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World File Search System低频信号
低通滤波器仿真模型的开发
摘要 本研究将讨论低通滤波器这一主题。研究范围将包括研究人员在整个实验过程中获得的数据、低通滤波器的样本图、理论和背景介绍以及数据和结果的分析。此外，研究还将研究一个名为 Multisim 的软件程序，以更准确地观察低通滤波器的行为。选择这个主题是因为这是研究人员最熟悉的滤波器类型。此外，这种类型的滤波器用于许多音频应用中，它可以消除背景噪音、消除数据分析中的特定频率、无线电调谐等等。因此，这种类型的滤波器被称为高切或高音切滤波器。这种熟悉是每个小组成员在整个课程中的先前经验和学习的结果。关键词：低通滤波器、截止频率、RC 低通滤波器、RL 低通滤波器、频率响应。1. 简介低通滤波器是只接受低频信号通过并阻止高频信号的滤波器 [1]。低频信号被定义为频率值低于截止频率的信号 [2]。此外，它分离输入信号，并根据频率值接受或拒绝信号。此外，它由与电感器或电容器连接的电阻器组成。只有两种类型的低通滤波器，即电感式和电容式低通滤波器 [3,4]。电容滤波器是电阻器和电压源串联连接。电容器两端的阻抗与频率成反比关系，而电容器的阻抗会随着频率值的增加而减小 [5]。这意味着电容器对低频具有高电阻，从而阻止其通过电容器。它对高频信号的电阻也很低。高频信号将通过电容器，因为它对它的电阻很低，而电容器将拒绝低频信号。因此，它将通过输出电压。由于电容器的反应性，电容器倾向于将高频信号与低频信号分开 [6]。
战略与立场 - 休·皮尔的评论
我们对通胀持续性的评估可能特别容易受到这种风险的影响。正如我过去所指出的那样，从本质上讲，英国通胀的潜在和持续性成分不应该在每次会议上发生太大变化：在从嘈杂的月度数据流中过滤有关持续性的低频信号时存在“终点问题”。委员会可能会误以为，决定英国通胀持续性的国内价格、成本、利润率和工资动态之间的关系并没有发生太大变化，尽管价格和工资制定者的行为可能发生了根本性变化。
用于医疗电子的 CMOS 高级电流隔离器
光耦合器和变压器通常用于医疗系统隔离电路，其缺陷在设计界众所周知。光耦合器速度慢，且性能随温度和设备使用年限变化很大。它们是单端设备，因此共模瞬态抗扰度 (CMTI) 较差。此外，光耦合器采用砷化镓 (GaAs) 工艺制造，具有固有磨损机制，在高温和/或 LED 电流升高时会导致 LED 发射永久减少。这种性能下降会降低光耦合器的可靠性、性能和使用寿命。虽然变压器比光耦合器速度更快、可靠性更高，但它们无法传递直流和低频信号，从而限制了系统时序（例如导通时间和占空比）。变压器也往往体积较大、功率效率低，并且通常需要额外的外部元件来复位磁芯。
电缆、电源产品、配件等购买指南
Clarus Crimson CCP-HC2 电源线 Clarus Crimson HC2 电源线由著名高端电缆设计师 Jay Victor 设计。其设计指定使用 PCOCC 铜，并专注于三个主要领域：低频信号、电流容量和降噪。电源线以 60Hz 运行，包括足够大的绝缘实心导体，以利于低频以提高性能。它们采用大规格和中规格电线组合设计，形成一个整体 8 AWG 设计，支持电流流动和信号动态。为了最大限度地降低交流线路噪音，采用交替绞合电缆来抵消磁场并帮助消除失真。铝/聚酯薄膜包裹和高密度镀银铜编织屏蔽层提供额外的屏蔽，有助于消除 RFI 和 EMI 的进出，降低噪音，改善细节。Clarus Crimson HC2 端接有公 6-20P Nema AC 插头和 IEC 320 C19 母连接器。价格：$910/3 英尺。；$1610/6 英尺。；$3010/12 英尺。tributariescable.com
热光学纳米腔中的振动共振扩增
振动共振扩增通过使用添加性非谐波高频调节来填充弱的低频信号。对综合非线性纳米腔中弱信号增强的实现对于光信号可能具有低功率的纳米光应用引起了极大的兴趣。在这里，我们报告了在热式光子光子晶体彩态机械谐振器中对vi-Brational共振的实验性观察，其放大率高达+16 dB。可以使用膜的机械谐振来有趣的表征，该膜与腔与腔体的强热耦合。相变和双孔电势已被广泛利用，以放大或检测弱信号。1在科学的各种领域观察到的这种一般的物理概念是振动恢复2（VR）现象的核心。作为与众所周知的随机共振的类比，3 VR使用高频（HF）的周期性信号来实现低频（LF）输入信号。理论上已经在不同类型的非线性系统中进行了研究，例如在神经网络中，4在可激发系统5或生物网络中。6
PreMovNet：基于运动前脑电图的抓握和举起任务手部运动学估计
