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使用小波转换和复发性神经网络的睡眠脑电图信号的索赔，用于睡眠阶段分类的新方法
摘要简介：视觉睡眠阶段评分是一种时间表，无法提取脑电图（EEG）的非线性特征。本文提出了一种基于小波变换和重新当前神经网络（RNN）的睡眠信号的索引，用于睡眠阶段分化的新方法。方法：使用较长的短期记忆模型，根据分类吉他作品和库尔德坦堡Makams的数据库进行了两个RNN的签名和训练。此外，使用离散的小波变换和小波包分解来确定EEG信号和MUSICAL螺距之间的关联。连续的小波变换用于从脑电图中提取基于音乐节拍的功能。然后，验证的RNN用于生成音乐。为了测试构图，将11个睡眠脑映射到吉他和坦率频率间隔上，并呈现给Pre-
音乐和语言发展
在音乐体验中使用了其他感官，因为声音振动的不同频率传递给了大脑。例如，主要基于低频声音和“节拍”的摇滚音乐使我们想移动 - 它刺激了身体，以模仿音乐的动作；古典音乐包含较高的声音频率，这些声音刺激了大脑的较高区域，引起了人们的注意。因此，如果我们想吸引我们的孩子，我们会用尽乐观的音乐 - 但是，这种唤醒音乐的太多并不能提高注意力，而婴儿将变得太兴奋，并且并不是真正专注于您试图促进的活动。同样，不断播放或唱歌舒缓的音乐只会使您的宝宝入睡 - 方便您在想让他们入睡时，但对任何“学习播放”都不好。因此，最好的歌曲和节奏歌曲的关键特征是情绪高涨的平衡饮食，其次是放松和休息的时期 - 对大家来说！
fmcw雷达的X频段前端模块用于碰撞避免申请tiwat pongthavornkamol 1，a，*，aman worasutr 2，b，denchai worasa
2 Kasetsart大学工程学院，Kasetsart University，Ngamwongwan Road 50，Ladyao，Chatuchak，Chatuchak，Bangkok 10900，泰国电子邮件：a，* tiwat.pon@nectec.or.th（通讯作者） la-or.kovavisaruch@nectec.or.th，e kamol.kaemarungsi@nectec.or.th摘要。 频率调制连续波（FMCW）雷达前端模块是NECTEC NSTDA的实验室原型开发的。 通过在室外环境中铝板的反射测试来验证所提出的原型的性能。 在前端原型和铝板之间的距离的每20米处测量频谱分析仪的频域数据，直到达到200米的最大距离为止。 提出了在不同反射铝板范围内的BEAT频率的计算。 测量距离和计算的距离之间的最大误差不超过5.02％。 分析了反射物体的不同雷达横截面（RC）的影响为0.3、0.8和1.5 m 2板面积。 获得了0.66％的每个平方仪单位面积的不同接收功率比的低值，以证明反射功率水平在测试的对象的不同大小上的一致性。 关键字：雷达，FMCW，节拍频率，RCS。2 Kasetsart大学工程学院，Kasetsart University，Ngamwongwan Road 50，Ladyao，Chatuchak，Chatuchak，Bangkok 10900，泰国电子邮件：a，* tiwat.pon@nectec.or.th（通讯作者） la-or.kovavisaruch@nectec.or.th，e kamol.kaemarungsi@nectec.or.th摘要。频率调制连续波（FMCW）雷达前端模块是NECTEC NSTDA的实验室原型开发的。通过在室外环境中铝板的反射测试来验证所提出的原型的性能。在前端原型和铝板之间的距离的每20米处测量频谱分析仪的频域数据，直到达到200米的最大距离为止。提出了在不同反射铝板范围内的BEAT频率的计算。测量距离和计算的距离之间的最大误差不超过5.02％。分析了反射物体的不同雷达横截面（RC）的影响为0.3、0.8和1.5 m 2板面积。获得了0.66％的每个平方仪单位面积的不同接收功率比的低值，以证明反射功率水平在测试的对象的不同大小上的一致性。关键字：雷达，FMCW，节拍频率，RCS。
音乐对患有...的个体注意力的影响
Al die deelnemers 是 blootgestel aan vier behandelings metodes naamlik：“双耳节拍”，klassieke musiek，musiek van individuele keuse en medicikasie。 Om te bepaal hoe optrede en konsentrasie beinvloed word is vier gedrags toetse gebruik in die Study. Hierdie toetse het bestaan uit 'n Stroop toets, volhouare andags toets, memorisasie toets sowel as 'n persepsie van tyd toets. Elke deelnemer het deelgeneem a an die Experimentele fase wat oor vier dae was. Op Elke dag 是 die deelnemer blootgestel aan 'n ander behandelings method。 Naby-infrarooispektroskopie 是 gebruik om die 前额皮质 te 监视器 vir veranderinge 在血红蛋白 konsentrasies。
