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World File Search System信号编码
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这是一种无意识的活动，其中这些信号传输到观察到的自我，将信号编码为原始的刺激感，为令人愉悦，不愉快和中立。这些编码的“记录”被存储并被记住为“知道的感觉”，而在环境中遇到刺激时，它又成为响应的一种刺激，从而激发了这种“认识的感觉”。“认识的感觉”是互认为的基础 - 从身体内部的意义 - 调节和驱动行为。固有的是周期性的关系，涉及身体之间的相互作用（无意识的能量对事件的意识纯粹的意识），思维（能量的心理图像，产生事件的信号），思想（能量纯粹的心理，可以处理信号的内容）和思维（观察到的自我观察，可以处理有意识的内容）。
TFP401A-Q1 TI PanelBus ™ 数字接收器... 数据表
TFP401A-Q1 是一款兼容数字视频接口 (DVI) 的 TMDS 数字接收器，用于数字平板显示系统接收和解码 TMDS 编码的 RGB 像素数据流。在数字显示系统中，主机（通常是 PC 或工作站）包含兼容 TMDS 的发射器，用于接收 24 位像素数据以及适当的控制信号。主机将数据和控制信号编码为高速低压差分串行比特流（适合通过双绞线电缆传输）到显示设备。显示设备（通常是平板显示器）需要兼容 TMDS 的接收器（如 TI TFP401A-Q1）将串行比特流解码回主机发出的相同 24 位像素数据和控制信号。然后，解码后的数据可直接应用于平板驱动电路，以在显示器上产生图像。主机和显示器之间的距离可达到 5 米或更长，因此最好采用像素数据的串行传输。要支持高达 UXGA 的现代显示分辨率，需要具有良好抖动和偏差容差的高带宽接收器。
S-JEPA：通过动态空间注意力实现无缝跨数据集传输
摘要：受脑电图信号处理中跨数据集无缝传输的挑战的启发，本文对联合嵌入预测架构 (JEPA) 的使用进行了探索性研究。近年来，自监督学习已经成为一种在各个领域进行迁移学习的有前途的方法。然而，它在脑电图信号中的应用仍未得到充分探索。在本文中，我们介绍了用于表示脑电图记录的 Signal-JEPA，其中包括一种新颖的领域特定空间块掩蔽策略和三种用于下游分类的新型架构。该研究针对 54 个受试者的数据集进行，并在三种不同的 BCI 范式上评估模型的下游性能：运动意象、ERP 和 SSVEP。我们的研究为 JEPA 在脑电图信号编码中的潜力提供了初步证据。值得注意的是，我们的结果强调了空间滤波对于准确下游分类的重要性，并揭示了预训练示例的长度对下游性能的影响，而不是掩码大小的影响。
与Hybrid de Bruijn代码的高静态自由空间量子通信的时机和同步
抽象的基于卫星 - 长距离 - 无距离 - 空间量子密钥分布有可能实现全球量子安全通信网络。检测从空间发送的微弱量子光脉冲需要高度准确且健壮的经典计时系统才能从噪声中挑出信号，并允许对发送和接收的钥匙位进行对帐。对于这种高损耗应用，提出了基于DE Bruijn序列的断层 - 耐受性同步信号编码和解码方案。在实验室条件下测试了代表性的同步时间系统，并且即使在高损失下，它也证明了误差校正算法的高容差。还讨论了该解决方案的性能限制，并分析了方案和估计的计算开销的最大误差耐受性，从而可以在实际的时间系统上实现 - 芯片上实现。该解决方案不仅可以用于同步高损耗通道，例如卫星和地面站之间的通道，而且还可以扩展到具有低损耗，较高误差率的应用，而且需要可靠的同步，例如量子和非量子通信在地面上的自由行空间或光纤空间上。
使用组CodeWhting Technique