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中，研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力，适用于健康参与者。具体来说，提出了两个基于深度学习的神经解码器，称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II，它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此，使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD，并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性，从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备，例如外骨骼/外骨骼。
基于脑电图感知的视觉和振动触觉引导的运动意象分类
摘要：运动想象 (MI) 是一种无需实际使用肌肉即可想象运动任务执行的技术。当用于由脑电图 (EEG) 传感器支持的脑机接口 (BCI) 时，它可以用作人机交互的成功方法。本文使用 EEG MI 数据集评估了六种不同分类器的性能，即线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和来自卷积神经网络 (CNN) 系列的三种分类器。该研究调查了这些分类器在静态视觉提示、动态视觉引导以及动态视觉和振动触觉 (体感) 引导的组合指导下对 MI 的有效性。还研究了数据预处理过程中滤波通带的影响。结果表明，在检测不同方向的 MI 时，基于 ResNet 的 CNN 在振动触觉和视觉引导数据上的表现都明显优于竞争分类器。事实证明，使用低频信号特征对数据进行预处理是实现更高分类准确度的更好解决方案。研究还表明，振动触觉引导对分类准确度有显著影响，而相关改进对于结构更简单的分类器尤其明显。这些发现对于基于 EEG 的 BCI 的开发具有重要意义，因为它们提供了有关不同分类器在不同使用环境中的适用性的宝贵见解。
使用深度学习去除脑电图中的眼部伪影
摘要 —EEG 信号是复杂的低频信号。因此，它们很容易受到外界因素的影响。EEG 伪影去除在神经科学中至关重要，因为伪影会对 EEG 分析结果产生重大影响。在这些伪影中，眼部伪影的去除最具挑战性。在本研究中，通过开发基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的深度学习 (DL) 模型，提出了一种新颖的眼部伪影去除方法。我们通过结合 EEGdenoiseNet 和 DEAP 数据集创建了一个基准数据集来训练和测试所提出的 DL 模型。我们还通过在不同 SNR 水平下用 EOG 污染地面真实干净的 EEG 信号来增强数据。然后使用通过小波同步压缩变换 (WSST) 获得的高度局部化时频 (TF) 系数将 BiLSTM 网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于 WSST 的 DL 模型结果与传统 TF 分析 (TFA) 方法，即短时傅里叶变换 (STFT) 和连续小波变换 (CWT) 以及增强原始信号进行了比较。首次提出的基于 BiLSTM 的 WSST-Net 模型获得了 0.3066 的最佳平均 MSE 值。我们的结果表明，与传统 TF 和原始信号方法相比，WSST-Net 模型显著提高了伪影去除性能。此外，所提出的 EOG 去除方法表明，它优于文献中许多传统和基于 DL 的眼部伪影去除方法。索引词 —EEG、眼部伪影、深度学习、LSTM、BiLSTM、WSST、STFT、CWT。
人类皮层脑电场电位记录的聆听区域
摘要 颅内脑电图 (icEEG) 记录因其无与伦比的时空分辨率而为人类神经动力学提供了宝贵的见解。然而，这种记录反映了多个底层发生器的综合活动，影响了分辨空间上不同神经源的能力。为了实证量化 icEEG 记录的聆听区，我们计算了 71 名患者（33 名女性）植入硬膜下电极 (SDE)、立体脑电图电极 (sEEG) 或高密度 sEEG 电极的 8752 个记录点之间信号与距离 (半峰全宽；FWHM) 的函数之间的相关性。正如预期的那样，对于 SDE 和 sEEG，与低频信号相比，高频信号表现出更急剧的下降。对于宽带高 g (BHG) 活动，SDE (6.6 6 2.5 mm) 和灰质中的 sEEG (7.14 6 1.7 mm) 的平均 FWHM 没有显著差异；然而，sEEG 记录的低频 FWHM 比 SDE 小 2.45 mm。白质 sEEG 在 17 – 200 Hz (q, 0.01) 频率下的功率低得多，衰减比灰质电极 (7.14 6 1.7 mm) 更宽 (11.3 6 3.2 mm)。与白质参考或公共平均参考 (CAR) 相比，使用双极参考方案可显著降低 sEEG 的 FWHM。这些结果概述了阵列设计、光谱带和参考方案对人类 icEEG 记录中局部场电位记录和源定位的影响。我们得出的指标与认知和癫痫数据的分析和解释直接相关。