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通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是用临时或不明确的定义指定的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试进一步受到阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涉及导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
摘要 — 我们总结了一些关键的频谱感知测量挑战和最新进展。感知的实验室测试因其在现代硬件中不可分割且通常嵌入其中的作用而变得复杂。结果很难校准，因为物理参数通常是临时指定的或定义不明确的。除了二进制占用检测之外，传感器还需要更复杂的信号分类，这大大增加了测试范围。由于缺乏可接受的可测试参数来评估频谱感知对系统间频谱共享的贡献，频谱共享测试受到了进一步的阻碍。我们在此讨论的测量需求和方法涵盖导波和辐射物理测量、网络测量以及商业和政府频谱使用等领域。
通信网络中频谱感知的测量挑战
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通信网络中频谱感知的测量挑战
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研究文章一种针对不同频率脑电图数据的基于深度学习的分类方法
近年来，脑电图研究（EEG）的研究集中在EEG信号的特征提取上。方便而简单的EEG采集设备的开发产生了各种EEG信号源和脑电图数据的多样性。因此，EEG分类方法的适应性已变得重要。这项研究提出了一个深层网络模型，用于自主学习和脑电图信号的分类，该模型可以自适应地将EEG信号分类为不同的采样频率和长度。当用不同的采样频率分析脑电图数据时，人工设计特征提取方法无法获得稳定的分类结果。然而，所提出的深度网络模型显示出更高的通用性和分类精度，尤其是对于长度短的脑电图信号，这是由两个数据集验证的。
使用 KNN 和 MLP 进行基于 MI 的脑信号识别...
摘要：脑电图 (EEG) 信号分类在开发残疾人辅助康复设备中起着重要作用。在此背景下，从 20 名健康人身上获取脑电图数据，然后进行预处理和特征提取过程。提取 12 个时间域特征后，采用两个著名的分类器，即 K 最近邻 (KNN) 和多层感知器 (MLP)。采用五重交叉验证方法将数据分为训练和测试目的。结果表明，MLP 分类器的性能优于 KNN 分类器。MLP 分类器实现了 95% 的分类器准确率，这是最好的。本研究的结果对于在线开发脑电图分类模型以及设计基于脑电图的轮椅非常有用。关键词：运动想象，脑电图信号，KNN，MLP，ICA。介绍
基于脑电信号的BCI虚拟康复及远程辅助设备技术综述
摘要：虚拟现实已广泛应用于娱乐、通信和医疗保健等各个行业。在医疗行业，结合脑机接口 (BCI)，虚拟现实可以产生康复措施，可能有助于实现远程康复或远程康复等新策略。BCI 的设计和开发集成了不同的过程，包括生物信号采集和处理、特征提取和选择、信号分类以及将该技术应用于接受康复治疗的患者。本文对侧重于 BCI 实施和基于虚拟现实实施的远程康复辅助技术的论文进行了文献综述。这篇综合评论的目的是找出那些利用虚拟现实与生物医学技术相结合来改善各种康复过程表现的研究。各种重新审视的研究为远程康复提供了一个完整的系统。这些发现可以导致将这些模型应用于各种康复任务。