在丘比特中超导性和伪群之间的动态相互作用，如Terahertz第三谐波生成光谱
我们报告了YBA 2 Cu 3 O 6 + X薄膜的非线性Terahertz第三谐波生成（THG）的测量。与常规超导体不同，THG信号开始出现在正常状态下，这与广泛掺杂水平的伪gap的交叉温度t *一致。降低温度后，THG信号在最佳掺杂样品中显示出低于T C以下的异常。值得注意的是，我们直接观察到THG信号的实时波形中的节拍模式。我们阐述的是，HIGGS模式在T C下方开发的HIGGS模式与已经在T *下面开发的模式伴侣，从而导致能级分裂。但是，这种耦合效应在被压倒性的样品中并不明显。我们探索了观察到的现象的不同潜在解释。我们的研究提供了对超导性和伪群之间相互作用的宝贵见解。
利培酮引起的精神病中的过早心室复合物：病例报告
过早的心室复合物（PVC）是不规则的心律，例如早期心肌去极化引起的异位节拍。PVC始终与心脏病和其他相关的非心脏病有关，例如由于酒精，非法药物和某些类型的药物而导致体内化学状况的干扰。尽管它是良性的，但在最近的研究中，PVC负载率超过24％，并且导致心肌病和心力衰竭。在某些研究中，已经表明PVC在一般人群中可见：在12个铅心电图（ECG）中约为4％，而在24-48小时的皮质心电图监测中，患者的患者为40-75％。1根据文献，心血管副作用（如血压和心律不齐）是抗精神病药的副作用。2在其他情况下，例如充血性心力衰竭，心肌炎和心脏死亡率增加。3的研究表明，据报道了PVC的抗精神病药，例如叶核酮，4个阿拉哌唑，5位利培酮，6硫嗪，7和喹硫平。8
使用机器学习的疾病预测-IJRPR
除颤是一种生物医学仪器，用于治疗患有心律不齐的人的心脏病患者。心律失常或不规则的心跳被称为心律问题，该疾病称为心律不齐。不规则的心跳问题是当协调心脏节拍的电信号无法正常工作时发生。错误的信号传导导致心脏跳动太快（心动过速），太慢（心动过缓）或不规则。除颤器会输送一定剂量的电流，称为反击心脏。通过对心脏肌肉进行反震，去极化活性的过程将应用于肌肉。在生理学中，导致肌肉或神经细胞进行去极化，以通过排放电容器来建立或施加电流可以使整个心脏去极化，并将其作为心脏除颤器进行测试。但是，此处设计的系统旨在提前检测一周的心脏，并使用此除颤器相应治疗。
Toughbook N1和N1战术 - 解决方案指南
PanasonicToughbook®N1 - 强大，苗条且完全坚固的手持式手持。这是您一直在等待的多合一工具，它是每天工作的理想选择。带有八核处理器，雨水和手套 - 触摸操作屏幕，以及持久的电池，可加热掉。你不会错过任何节拍。当需求灵活的设备时，Toughbook N1和N1战术交付了Android操作系统，使您能够在具有数千个企业级应用程序的开放环境中实现解决方案。在Panasonic的生产力+开发，部署和维持工具和服务的生态系统的额外支持下，我们准备满足所有参与您组织的人，来自IT部门，运营管理和最终用户。如果需要七英尺的跌落，请不要担心 - 它可以处理它，使其成为不屈不挠条件的选择。所有ToughBook N1型号均为NIAP和FIPS获得了满足联邦/DOD要求的操作系统安全规范和firstNetNetnet Ready™的认证。
单相脉冲宽度调制逆变器设计与
大多数现代机器，包括风扇和空调，都是由交流电供电的。必须有一种可靠的方法将直流电转换为交流电，而不会留下任何交流电。为逆变器供电的电子电路完成了这一改进。将直流输入电压转换为具有理想幅度和频率的修改后的交流输出电压是电源逆变器的主要任务。PWM 方法（称为正弦 PWM）被广泛使用。在高频三端传输波逐渐决定逆变器中每个轴的切换状态之前，在此 PWM 方法中比较正弦交流电压参考。逆变器经常用于现代应用，例如变速交流发动机、入伍加热、备用电源和不间断电源。可以一般分类的两种主要逆变器类型是单级和三级逆变器。每种类型都可以使用具有受控开/关操作的设备。为了提供交流输出信号，这些逆变器通常使用节拍宽度平衡控制信号。
使用机器学习阐明个人有节奏的能力
人类可以轻松地提取像音乐这样的复杂声音的节奏，并像舞蹈一样进行定期节拍。这些能力是通过音乐训练调节的，未经训练的人有很大差异。这种变异性的原因是多维的，通常在单个任务中很难掌握。到目前为止，我们缺乏一个综合模型，无法捕捉音乐家和非音乐家的节奏指纹。在这里，我们利用机器学习，基于有和没有正式音乐训练的人的行为测试（带有感知和运动任务）来提取节奏能力模型（n = 79）。我们证明，有节奏能力的变异性及其与正式和非正式音乐经验的联系可以通过包括最小的行为措施（包括最少的行为措施）成功捕获。这些发现强调了机器学习技术可以成功地用于提炼节奏能力，并最终阐明了个人的可变性及其与正式音乐训练和非正式音乐经验的关系。