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Application and Evolution for Neural Network and Signal Processing in Large-Scale SystemsAplicación y Evolución de Redes Neuronales y Procesamiento de Señales en Sistemas a Gran Escala

Resumen

La oscilación de baja frecuencia es un atributo importante de la actividad cerebral humana, y la amplitud de la fluctuación de baja frecuencia (ALFF) es un método efectivo para reflejar las características de la oscilación de baja frecuencia, el cual ha sido ampliamente utilizado en el tratamiento de enfermedades cerebrales y otros campos. Sin embargo, debido a la baja precisión de los métodos de análisis actuales para la extracción de señales de baja frecuencia de ALFF, proponemos la transformada de sincrodespeje basada en Fourier (FSST), la cual se utiliza frecuentemente en el campo del procesamiento de señales para extraer la ALFF del espectro de potencia de baja frecuencia de toda la dimensión temporal. Las características de baja frecuencia de la señal extraída son comparadas con las de FSST y la transformada rápida de Fourier (FFT) a través de datos de estado de reposo. Es evidente que la señal extraída por FSST tiene más características de baja frecuencia, lo cual es significativamente diferente de FFT.

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