- 在随机信号中经常存在信号幅度变化大小交替出现的情况，幅度变化较大的时段称之为能量包，在信号中寻找能量包发生时段的起止时间称之为能量包检测。在生物医学信号处理中能量包的检测时常遇到，如心电、脉搏波、呼吸波等信号中就存在这样的能量包检测普遍性问题。在其他信号处理中也有可能遇到类似情况。在给定能量包宽度范围、包峰间最小距离以及幅度门限的基础上，以通用方法实现能量包检测具有普遍的实际意义。 在随机信号中经常存在信号幅度变化大小交替出现的情况，幅度变化较大的时段称之为能量包，在信号中寻找能量包发生时段的起止时间称之为能量包检测。在生物医学信号处理中能量包的检测时常遇到，如心电、脉搏波、呼吸波等信号中就存在这样的能量包检测普遍性问题。在其他信号处理中也有可能遇到类似情况。在给定能量包宽度范围、包峰间最小距离以及幅度门限的基础上，以通用方法实现能量包检测具有普遍的实际意义。
- 心电R波检测是心律失常、心率变异性等分析的必要基础。心电R波检测的算法众多，许多文献可供参考。这里介绍两种简单直接的方法：差分奇点法和局部极值排除法。把心电R波的出现看作是信号中的奇异点，属小概率，据此设计一种简单的心电R波检测方法，称之为差分奇点法。把心电R波顶点看成是局部极大值，并依据极大值的特征参数来判断是否为R波，这就是局部极值排除法的基本出发点，据此设计了实时心电R波检测的算法流程。 心电R波检测是心律失常、心率变异性等分析的必要基础。心电R波检测的算法众多，许多文献可供参考。这里介绍两种简单直接的方法：差分奇点法和局部极值排除法。把心电R波的出现看作是信号中的奇异点，属小概率，据此设计一种简单的心电R波检测方法，称之为差分奇点法。把心电R波顶点看成是局部极大值，并依据极大值的特征参数来判断是否为R波，这就是局部极值排除法的基本出发点，据此设计了实时心电R波检测的算法流程。
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- M2T1NXSLV（或 tavg1_2d_slv_Nx）是现代时代回顾分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 中每小时时间平均的二维数据收集。该集合包括常用垂直水平的气象诊断，例如 2 米（或 10 米、850hPa、500hPa、250hPa）的气温、50 米（或 2 米、10-米、850 hPa、500hPa、250 hPa)、海平面压力、地表压力和总可沉淀水蒸气（或冰水、液态水）... M2T1NXSLV（或 tavg1_2d_slv_Nx）是现代时代回顾分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 中每小时时间平均的二维数据收集。该集合包括常用垂直水平的气象诊断，例如 2 米（或 10 米、850hPa、500hPa、250hPa）的气温、50 米（或 2 米、10-米、850 hPa、500hPa、250 hPa)、海平面压力、地表压力和总可沉淀水蒸气（或冰水、液态水）...
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- 滤波器是一个系统，它对输入系统的信号起到滤波的作用。滤波器设计是建立一个信号系统，使得信号通过该系统处理后可以得到所期望的输出。滤波的目的不同导致信号滤波方法多样。自适应滤波器是指根据环境的变化，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构的滤波器，LMS和RLS自适应滤波算法就是根据估计误差实时调节线性滤波器参数的算法。简述了FIR和IIR数字滤波器设计、周期信号增强或抵消、自定义模板匹配滤波等。 滤波器是一个系统，它对输入系统的信号起到滤波的作用。滤波器设计是建立一个信号系统，使得信号通过该系统处理后可以得到所期望的输出。滤波的目的不同导致信号滤波方法多样。自适应滤波器是指根据环境的变化，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构的滤波器，LMS和RLS自适应滤波算法就是根据估计误差实时调节线性滤波器参数的算法。简述了FIR和IIR数字滤波器设计、周期信号增强或抵消、自定义模板匹配滤波等。
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- 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言 – 床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍，对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。编辑 正式开始数据介绍：GHSL 依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分... 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言 – 床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍，对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。编辑 正式开始数据介绍：GHSL 依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分...
