雷竞技rebat在信号处理领域|新和最近的文章 https://www.雷竞技rebatfrontier雷竞技电竞体育竞猜平台sin.org/journals/signal-processing RSS提要信号处理的前沿|雷竞技rebat新和最近的文章 en - us 雷竞技rebat前沿Feed生成器,版本:1 2022 - 12 - 22 - t06:47:52.1766603 + 0 60 https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1019253https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1019253Subject-invariant特性学习mTBI识别使用LSTM-based变分autoencoder敌对的正规化 2022 - 11 - 30 - t00:00:00z 湿婆Salsabilian Laleh Najafizadeh < p >发展模式识别轻度创伤性脑损伤(mTBI)经常被挑战由于大数据对象的变化,导致困难的mTBI-identification模型来概括数据看不见的科目。为了解决这个问题,我们提出一个长期短期基于内存的对抗性的变分autoencoder (LSTM-AVAE)框架subject-invariant mTBI特征提取。在提出的模型中,首先,一个LSTM变分autoencoder (LSTM-VAE)结合了代表学习能力的变分autoencoder (VAE)的时序建模特征LSTM学习神经活动的潜在空间表示。然后,从神经分离主体的个性特征表征,并使该模型适合跨学科学习,转移敌人网络连接编码器在歧视的环境。该模型使用1伸出方法训练。训练有素的编码器用于提取表征了主题的数据。然后提取表征分为正常和mTBI组使用不同的分类器。该模型评估在皮质的录音Thy1-GCaMP6s转基因小鼠获得通过< /斜体> <斜体>宽视野钙成像,之前和之后诱导损伤。在跨学科学习转移实验中,提出LSTM-AVAE框架实现了分类精度的95.8%和97.79%,结果没有和利用条件VAE (cVAE),分别证明该模型能够学习从mTBI数据不变的表示。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1067055https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1067055性能分析的代码分复用通信蒸发波导环境下 2022 - 11 - 22 - t00:00:00z 文晶刘 西青区刘 石艳 铃兰赵 无限彭 < p >蒸发管是一种有效的手段实现视线范围(仿真结果)无线传输在大海。然而,海洋气候条件对电磁波传播的影响研究很少。在这项研究中,海洋大气环境对电磁波传播的影响通过数值模拟进行了分析。此外,天线高度的影响,传输距离,对路径损耗和电磁波频率进行了研究。最后,代码的链接能力分复用(CDM)通信系统在蒸发波导环境中研究了<斜体> < /斜体>数值分析和模拟。仿真结果表明CDM通信技术可以提高能力的联系下蒸发管相比,扩展频谱通信技术。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.984901https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.984901最近光声盲源光谱分离方法的进步和增强检测内源性组织生色团 2022 - 11 - 10 - t00:00:00z 瓦格拉索 哈菲兹Wajahat哈桑 Peyman Mirtaheri 雷吉娜Willumeit-Rӧmer Jithin穆 < p >最近,上优于算法的发展显示出至关重要的作用,从多光谱光声成像中提取功能至关重要。特别是,光谱光声分离算法可以识别组织生物标志物的进步没有先天< /斜体> <斜体>信息。这有可能提高大量的疾病的诊断和治疗。在这里,我们调查的最新进展在光谱光声分离方法。我们评估的灵敏度不同的无监督盲源分离(BSS)技术,如主成分分析(PCA),独立分量分析(ICA)和非负矩阵分解(NNMF)区分吸收光谱光声成像。此外,最近开发的性能superpixel光声分离(SPAX)框架也已详细审查。近红外光谱(NIRS)已经被用来验证不同的分离算法的性能。虽然NNMF显示优越的分离性能比PCA和ICA的相关性和处理时间,这仍然是容易分离误解由于光谱颜色工件。因此,SPAX框架,也弥补了光谱着色效果,显示出更高的敏感性和特异性的纯粹的组件。此外,SPAX还揭示了大多数来自sPAI和不太突出组织组件体积规模数据驱动的方式。 Phantom experimental measurements and in vivo studies have been conducted to benchmark the performance of the BSS algorithms and the SPAX framework.