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稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
使用光合微生物的废水处理 cómola inteligencia人工puede ayudar a de la de la Diabetes tipo ii en 基于生物活性涂层的生物过滤，以减少室内空气voc diseño，desarrollo yestaruacióndeun sistema de un sistema脑电脑界面（BCI）basado en稳态视觉诱发电势（SSVEPS）
摘要：废水主要根据其生产来源分类为国内，工业和农业工业。Piggery废水（PWW）是一种牲畜废水，其特征是其高浓度的有机物和铵，以及其异味。传统上，PWW在开放的厌氧泻湖，厌氧消化器和活化的污泥系统中进行了处理，这些污泥系统分别表现出较高的温室气体排放，有限的养分清除和高能量消耗。光合微生物可以以低运营成本和碳，氮和磷的能力恢复，可以在工程光生反应器中支持可持续的废水处理。这些微生物能够通过光合作用过程吸收太阳照射，以获得能量，该能量用于其生长以及相关的碳和养分所吸收。紫色的亲子细菌（PPB）代表了自然界中用途最广泛的代谢的光合作用微生物，而微藻是近年来最研究的光合微生物。本综述描述了使用光合微生物（例如PPB和微藻）的水浸处理处理的基本原理，对称性和不对称性。还讨论了主要的光生物反应器配置以及PPB和微藻生物量量化策略的潜力。
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摘要：随着电动机的发展，电动汽车电池和电子设备中使用的关键材料往往会变得稀缺。这项工作旨在通过使用定量和定性指标通过书目计量和系统评价来分析电动汽车供应链的最先进，以找到代表供应链风险的关键点，并应集中于并确定进一步研究的趋势。在BiblioMetrix软件的支持下进行了文献计量审查。使用Prisma方法进行系统审查。文献计量分析表明，与电动汽车相关的成本以及与供应链可持续性和透明度有关的研究的重要性。尽管在考虑作者的关键词分析时，供应链中的风险管理似乎相对较少，但系统的综述表明，此过程是研究最多的主题。即便如此，原材料供应还是最关注的主题，然后是环境影响评估和成本分析。也有一些研究旨在实现竞争力并分析生态正确的实践。电池是研究最多的组件，但是必须分析其他组件，以寻求与传统车辆相关的更大竞争力。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
使用近似刺激呈现技术的稳态视觉诱发电势...
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