工程教学、科研实验或嵌入式开发中，我们常常需要快速生成、分析或处理信号——比如验证一个滤波器的效果，观察 FFT 变换后的频谱，或者模拟一段带噪声的正弦波。本文推荐一个完全开源、基于 .NET Framework 和 WPF 开发的桌面应用，将常见的数字信号处理（DSP）功能集成到一个直观、美观的界面中，让大家能"所见即所得"地探索信号世界。项目是聚焦于"常用 DSP...

Golang的signal包实现了信号处理机制，支持程序优雅退出。其主要功能包括信号管理、注册与注销、信号分发、恢复默认行为、Context支持和线程安全。通过创建channel并注册信号，程序可在接收到信号时进行处理，常用信号有SIGINT和SIGTERM等。

Unix信号（如SIGINT、SIGTERM）是进程与操作系统之间的通信机制。Libevent通过将信号转换为I/O事件，使得在安全的事件循环中处理信号成为可能。其实现方法包括Socket Pair、signalfd和EVFILT_SIGNAL，从而简化了信号处理，使其与网络包处理同样高效。

本研究探讨生成AI工具的安全性，提出基于信号处理的计算安全框架，量化安全挑战，并通过敏感性分析检测恶意输入，识别研究机会。

本研究提出了一种新方法，将多个低带宽脑电图信号合并为一个高带宽单通道信号，并能无损恢复低带宽信号，从而提高了多通道信号处理的效率和灵活性。

本研究提出了一种基于编码器-解码器的方法，利用医疗专业人员的自由文本报告生成心电图解读。该方法在心电图自动分析中表现优异，显著超越现有基准模型，为临床决策支持提供了新机遇。

本文探讨了机器学习在光通信中实施均衡器的最新进展，解决了现有算法和硬件实现中的问题。研究揭示了传统与类脑硬件的结合使用，为光通信系统的性能提升提供了新的见解。重要发现表明，机器学习技术能显著改善光通信的信号处理效果，推动了领域的发展。

通过引入Articulatory Generator至Generative Adversarial Network范式，研究提出了一种新的无监督生成语音生成/合成模型。该模型能够以完全无监督的方式生成关节表征，更加贴近于人类语音生成。研究表明，该网络能够像人类一样在语音生产过程中控制关节，并生成训练分布中存在和缺失的词语。这对人类语言的认知模型和言语技术产生了重要的影响。

本文提出了一种新颖的对比交叉领域推荐框架，通过构建多样化的偏好网络来捕捉用户多种兴趣信息，并设计了多个任务以获得更好的表示学习和知识转移。实验结果显示该框架在离线和在线评估中取得了显着成果。

本综述回顾了应对噪声标签的深度学习方法的演变，研究了不同的噪声模式，并提出了一种由现实世界数据引导的算法来生成合成标签噪声模式，并评估了一些典型的噪声鲁棒方法。

该研究介绍了针对雷达自适应信号处理 (RASP) 应用的大规模数据集 RASPNet，旨在支持雷达领域内基于数据的模型发展。RASPNet 数据集由 100 个真实场景组成，涵盖了美国连续的各种地形和地貌类型，以反映多样化的真实环境。每个场景中，RASPNet 包括 10,000 个由飞行雷达设置产生的杂波实现，可用于雷达算法的开发和评估。RASPNet...

本文提出了一种可伸缩的基于前向特征选择的梯度提升决策树方法，适用于高维度下的搜索和推荐中的排名和相关模型构建。该方法可扩展到多任务设置，具有较好的理论性能和计算保证。与现有方法相比，模型性能度量相当，但训练时间有显著提升。