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1014700https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1014700多通道检测典型失神发作在家庭环境可穿戴式电极 2022 - 10 - 17 - t00:00:00z 克里斯托Chatzichristos 劳伦同化 Jaiver Macea 米格尔Bhagubai 维姆·范·Paesschen Maarten德沃斯 < p >失神癫痫患者不能报告几乎90%的癫痫发作。临床评估失神发作的黄金标准是video-electroencephalography (vEEG)记录在医院,一个昂贵的和突出的过程也需要延长审查时间。可穿戴传感器,允许脑电图(EEG)记录的加速度计和陀螺仪用于监测癫痫患者首次在他们的家庭环境。我们开发了一个管道的准确检测和健壮的失神发作,同时减少的审查时间长的录音。我们的结果表明,多通道分析失神发作可以提高鲁棒性的假警报,同时保留癫痫检测的灵敏度高。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1008812https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.1008812LVAC:学会了体积属性为点云压缩使用基于坐标的网络 2022 - 10 - 12 - t00:00:00z Berivan Isik 菲利普·a·周 唱黄金 尼克·约翰斯顿 乔治Toderici < p >我们考虑点云的属性作为向量值的样本体积函数在离散的位置。压缩属性的位置,我们压缩体积函数的参数。我们模型的体积函数瓷砖空间分成块,并代表函数在每一块基于坐标的变化,或隐式神经网络。输入到网络包括空间坐标和一个潜在的向量/块。我们代表了潜在的使用region-adaptive层次变换的系数向量(RAHT)用于MPEG几何投影点云编解码器G-PCC。是高度可压缩系数,由bp在率失真率失真优化的拉格朗日损失一个auto-decoder配置。结果优于变换在当前标准,RAHT,由2 - 4 dB和最近的<斜体> non-volumetric < /斜体>方法,Deep-PCAC,由2 - 5 dB在相同的比特率。这是第一个工作压缩体积函数由局部神经网络基于坐标表示。因此,我们期望它适用之外的点云,例如压缩的高分辨率神经光辉领域。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.986293https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.986293COVID-19呼吸声音使用音频纹理分析和分类 2022 - 10 - 05 - t00:00:00z Leticia席尔瓦 卡洛斯Valadao 卢卡斯Lampier 丹尼斯Delisle-Rodriguez 卡尔德拉Eliete Teodiano Bastos-Filho bloom克里希南 < p > COVID-19爆发以来,已经取得了重大的科学努力研究人员和公司全球发展数字诊断工具屏幕这种疾病通过一些生物医学信号,如咳嗽、讲话。联合时频特征提取技术和机器学习(ML)的模型已经广泛地探讨呼吸道疾病如流感,百日咳,COVID-19寻找生物标志物从人类呼吸系统生成的声音。近年来,各种各样的技术来识别纹理和计算效率的地方介绍了纹理描述符,如局部二进制模式和当地的三元模式,等等。在这项工作中,我们提出一个音频纹理分析的声音发出的受试者在涉嫌COVID-19感染使用时频色。这种方法的特征提取方法并没有被广泛用于生物医学的声音,特别是对于COVID-19或呼吸系统疾病。我们假设这听起来织构分析基于局部二进制模式和当地的三元模式使我们能够获得一个更好的分类模型识别COVID-19患者和健康者。咳嗽、讲话、和呼吸音INTERSPEECH 2021比较和剑桥数据库知识发现(KDD)处理和分析,来评估我们的提出的特征提取方法毫升技术为了区分正面或负面COVID-19声音。被评估的结果未加权的平均召回(UAR)。执行的结果表明,该方法对咳嗽、讲话,和呼吸声音分类,UAR高达100.00%,60.67%,和95.00%,分别来推断COVID-19感染,是一种有效的工具来执行一个初步筛选COVID-19。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.975932https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.975932平衡偏差和复调钢琴转录系统的性能 2022 - 10 - 03 - t00:00:00z Lukaš塞缪尔Martak Rainer Kelz 格哈德Widmer < p >当前最先进的复调钢琴转录方法倾向于使用高容量神经网络。大多数模特都是训练有素的“端到端”,学习从音频输入映射到球场上标签。他们需要大量训练语料包括许多录音不同的钢琴模型和暂时的音高标签保持一致。它已被证明在以往的研究中,神经网络系统难以概括<斜体> < /斜体>看不见的注意组合,因为他们往往学习注意组合。Semi-supervised线性矩阵分解是一种常用的替代方法钢琴transcription-one没有这个缺点。线性方法的缺点开始显示当他们遇到的录音片段在<斜体> < /斜体>看不见的钢琴,一个场景,神经网络似乎相对平静的。