信号处理
多模态融合：为什么并交互才是真正的「自然交互」？
盲人摸象：单模态交互的局限 在传统的图形界面（GUI）中，交互是极度“窄带宽”的——你通过点击鼠标指代意图。在早期的语音助手（VUI）中，交互仅依赖音频流。然而，人类真实的沟通协议是高度并行的。 当你边说“把这个移到那里”边指着屏幕时，单模 …
小波分析与特征分辨率
问题背景 傅里叶变换是频域分析的基石，但它在处理“非平稳信号”（如地震波、语音信号、心脏电图）时存在致命局限：它只能告诉我们信号中包含哪些频率成分，却无法指出这些成分在何时发生。这种“时频盲区”源于海森堡测不准原理的数学平移。 小波分 …
信号处理的量子重构
问题背景 传统的离散傅里叶变换 (DFT) 在处理海量数据时，面临经典的复杂度极限。即便使用快速傅里叶变换 (FFT)，其复杂度仍为 $O(N \log N)$。在数据量呈指数级增长的今天（如高分辨率基因测序、全球卫星气象监测），经典算法逐 …
压缩感知与信息稀疏性
问题背景 经典的奈奎斯特-香农（Nyquist-Shannon）采样定律规定：为了无失真重构信号，采样频率必须大于信号带宽的两倍。然而，在医学 MRI、超大规模空天遥感、地下勘探等领域，物理采样成本极高或速度极其受限。 压缩感 …