- The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon... The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon...
- 全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。洪水事件是从达特茅斯洪水观测站收集的 ，用于收集 MODIS 图像。选定的 913 个事件是那些使用 Terra 和 Aqua MODIS 传感器的 12,719 个场景成功绘制的事件（通过质量控制，因为在永久水之外有明显的淹没）。在每次洪水事件的整个日期范围内，以... 全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。洪水事件是从达特茅斯洪水观测站收集的 ，用于收集 MODIS 图像。选定的 913 个事件是那些使用 Terra 和 Aqua MODIS 传感器的 12,719 个场景成功绘制的事件（通过质量控制，因为在永久水之外有明显的淹没）。在每次洪水事件的整个日期范围内，以...
- 粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期间的全球数据。粮农组织统计数据库的估计... 粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期间的全球数据。粮农组织统计数据库的估计...
- 岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的。保护科学合作伙伴 (CSP) 生态相关地貌 (ERGo) 数据集、地貌和地貌包含有关地貌和地貌（又名地平面）模式的详细、多尺度数据。尽管这些数据有许多潜在用途，但这些数据的最初目的是开发适用于气候适应规划的生态相关分类和地形和自然地理类别的地图。由于与未来气候条件相关的不确定性很大，生态响应的不确定性更大，因此提供有关... 岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的。保护科学合作伙伴 (CSP) 生态相关地貌 (ERGo) 数据集、地貌和地貌包含有关地貌和地貌（又名地平面）模式的详细、多尺度数据。尽管这些数据有许多潜在用途，但这些数据的最初目的是开发适用于气候适应规划的生态相关分类和地形和自然地理类别的地图。由于与未来气候条件相关的不确定性很大，生态响应的不确定性更大，因此提供有关...
- 使用图形或图像来揭示随机信号中蕴含的信息非常直观，相比一堆复杂数据更容易被人脑学习、接受和理解。数据点纹图就是这样一种数据的图形表达方法。将一个圆形分成m个扇形区域，第i个扇形中的一个点代表一个x(t)～x(t+i)数据对，x(t)与该点的径长成正比，x(t+i)与扇区内该点的辐角成正比。在一个圆内可以同时观察到延时i从1到m的x(t)～x(t+i)数据关系图。 使用图形或图像来揭示随机信号中蕴含的信息非常直观，相比一堆复杂数据更容易被人脑学习、接受和理解。数据点纹图就是这样一种数据的图形表达方法。将一个圆形分成m个扇形区域，第i个扇形中的一个点代表一个x(t)～x(t+i)数据对，x(t)与该点的径长成正比，x(t+i)与扇区内该点的辐角成正比。在一个圆内可以同时观察到延时i从1到m的x(t)～x(t+i)数据关系图。
- 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有决策功能。为了对数据体现的变量关系有初步了解，列举了一些实用的数据可视化方法。为多维特征参数机器学习软件系统的实现及应用奠定了基础。 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有决策功能。为了对数据体现的变量关系有初步了解，列举了一些实用的数据可视化方法。为多维特征参数机器学习软件系统的实现及应用奠定了基础。
- 样本熵(Sample Entropy，SampEn)是通过度量信号中产生新模式的概率大小来衡量时间序列复杂性，新模式产生的概率越大，序列的复杂性就越大。样本熵的值越低，序列自我相似性就越高；样本熵的值越大，样本序列就越复杂。样本熵适合于对随机过程的研究，目前样本熵在评估生理时间序列(EEG，sEMG等)的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用。 样本熵(Sample Entropy，SampEn)是通过度量信号中产生新模式的概率大小来衡量时间序列复杂性，新模式产生的概率越大，序列的复杂性就越大。样本熵的值越低，序列自我相似性就越高；样本熵的值越大，样本序列就越复杂。样本熵适合于对随机过程的研究，目前样本熵在评估生理时间序列(EEG，sEMG等)的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用。
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