最近提议的方法称为“可微的字典搜索”(DDS)结合了深密度模型的建模能力和矩阵分解的线性混合模型,以平衡相互独立的方法的优点和缺点,使其更适合模型<斜体> < /斜体>看不见的来源,而泛化<斜体> < /斜体>看不见的注意组合应不受影响,因为混合模型并不了解,因此无法获得<斜体> < /斜体>语料库的偏见。然而在其最初提出的形式,DDS太低效利用计算资源应用到钢琴音乐转录。为了减少计算要求和内存需求,我们提出一个修改的数量。这些调整最后使一个公平的比较我们的修改DDS变体与半监督矩阵分解基线,以及最先进的,基于神经网络的系统训练的端到端。 In systematic experiments with both musical and “unmusical” piano recordings (real musical pieces and unusual chords), we provide quantitative and qualitative analyses at the frame level, characterizing the behavior of the modified approach, along with a comparison to several related methods. The results will generally show the fundamental promise of the model, and in particular demonstrate improvement in situations where a corpus bias incurred by learning from musical material of a specific genre would be problematic.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.904866https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.904866在视觉和空间的相对重要性在VR浸音频渲染 2022 - 09 - 30 - t00:00:00z 托马斯•波特 Zoran Cvetković 恩佐·德·塞纳 < p >使用虚拟环境进行调查研究空间音频保真度和视频分辨率的相对重要性在视听感知质量和浸泡。受试者戴着头盔显示器和耳机和提出了一个虚拟环境音乐和语音刺激使用三层空间音频质量和视频分辨率。与头部空间呈现单声道的音频,双耳,并与头部和房间声学呈现双耳。视频呈现每眼,决议0.5像素1.5像素/眼睛,2.5像素/眼睛。结果表明,两种视频分辨率和空间音频渲染有统计上显著影响浸和视听质量。最引人注目的是,结果表明,在实验测试条件下,添加房间声学呈现head-tracked双声道的音频有同样的改善浸提高视频分辨率5倍,从0.5像素2.5像素/眼睛。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884541https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884541最优估计球函数以便Head-Related转移函数的插值采样稀疏不规则网格 2022 - 09 - 30 - t00:00:00z 大卫就 约翰内斯·m。艾伦 Christoph Porschmann < p >传统个人head-related传递函数(电火花冲激)测量要求的测量时间和设备。更大的灵活性,自由的身体运动(FBM)测量系统提供了一个易于使用的方法来测量full-spherical电火花冲激数据集时省力。然而,没有固定的需求点声压测量安装意味着不是在预定义的规则网格采样而是依赖主体的个人运动。此外,根据测量工作,很小数量的测量可以预期,包括,例如,从50到150个采样点。球面谐波(SH)插值最近被广泛研究等方法获得full-spherical数据集从稀疏测量,但以往的研究主要集中在常规full-spherical采样网格。不规则网格,目前仍不清楚,空间秩序意义的SH系数可以计算以及由此产生的内插误差比较常规电网。本研究主要探讨SH插值选择不规则网格从电火花冲激测量获得的FBM系统。打算推出SH插值的一般约束的不规则网格,研究分析SH秩序的变化如何影响插值结果。此外,研究表明对SH插值Tikhonov正则化的重要性,这是受欢迎的求解不适定的数值问题等不规则网格。作为一个关键的结果,研究表明,最优SH以便最小化插值误差主要取决于网格和正则化强度但几乎是独立的选择电火花冲激。基于这些结果,这项研究提出了确定最优SH顺序通过最小化插值误差的一组参考电火花冲激采样稀疏和不规则FBM网格。 Finally, the study verifies the proposed method for estimating the optimal SH order by comparing interpolation results of irregular and equivalent regular grids, showing that the differences are small when the SH interpolation is optimally parameterized.