已经提出了许多研究和技术来克服高papr值，它引入了很少的技术来减少可以将三种主要方法分为三种主要方法[1-5]。首先，信号拼凑技术可以分类为选择性映射（SLM），部分发送序列（PTS），选择性代码字偏移（SCS），相互交织，音调保留（TR），音调注入（TI）和主动星座扩展（ACE）。其次，信号失真技术可以归类为剪辑和过滤，限制，峰窗口和信封缩放。第三信号编码技术可以归类为块编码和涡轮编码。过去的研究表明了PAPR的潜力，但他们必须面对一些问题，例如高计算复杂性，降低位错误率（BER）性能（BER）性能，侧面信息，损耗数据速率，带宽，损失频谱效率和失真。在块编码技术中，它可以分为两个，例如算术编码和霍夫曼编码，在将PAPR降低32％的情况下，算术编码更好地比较霍夫曼只有30.6％[6]。剪辑和过滤技术是
人机协作运输中的隐性交流
摘要 - 我们专注于人类机器人协作运输，其中机器人和用户协作将对象转移到目标姿势。在没有明确交流的情况下，这个问题是具有挑战性的，因为它需要两个异质的代理之间的紧密隐式协调，他们的感应，驱动和推理能力非常不同。我们的关键见解是，两个代理可以通过将微妙的交流信号编码为影响运输对象状态的动作来流利地协调。为此，我们设计了一种推理机械性，该推论概率地绘制了对两个代理执行的联合行动的观察到一组工作空间遍历的联合策略。基于这种机制，我们定义了代表人类对展开遍历策略的不确定性的成本，并将其引入模型预测控制器，该模型在不确定性最小化和效率最大化之间平衡。我们将框架部署在移动操纵器（Hello Robot Stretch）上，并在受试者内实验室研究（n = 24）中对其进行评估。我们表明，与缺乏交流机制的基线相比，我们的框架可以使机器人能够更加流利，合格的合作伙伴，使机器人能够更加流利，有能力的合作伙伴。索引条款 - 人类机器人协作；人类机器人团队；隐式通信
使用人类皮层脑电信号的脑机接口∗
摘要 脑机接口 (BCI) 使用户能够通过头皮的脑电图 (EEG) 活动或大脑内的单神经元活动来控制设备。这两种方法都有缺点：EEG 分辨率有限且需要大量训练，而单神经元记录具有很大的临床风险并且稳定性有限。我们在此首次证明从大脑表面记录的皮层脑电图 (ECoG) 活动可以使用户快速准确地控制一维计算机光标。我们首先确定了与不同类型的运动和语音意象相关的 ECoG 信号。在 3-24 分钟的短暂训练期内，四名患者随后使用这些信号掌握闭环控制并在一维二元任务中实现 74-100% 的成功率。在额外的开环实验中，我们发现频率高达 180 Hz 的 ECoG 信号编码了有关二维操纵杆运动方向的大量信息。我们的结果表明，基于 ECoG 的 BCI 可以为严重运动障碍患者提供一种非肌肉通信和控制选项，这种选项比基于 EEG 的 BCI 更强大，并且比使用穿透大脑的电极的 BCI 更稳定、创伤更小。
量子方法用于整数小波变换及其...
随着技术进步的快速进步，对高处理和存储能力的需求已大大增加。因此，发现操纵和转换信息的新方法是必要的。一种潜在的解决方案是量子信息处理，它大大减少了存储的数据的量，操作数量以及经典工具（例如小波变换（WT））的复杂性。wt是许多领域的主要工具，例如加密，信号编码，水印，组合，掉头和信息检索。其经典相关性推动其在量子水平上的进展，从而提高了对一，二维和三维量子小波的转换的计算效率。但是，常规的，实价的WT不适用于无损应用，并且在计算上很复杂。整数到整数WT（IWT）是另一种转换，将整数映射到整数，它使用起重方案来执行信号分解分析。此方案降低了计算成本，允许对实价WT进行实践无损应用，并产生新的小波家族。到目前为止，整数版本（Q-IWT）尚无定义的QWT定义，这在量子信息处理中可能很有价值。因此，我们为HAAR，DAUBECHIES和CDF核的一维整数小波转换提出了一种量子方法，包括信号分解和无损压缩的量子算法。此外，我们将使用IBM的仿真环境作为分析和验证的手段。我们将使用复杂性和数学分析，性能，挠性，信号恢复，熵和噪声添加指标评估所提出的转换和压缩应用。