progressive Image Restoration通过多阶段、渐进式的方法，结合编码器-解码器、跨阶段特征融合和监督注意模块，成功地提升了图像恢复的质量，尤其在保留空间细节和提高视觉效果方面表现出色。...
多模态大语言模型调研《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models》简要介绍
qq_37261357的博客
04-03 1662
题目：MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models论文：https://arxiv.org/pdf/2401.13601.pdf?项目主页：https://mm-llms.github.io/GPT诞生以来，一向以强大的自然语言处理能力而著称，人们试着将大型语言模型（Large Language Models，LLM）的强大推理和生成能力在除文本以外的模态数据上应用起来。例如图像、视频、音频、3D点云等。
这款新颖的故障诊断方法成为1区SCI顶刊常客？（附matlab代码）
最新发布
weixin_44028734的博客
06-22 1544
很简单，不是一行，也不是一列的数据。
（九）信息融合方式简介
h320130的博客
03-31 2293
信息融合实质就是估计融合，即如何利用多个传感器的测量值所包含的信息，实现最优的状态估计。本文中的应用场景主要针对于多传感器目标跟踪中的航迹融合，融合结构可以分为集中式、分布式以及混合式。此处重点介绍集中式和分布式的融合方法，并且解释了跟踪过程中多传感器局部状态估计误差相关的原因。同时针对分布式融合的带反馈和不带反馈的两种结构进行了仿真，实验结果证明两种结构形式下均能实现信息的有效融合，提升目标跟踪精度。（各个仿真代码可以在资源中寻找）
基于贝叶斯融合理论的多源信号融合算法
shitu08042的博客
05-10 2763
融合中心的判决结果是 u0 ，每个传感器的判决结果统一由 u=(u1，u2，....，uN) 表示。求解最优贝叶斯融合检测准则，需要在给定CF和CD时，求解出P(u|H1)和P(u|H0)。以上一次计算的各个传感器的贝叶斯判决门限为基础，计算新的贝叶斯判决门限。已知各传感器的观测分布，以及假设各个传感器的贝叶斯判决门限，算出。而一般在传感器技术文档中，是不会给出似然函数概率的，通常以。，且彼此统计独立的条件下的贝叶斯融合检测准则。根据各个传感器新的门限计算对应传感器的。在多传感器环境下，各个传感器的。
【图像融合】基于多模态的图像融合附Matlab仿真
m0_60703264的博客
12-30 1091
多模态图像融合是指将来自不同模态（如可见光、红外、雷达等）的图像融合成一张新的图像，以增强图像的视觉效果和信息内容。多模态图像融合技术在许多领域都有着广泛的应用，如医学影像、遥感、机器人视觉等。多模态图像融合技术是一项重要的图像处理技术，它可以将来自不同模态的图像融合成一张新的图像，以增强图像的视觉效果和信息内容。多模态图像融合技术在许多领域都有着广泛的应用，如医学影像、遥感、机器人视觉等。
多模态(RGB-D)——特征层融合
小花生的博客
09-25 1万+
《Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition》 2015，Andreas Eitel et al. 特征层融合 1.提出了一种新的RGB-D结构为目标识别（最后一层融合concat）： 2. 数据准备 由网络结构图可知，Depth image的输入为3通道。 几种不同的深度图编码方式，如下图所示 几种最常见的方式：...
单模与多模的区别及信号处理
EgwEditor的博客
09-22 326
单模信号处理是指处理单一模式的信号，其中模式可以是时间、频率、空间或其他特征的变化。单模信号处理的目标是对单一模式的信号进行分析、提取特征、滤波、解调等操作，以实现对信号的有效处理。单模信号处理通常涉及对单一模式的信号进行处理和分析，而多模信号处理则需要考虑多个模式之间的相互关系。多模信号处理的目标是对多个模式进行联合分析、提取相关信息或进行相互干扰的消除。需要注意的是，单模与多模信号处理的概念并非完全独立，有时候可以将多模信号处理看作是单模信号处理的一种特殊情况，其中多个模式之间相互独立或可以分别处理。
系统性能信息模块psutil——获取系统性能信息
weixin_44214830的博客
09-22 556
通过运用python第三方系统基础模块，可以轻松获取服务关键运营指标数据，包括Linux基本性能、块设备、网卡接口、系统信息、网络地址库等信息。在采集到这些数据后，我们就可以全方位了解系统服务的状态，再结合告警机制，可以在第一时间响应，将异常出现在苗头时就得以处理。 psutil主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令工具提供的功能（ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop.
多模态深度学习综述：网络结构设计和模态融合方法汇总
zandaoguang的博客
12-22 3424
作者丨小奚每天都要学习@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/152234745编辑丨极市平台一、简介从2010年开始，深度学习方法为语音识别，图...
数据融合
热门推荐
congzhao27的专栏
09-05 1万+
简介 起源 信息融合(information fusion）起初被称为数据融合(data fusion），起源于1973年美国国防部资助开发的声纳信号处理系统，其概念在20世纪70年代就出现在一些文献中。在20世纪90年代，随着信息技术的广泛发展，具有更广义化概念的“信息融合”被提出来。在美国研发成功声纳信号处理系统之后，信息融合技术在军事应用中受到了越来越广泛的青睐。20世纪80年代
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值