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884384https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884384基于深度学习markerless运动跟踪运动障碍的临床工具:实用、可行性和早期经验 2022 - 09 - 29 - t00:00:00z 雷克斯n .天山 Anand Tekriwal 迪伦j . Calame 乔纳森·p·普拉特 桑德兰贝克 劳伦·c·Seeberger 吸引了美国克恩 阿比盖尔·l·人 史蒂文·g·奥杰曼 约翰·a·汤普森 丹尼尔·r·克莱默 < p >运动障碍的临床评估目前依赖管理等级量表,,而clinimetrically验证和可靠,取决于医生的主观分析,导致评分者间信差异。对脑深部电刺激术中微电极记录目标同样依赖于医生的主观评价刺激神经活动。数字运动跟踪可以提高诊断、评估和治疗运动障碍通过生成目标,标准化病人的运动学的措施。运动跟踪与并发神经记录还使运动神经科学研究来阐明神经生理学基础动作。尽管这些承诺,运动跟踪已经有限的临床设置由于采用传统的运动跟踪系统的缺点和实际限制与临床相关的设置。然而,最近的进步基于深度学习的计算机视觉算法准确,健壮markerless运动跟踪可行的在任何环境中,数字视频可以被捕捉到。在这里,我们审查和讨论潜在的临床应用和技术的局限性深度学习基础markerless运动跟踪方法关注DeepLabCut (DLC),一个开源软件包,已经广泛应用在动物神经科学研究。我们首先提供一个DLC的一般概述,讨论目前的使用情况,并描述DLC带来的优势超过其他运动跟踪方法为临床使用。然后,我们提出我们的初步结果从三个正在进行的研究证明使用DLC 1)运动障碍病人评估和诊断,2)对脑深部电刺激术中电动机映射目标3)术中神经和运动记录人类基本运动神经科学。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.999457https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.999457绩效评估的自动语音识别系统集成noise-network扭曲的演讲 2022 - 09 - 21 - t00:00:00z Elhard Kumalija Yukikazu Nakamoto < p >在VoIP应用程序,比如交互式语音响应和VoIP电话对话转录,语音信号退化不仅都是由传输网络质量、环境噪声也和扭曲引起编码和解码算法。因此,有必要对自动语音识别(ASR)系统处理集成noise-network扭曲的演讲。在这项研究中,我们提出一个比较分析的语音系统的清洁演讲训练对一个训练有素的集成noise-network扭曲的演讲。培训一个ASR模型noise-network扭曲的演讲集改进它的鲁棒性。虽然清洁演讲ASR模型训练的性能取决于噪声类型,事实并非如此,当噪声进一步扭曲了网络传输。模型训练noise-network扭曲的演讲展示改进率60%错误率(回答)这个词,词匹配率(MER),和单词信息丢失(会)在模型训练在清洁的演讲。此外,ASR模型训练与noise-network扭曲的言论可以容忍一个抖动的不到20%,低于15%的包丢失,不降低性能。然而,回答,MER,会增加抖动和丢包的比例超过20%和15%,分别。此外,模型训练noise-network扭曲的言论相比,表现出更高的鲁棒性,清洁演讲训练。ASR模型训练noise-network扭曲的言论也可以容忍信噪比(信噪比)值5 <斜体> dB < /斜体>以上,没有性能损失,独立的噪声类型。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.981453https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.981453深入展开对multi-measurement向量卷积稀疏编码低调的心电描记法消除干扰信号 2022 - 09 - 13 - t00:00:00z Eleni Fotiadou 拉乌尔Melaet 里克Vullings < p >使用可穿戴技术监视一个人的健康状况变得越来越受欢迎。不幸的是,这种技术通常患有低质量的测量数据,使收购,例如,基于心电描记法的心率数据无粘着力的传感器具有挑战性。这些传感器很容易运动构件,因此心电图(ECG)测量要求信号处理以提高其质量和使检测心率。在过去几年,已取得相当大的进展的使用深层神经网络对许多信号处理的挑战。然而,医疗应用他们的成功是有限的,因为所需的大型数据集来训练这些网络通常是不可用的。在本文中,我们提出一个方法来嵌入先验知识对测量数据和问题陈述的网络体系结构,使之更有效数据。我们建议的方法旨在提高心电图信号通过描述ECG信号的质量从multi-measurement向量的角度卷积稀疏编码模型,使用深度展开学习的神经网络结构模型参数。解决了稀疏编码问题使用乘数的交替方向方法。我们的方法评估了去噪心电信号,通过添加噪声损坏的清洁心电图信号,随后检测心脏跳动时从去噪数据和比较这些心跳和心率变异性特征检测方法提取的清洁ECG信号。这个评价演示了一种改进的信噪比(信噪比)的改进从17到27个dB和改善心率检测F1(即得分)介于0和50%的范围取决于输入信号的信噪比。 The performance of the method was compared to that of a denoising encoder-decoder neural network and a wavelet-based denoising method, showing equivalent and better performance, respectively.

