#信号处理

kymatio

Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库，支持1D、2D和3D波形，适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上，Kymatio均可流畅运行，并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示，适用于构建端到端的深度神经网络。

dasp-pytorch

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

PyEMD

PyEMD是一个功能全面的Python库，专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种，如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN)，并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法，适用于信号处理和数据分析。此外，PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能，为研究提供了更多可能性。

ICASSP-2023-24-Papers

本项目汇总ICASSP 2024会议发表的声学、语音和信号处理领域重要论文。提供论文标题、作者、摘要及代码链接(如有)的完整列表,便于研究人员快速了解行业前沿动态。资源库持续更新,确保收录最新研究成果。

awesome-radar-perception

这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。

heartbeat

Heartbeat是一个利用远程光体积描记法(rPPG)进行心率测量的开源项目。该项目采用OpenCV库实现人脸检测和跟踪，通过频率分析和滤波技术估算心率。它通过分析面部视频中的细微肤色变化来实现非接触式心率监测。Heartbeat支持实时视频流分析和离线视频文件处理，并提供多种算法选项和可调参数。这一创新工具不仅适用于研究人员和开发者，还为远程健康监测和情感状态评估等领域提供了新的可能性，展示了计算机视觉技术在健康监测领域的巨大潜力。

SigMF

SigMF是一种开放的信号元数据格式标准，为信号数据提供统一的描述方法。该标准有助于简化数据共享流程，保存完整的数据采集细节，并支持跨工具的数据互操作。SigMF可在Python、C++和GNU Radio等环境中使用，适用于广泛的信号处理领域。通过标准化元数据格式，SigMF提高了信号数据的可移植性和长期可用性。