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用于UWB无线的新型微型微带天线...
1. 引言由于高速微处理器和快速切换技术的进步，超宽带 (UWB) 已成为经济可行的短距离、高性价比通信技术。雷达系统、无线个人局域网、定位、消费电子产品和医疗电子产品只是早期的一些应用。从那时起，人们已经对 UWB 电磁学、组件和系统工程有了完整的了解。美国联邦通信委员会 (FCC) 是 2002 年发布 UWB 指导意见的主要组织，授权在 3.1–10.6 GHz 范围内未经许可使用分配的频谱。尽管如此，允许的功率水平设置得非常低，以避免与在此频率范围内运行的其他技术（如 Wi-Fi 和蓝牙 [1]）发生干扰。图 1 描绘了通常的无线电传输功率谱密度与
运动想象中的 μ 抑制检测
本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此，提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说，提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数，设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类：想象、运动和静息。初步结果表明，所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件，具有非常好的分类精度。
跨主体解码本地场电位的眼动目标
神经工程的最新进展表明，通过长期植入的微电极阵列从受试者的前额叶皮层（PFC）收集的局部田间电位（LFP）信号是用于设计鲁棒和弹性大脑 - 计算机接口（BCIS）[1-4]的峰值计数记录的可靠替代方法。非参数回归的理论已证明对基于LFP的解码器的成功至关重要。如[4，5]所述，非参数回归在LFPS中的应用导致基于著名的Pinsker定理的基于复杂的基于频谱的特征提取技术的发展。与流行的特征提取方法相反，例如基于常规的功率谱密度（PSD）的解码器[6]或基于试验的空间协方差矩阵[7，8]的解码器，仅考虑了LFP信号振幅中存储的信息，Pinsker的特征
使用快速准确的 SSVEP 脑机接口...
摘要 — 本文介绍了一种处理和分类视觉诱发电位信号 (SSVEP) 的原创方法。它介绍了一种将典型相关分析与基于功率谱密度的方法相结合的集成学习模型。所用的刺激物是使用 LED 构建的，范围从 7.04 Hz 到 38.46 Hz。使用 ADS1299 和三个干电极收集数据。针对不同的光强度和 LED 之间的不同距离进行了测试。总共招募了 22 名参与者，平均准确率为 99.1 ± 2.27%，决策时间为 1 秒。据我们所知，这些结果超过了之前在 SSVEP-BCI 中使用高频刺激的其他作品中发表的结果，即平均准确率约为 90%，决策时间为 5 秒。索引术语 — 典型相关分析、脑机、EEG、视觉诱发电位、SSVEPC。
0.0023 毫米$^2$/ch. 具有刺激伪影抑制功能的增量编码、时分复用混合信号 ECoG 记录架构
摘要 — 本文展示了一种可扩展的时分复用生物电位记录前端，能够实时抑制差分和共模伪影。增量编码记录架构利用了皮层脑电图 (ECoG) 记录的功率谱密度 (PSD) 特性，结合了 8 位 ADC 和 8 位 DAC，以实现 14 位动态范围。利用数字反馈架构的灵活性，将 64 个差分输入通道时分复用到共享混合信号前端，与最先进的技术相比，通道面积减少了 2 倍。用于增量编码的反馈 DAC 还可以通过片外自适应环路消除差分伪影。本文包括对该架构的分析以及 65 nm CMOS 测试芯片实现的硅片性能测量（包括工作台和体内）。
为什么开放经济模型的全球和本地解决方案......
我们比较了开放经济不完全市场模型的全局（定点迭代）和局部（一阶、高阶、风险稳态和拟线性）解。主力禀赋模型的周期矩与数据大致一致，并且在校准到相同数据目标的解之间也相似，但脉冲响应和谱密度不同。替代局部解产生几乎相同的结果。校准它们需要非平凡的利率弹性，这使得净国外资产（NFA）“粘性”，导致它们在改变预防性储蓄（例如，增加收入波动、增加资本管制）的实验中与全局解截然不同。分析和数值结果表明，我们的发现是由于不完全市场下 NFA 的近单位根性质及其自相关的不精确解。这些发现扩展到偶尔具有约束力的抵押品约束的突然停止模型。此外，当受到约束时，拟线性方法会产生较小的金融溢价和宏观经济反应。
超越 PSD 限制的随机振动测试
使用快速傅里叶变换模拟进行随机振动测试的传统方法已经过时，因为这种方法仅限于考虑功率谱密度。后者意味着 FFT 方法基于高斯随机信号模型。但是，MIL-STD- 810F 标准规定“必须小心检查现场测量的非高斯行为概率密度”。现在要求测试工程师“确保在遇到非高斯分布时测试和分析硬件和软件是合适的”。人们普遍认为时间波形复制可以解决非高斯问题。然而，TWR 方法不是模拟，因为复制测试仅代表一个测量的道路样本，而不是像模拟测试那样代表一种道路类型。这里讨论了复制和模拟之间的这种差异。考虑了两种基于峰度和偏度特征的非高斯模拟方法（多项式函数变换和特殊相位选择），并给出了模拟各种现场数据的实例。
设计和实施基于大脑的家庭自动化系统
摘要本文支持使用EEG信号来控制智能家庭自动化系统。该研究涉及计算脑电图数据的人脑注意力水平，并随后使用此信息根据获得的注意值来操作各种设备。该过程以多通道EEG记录开始，然后使用MATLAB软件处理。第一个通道（FP1）是从多通道EEG数据中分离出来的，随后的步骤涉及噪声和通过0.3至100 Hz的带通滤波器进行噪声和货物去除。计算了脑电图数据的α和β子频段，并且功率谱密度源自α和β波。通过分析Alpha和Beta PSD信号的强度，对受试者的注意水平进行计算和分类。然后使用此注意水平指示器来控制智能家居电气设备的操作。该研究揭示了拟议的基于脑电图的系统控制家用电器的可行性和有效性，并确定了其成功的功能。
小鼠轻巧的无线蓝牙 - 低能神经元记录系统
电生理记录为神经科学领域做出了重大贡献，可以改善信号质量，侵入性和电缆使用。尽管无线记录可以满足这些要求，但传统的无线系统相对较重且笨重，可用于小鼠等小动物。这项研究开发了一个低成本的低成能（BLE）的无线神经元记录系统，体重<3.9 g，测量15×15×12 mm 3，具有易于组装，良好的多功能性和高信号质量的记录。小鼠的急性和慢性体内记录都证实了系统的无线记录能力，与有线记录相比，功率谱密度（PSD）和信噪比（SNR）的改善。由于其重量低和紧凑，基于BLE的无线神经元记录系统不仅可以用于小鼠，而且还可以用于其他动物（例如大鼠和猴子），从而扩大了电生理记录在神经科学中的应用。