https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884254https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.884254MPEG-5 LCEVC 3.0下一代数字电视在巴西 2022 - 09 - 08 - t00:00:00z 洛伦佐Ciccarelli 西蒙·费拉拉 Florian毛雷尔 < p > 3.0是下一代数字广播电视系统在巴西的SBTVD论坛。电视的野心3.0显著高于前几代的目标应用程序交付基于IP的信号,如8 k, HDR、虚拟和现实增强技术,视频增强和可伸缩性。提供这样的服务,需要更先进的和灵活的压缩技术。MPEG-5第2部分低复杂性增强视频编码(LCEVC)是一种新的视频编码标准工作结合一个单独的视频标准(例如,H / AVC [H。264 / AVC] H.265 / HEVC [H。265 / HEVC],[阴道假丝H.266 /致病菌种及H。),阴道假丝266 /致病菌种及AV1 [AV1])来提高视频的质量。在典型的场景中,增强质量提供高分辨率的视频添加细节通过增强层编码得到的低分辨率版本相同的视频编码的基础层。LCEVC格式还提供了能够独立信号的位深度基础层的增强层,允许14-bit深度HDR。MPEG-5 LCEVC SBTVD委员会已经被选择作为电视2021年12月3.0的一部分。在本文中,我们描述了提案提交LCEVC为了应对SBTVD呼吁建议(CfP)电视3.0 . < / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.984169https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.984169视频指纹:过去、现在和未来 2022 - 09 - 02 - t00:00:00z 穆罕默德Allouche 国王Mitrea < p >过去几十年视频生产和消费大幅上升:电视/摄影、社交网络、数字营销和视频监控逐步累计将视频内容变成偏好类型的数据交换,存储,和处理。属于视频处理领域,<斜体>视频指纹< /斜体>(也称为<斜体>基于内容的拷贝检测< /斜体>或<斜体>重复检测< /斜体>)附近重整旗鼓研究工作致力于识别重复和/或复制版本的一个给定的视频序列(查询)视频数据集的引用。摘要报告研究最先进的视频指纹的过去和现在,在试图确定其发展趋势。第一,概念基础和评价框架集。这种方式,方法论的方法(位于十字路口,图像处理、机器学习、神经网络)可以结构化和讨论。最后,指纹识别面临的挑战提出的新兴视频应用程序(<斜体>。< /斜体>、无人驾驶车辆或假新闻)和约束他们的内容可跟踪性和计算复杂度。与其他技术的关系为内容跟踪(<斜体>。< /斜体> DLT——分布式分类技术)也提出和讨论。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.932873https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.932873联合图像压缩和去噪通过latent-space可伸缩性 2022 - 09 - 02 - t00:00:00z 赛义德Ranjbar乙烯树脂 Mateen Ulhaq Hyomin崔 伊凡诉Bajić < p >时,在数码相机图像压缩,去噪是传统压缩之前执行。然而,有噪点的应用程序可能需要演示图像的可信度,如法庭证据和图像取证。这意味着噪声本身需要编码,除了清廉形象本身。在本文中,我们提出一个框架上优于图像压缩,图像去噪和压缩共同执行。图像编解码器的潜在空间可伸缩的方式组织的清廉形象可以从潜在的空间的一个子集解码(基础层),在嘈杂的图像解码以更高的速度从完整的潜在空间。使用潜在的空间的一个子集使得去噪图像进行去噪速度较低。除了提供一个可伸缩的嘈杂的输入图像,进行去噪与压缩联合直观意义因为噪声很难压缩;因此,压缩的一个标准,可以帮助区分噪声与信号。该编解码器对建立压缩和去噪比较基准,和实验显示相当大的比特率储蓄相比,最先进的编解码器的级联组合和最先进的降噪。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.815058https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.815058盲人的视觉质量评估基于畸变光场图像地图 2022 - 08 - 26 - t00:00:00z Sana Alamgeer 玛丽莲·c·法瑞斯问: < p >光场(低频)相机捕捉一个场景的空间和角度信息,生成一个高维数据带来一些挑战,压缩、传输、和重建算法。一个研究领域,已经吸引了很多关注的设计光场图像质量评估(LF-IQA)方法。在本文中,我们提出一个不(NR) LF-IQA方法是基于reference-free失真地图。