信号处理101

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什么是信号处理?

语音和音频处理
语音识别
助听器
自主驾驶
图像处理和分析
可穿戴设备
数据科学
通信系统和网络

要了解更多有关信号处理和观看演示视频的信息,请访问多媒体页面和我们YouTube频道

我们使用的技术,并依赖于我们的日常生活 - 包括计算机,无线电,视频设备,手机,智能连接设备和更多 - 通过信号处理使能,模型的电气工程分支,分析物理的数据表示事件以及多个学科产生的数据。因此,信号处理是我们现代世界的核心。它在生物技术,娱乐和社交互动。它提高了我们沟通和共享信息的能力。信号处理是我们数字生活背后的科学。

你今天有没有和Facebook的朋友分享“你在想什么”或者搜索过互联网?这只是我们每天使用机器学习的众多方式中的两种。机器学习将信号处理、计算机科学和统计学结合起来,以利用预测能力,并提供许多应用背后的技术,包括信用卡欺诈检测、医疗诊断、股市分析和语音识别等。

最近,机器学习技术已经应用于信号处理的方面,模糊了科学之间的线路,并在两者之间引起许多共享应用。

有关机器学习及其应用的更多信息,请访问:

语音和音频处理

每一部电话,无论是否智能,都严重依赖语音处理技术来实现两(或更多)人之间的语音通信。从模拟到数字转换到语音增强(滤波、回波、噪声和自动增益控制),再到记录侧的语音编码,再到语音解码,再到语音增强(通常是滤波和增益控制),再到回放侧的数模转换。信号处理是每一步选择的工具。如果没有信号处理,现代数字助理,如Siri、Google Now和Cortana,将无法识别用户的声音。

音频压缩技术,如MP3和AAC,已经彻底改变了我们听音乐的方式。现在,我们可以将世界上的音乐目录握在手中,在旅途中欣赏音乐,甚至完全不受蓝牙的束缚。信号处理再次促成了这一点。

如欲了解更多有关语音及音频处理及其应用的资料,请浏览:

语音识别

语音识别是信号处理的重要应用;它也可能是最容易理解的。信号处理对信号中的信息内容进行处理,以促进自动语音识别(ASR)。它帮助从语音信号中提取信息,然后将其翻译成可识别的单词。语音识别技术应用于战斗机、智能手机上的“与文本对话”应用、治疗应用、语言翻译和学习,以及残疾人识别程序。

如欲了解更多有关语音识别及其应用的资料,请浏览:

助听器

你现在能听到我们吗?助听器技术的核心是四个同步部分:麦克风、处理器、接收器和电源。信号处理涉及到环境中的声音,并处理它们以增强和放大佩戴者听到的声音。没有延迟,声音被转换从模拟到数字和回到模拟之前,声音被投射到耳朵。

虽然这项技术的基本组成部分将保持不变,但助听器正变得越来越先进——减少噪音和来自周围环境的反馈,以帮助人们听到清晰的声音。信号处理还有助于减少突然产生的噪音,比如喇叭声,甚至可以让助听器与手机或电视进行无线连接。

如欲了解更多有关助听器及其申请的资料,请浏览:

自主驾驶

自动驾驶汽车曾经只是科幻小说里的东西,现在已经成为现实。为了正常工作,这些自动驾驶汽车依赖于多模块传感器系统的输入,包括超声波、雷达和摄像头。为了防止撞车,它们必须将获取的信息转化为控制行动所需的数据。信号处理是该技术不可或缺的一部分。它有助于决定汽车是否需要停车或行驶,是雷达的一部分,用于解读天气状况,如雨或雾。

有关自动驾驶及其应用的更多信息,请访问:

图像处理和分析

眼见为实。数码相机和屏幕在我们的日常生活中无处不在,例如在我们的智能手机、汽车、无人机、监视系统、飞机、医院和我们的客厅,翻译我们日益增长的需求,以越来越多的细节看到、分享和与我们的视觉环境互动。在医学上,现在几乎所有的诊断都涉及到某种成像。然而,冰山的这一迅速出现的部分,隐藏着许多鲜为人知但非常重要的应用,特别是在文化、军事、卫生和科学研究领域。信号处理是广泛应用的关键,从采集到显示:

  • 数字恢复图像和视频
  • 压缩传感采集(如单像素摄像机)
  • 采集过程中的图像增强(在相机芯片内)
  • 非图像传感器的图像重建
  • 图像质量评估
  • 跨网络和设备的压缩和传输
  • 图像到显示技术(颜色映射,3D到2D投影)
  • 检测,计数和跟踪图像和视频中的功能
  • 医学成像中的计算机辅助诊断(例如,协助读取乳房X光片)
  • 生物图像的自动分析(例如细胞跟踪)

以下是展示不同领域图像处理的应用程序和课程的一些指针:

可穿戴设备

可穿戴设备市场正在兴起,并已经蓬勃发展。服装和配饰中内置的技术和传感器可以跟踪健康水平、心率、物理位置(GPS)、睡眠模式等等。信号处理有助于收集这些信息,并将其转化为有用的数据,以多种方式加以利用——比如向医生报告心率或增加锻炼计划以减肥。

有关可穿戴设备及其应用程序的更多信息,请访问:

数据科学

每当你在互联网上搜索或在Twitter上发帖时,你都在向通常被称为“大数据”的集合中添加数据。公司利用这些数据来提取信息,了解行为,并创造解决方案,使我们的生活更有效率。例如,神经科学和医学依靠机器学习工具,将成像数据与医疗记录和基因组混合,以更好地理解和表型退化过程和疾病,预测治疗反应,并将患者分组。

“大数据”是一个迅速崛起的领域,但我们面临着研究大量技术难度大的数据的挑战。分析数据和解决复杂问题的关键组件是什么?信号处理。

和信号处理一样,数据科学以比我们想象的更多的方式触及我们的日常生活。无论是使用新兴的社交媒体平台等新的数据来源,预测股票市场的变化,还是研究数据来解决从糖尿病到心脏问题等医疗问题,信号处理使分析数据成为可能,丰富我们的日常生活。

有关数据科学及其应用的更多信息,请访问

通信系统和网络

你有没有想过与外星人携带的沟通?信号处理在寻找超越地球的寿命方面是一体的。在卫星,视频,无线电和无线系统上有效通信的一个重要方面,信号处理使得数据的处理和传输更有效。

When you’re on the go and need web access or using GPS to find your way, signal processing is the behind-the-scenes technology transforming and analyzing signals to help us communicate and learn from the technology we use on a daily basis – including cell phones, WiFi, TVs, GPS devices, radar, sonar, radio, and cloud and mobile computing.

有关通信系统和网络的更多信息:

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  • 大脑空间倡议系列讲座将于11月10日星期三继续,届时Benjamin B. Risk博士将展示“数据……https://t.co/eapkjofe.
  • 脑太空倡议谈话系列在11月5日星期五继续,当时博士博士展示“使用启发......https://t.co/1IFa65x0mM

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