内容简介：脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。
《脑电信号分析方法及其应用》共7章。
第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。
第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；
第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；
第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。
全书的最后两章是实例部分。
第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。
第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

本论文研宄的对象为通信信号和生物医学信号,研宄的次要内容为通信信号的特征提取和调制方式识别,以及基于传感器的生物医学信号特征提取和聚类分析。
论文中的通信信号处理部分是依托于实验室的项目,在现代信号处理算法的基础上,综合运用统计学知识和机器学习算法,实现多种典型通信信号调制方式的识别和信噪比的估算

非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。

运用改进的SFLA进行疾病诊断的高维生物医学数据特征选择

水分子对2mm波段的红外激光有很强的吸收,中心波长为2.0mm的连续铥(Tm)激光器非常适合应用在生物组织切割和疼痛神经刺激研究领域。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。

水分子对2mm波段的红外激光有很强的吸收,中心波长为2.0mm的连续铥(Tm)激光器非常适合应用在生物组织切割和疼痛神经刺激研究领域。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。

北京交通大学陈后金信号与系统PPT课件.全套与网上流传的视频教程配套的PPT课件。
参考教材：北京市精品立项教材《信号与系统》.主编：陈后金,胡健,薛健,清华大学出版社1.信号与系统分析导论2.信号的时域分析3.系统的时域分析4.信号的频域分析5.系统的频域分析及其应用6.连续时间信号与系统的S域分析7.离散时间信号与系统的Z域分析8.系统的形态变量分析9.信号与系统在生物医学中的应用10.利用MATLAB进行信号与系统分析

U-Net：用于生物医学图像联系的卷积网络翻译自：k3v1n1990s原论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。