与这一目标,我们首先生成一个综合扭曲数据集的2 d图像。然后,我们计算SSIM扭曲这些图片和使用这些地图的地图为地面错误地图。我们训练GAN架构使用这些SSIM失真地图质量标签。这种训练模式用于生成reference-free失真sub-aperture低频的图像内容的地图。最后,执行以下步骤获得的质量预测是:<斜体> < /斜体> 1)执行一个非线性降维等距映射生成的失真地图获取LFI特征向量和<斜体> < /斜体> 2)使用一个随机森林回归量执行回归(RFR)算法得到低频质量估计。结果表明,该方法是健壮的和准确,优于几种先进的LF-IQA方法。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.904398https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.904398使用生成对抗网络空间up-sampling电火花冲激集:一个试点研究 2022 - 08 - 23 - t00:00:00z Pongsakorn Siripornpitak 艾萨克·恩格尔 艾萨克Squires 塞缪尔·j·库珀 洛伦佐Picinali < p > Headphones-based空间音频模拟依赖Head-related转移函数(头)为了重建声场的入口处听众的耳朵。电火花冲激强烈依赖于侦听器的特定的解剖结构,它已被证明,虚拟声音重现别人的电火花冲激导致更糟糕的定位精度,以及改变其他主观措施如外在化和现实主义。声学测量产生的过滤效果的耳朵,头和躯干已经被证明是最可靠的方法之一获得个性化的电火花冲激。但是这需要一个专门的和昂贵的设置,并且耗时。为了简化测量设置,从而提高可伸缩性的过程中,我们正在探索策略来减少声学测量的数量没有降低电火花冲激的空间分辨率。传统上,空间up-sampling电火花冲激集通过质心插值或采用球面谐波框架。然而,这种方法经常表现不佳时提供的电火花冲激数据空间非常稀疏。这项工作调查的使用生成对抗网络(甘斯)应对up-sampling问题,提供了一个初步了解该技术的适用性。数值评估基于谱幅度误差和感知模型输出是在单一的空间维度,因此只考虑源定位的三个主要的飞机:水平,中位数,额。结果表明,传统的电火花冲激插值方法执行比提出GAN-based当测量之间的距离小于90°,但(即稀疏的条件。,一个测量每120°-180°),该方法优于别人。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.877336https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.877336雨字段检索由地面各种类型的传感器 2022 - 08 - 17 - t00:00:00z h·梅塞尔集团 答:Eshel h . v . Habi 美国这 x郑 < p >雨量数据(该公司)一直在利用传感器对当地降雨监测可以追溯到古希腊。该公司网络的使用2 d雨映射是基于空间插值,而提出好的结果在有限的实验区域,限制了可伸缩性,因为不切实际的需要安装和维护大量的传感器。另外,商业微波链接(cml),在全球范围内广泛传播,已被证明有效的机会靠近地面的雨水传感器。在这项研究中,我们研究2 d雨字段映射使用cml和/或该公司从实际和理论的观点,旨在了解其内在的性能差异。我们研究传感器网络的cml或该公司,并混合cml和该公司的网络。我们表明,通过适当的预处理,雨场CML网络的检索性能优于该公司。然而,根据雨场的特点,这种性能可以忽略不计,尤其是当雨场平滑(相对于传感器网络的拓扑)。换句话说,对于一个给定的网络,利用雨水检索时使用网络的cml是更重要的雨字段是参差不齐的。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.965551https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.965551Pseudo-doppler辅助取消自干扰的全双工通信 2022 - 08 - 16 - t00:00:00z 东胜郑 余莉杨 小说< p >在这工作,计划提出了提高自干扰(SI)取消在全双工通信。超越传统如果取消计划依赖于SI镇压,我们的方案利用周期性天线转换生成pseudo-Doppler效应,因此完全移除SI的基本频率。通过这种方式,期望信号很容易通过一个低通滤波器。绩效评估的目的,如果取消能力被定义为输出的区别signal-to-interference-plus-noise比(SINR)和输入SINR。理论公式和数值结果验证我们pseudo-Doppler辅助计划如果取消能力高于传统的SI抑制方案。此外,如果抑制的影响通过传统方案和天线开关时间差异的影响在实际实施方案研究,进一步证实我们的有效性pseudo-Doppler辅助SI取消。< / p > https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.977475https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsip.2022.977475编辑:女性在信号处理 2022 - 08 - 16 - t00:00:00z 即刻梅塞尔集团