近年来,国家支持的项目试图提高残疾人的社会参与度。然而,即使是患有运动神经元疾病 (MND)、全滑行状态 (TSD) 等神经肌肉疾病的人,其沟通能力也会受到干扰。脑机接口 (BBA) 已有几十年的历史,研究数量呈指数级增长,目前正在开发中,以使患有此类疾病的人能够与周围环境进行交流。拼写系统是 BBA 系统,它可以检测人们在屏幕上的字母和数字矩阵上关注的字母,并通过应用程序将其转换为文本。在这种情况下,通过屏幕上字母的随机闪烁,它旨在检测由于刺激而导致大脑中发生的电变化。研究表明,个体遇到的刺激会导致 EEG 信号中出现一个振幅,称为 P300,介于 250 到 500 毫秒之间。脑机接口通过 EEG 信号为因中风或神经退行性疾病而行动受限的个体提供环境互动。 EEG 信号的多通道结构既增加了系统成本,又降低了处理速度。因此,通过在过程中检测更多活动电极来降低系统成本,可以提高人们的可访问性。在此背景下,在电极选择中使用优化技术,通过随机选择方法确定最有效的通道。在研究中,使用基于群体的优化技术之一的粒子群优化算法与两个分类器(SVM 和 Boosted Tree)一起使用,并确定了八个最常选择的通道,以提高系统在速度和准确性方面的性能。
表面。具有最小差频的频谱分量将对应于飞行的真实高度,而所有其他“尾部”频谱分量将降低雷达高度计的精度。这种不准确性的程度由拍频信号频谱的宽度决定。实际上,评估高度的最简单方法是测量频谱的中心,该频谱由拍频信号的零交叉计数器在时域中生成 [1, 8]。更精确的方法是基于对第一个频谱分量的评估,该分量通过使用傅里叶变换生成。因此,为了表示拍频信号的真实结构,模拟器的信号应由具有不同延迟和幅度的部分信号组成。一些表面模型在 [6, 8, 11] 中讨论。