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摘要:本文提出了一种77 GHz串馈贴片阵列天线的设计方法。该研究基于传统遗传算法,探索由相同微带贴片组成的不同阵列拓扑来优化设计。主要的优化目标是降低最大旁瓣电平(SLL)。采用该方法对一种用于汽车雷达的77 GHz串馈贴片阵列天线进行了仿真、加工和测量。天线长度限制不大于3 cm,阵列仅有单个紧凑串联,辐射贴片宽度约为1.54 mm。在用于优化的遗传算法中,将最大旁瓣电平设置为小于或等于-14 dB。测量结果表明,在77 GHz处,所提出的天线的增益约为15.6 dBi,E平面半功率波束宽度约为±3.8 ◦,最大旁瓣电平约为-14.8 dB,H平面半功率波束宽度约为±30 ◦。电磁仿真与测量结果表明,采用所提方法设计的77 GHz天线比本文相同长度的传统天线旁瓣抑制效果提高4 dB以上。
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路,它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里,脑电图(EEG)信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号,并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而,由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱,提取出的信号的信噪比极低,增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而,近年来,深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功,例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络,并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据,该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换(FFT)信号分析技术,以区分睁眼(EO)和闭眼(EC)两种状态。
预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 12 月 15 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.12.13.422593 doi:bioRxiv 预印本
抽象的激光覆层是一项公认的技术,大多数先前的数值建模工作都集中在基于粉末过程的过程中的交付和融化池行为。这项研究对优化的激光束成型进行了新的研究,以针对电线基的独特特性,其中直接底物加热以及电线和底物之间的热传递非常重要。与基于粉末的材料交付相比,该主题的值是通过基于电线的沉积过程来改善的沉积速率和致密的金属结构。线内温度分布(AISI 316不锈钢),底物的传热和直接加热(低碳钢)是通过传热模拟建模的,具有三个激光束辐照度分布。此分析确定了通常与标准高斯分布相关的局部高温区域的去除,以及均匀方形梁曲线可以提供的改进的底物加热。使用横截面光学显微镜分析了使用预位线和1.2 kW CO 2激光器的实验,以提供模型验证和改进的电线覆盖层润湿的证据,同时维持甲壳材料中有良好的抗甲基甲虫。这项工作的关键发现是从480 W/mm 2减少,在从高斯分布更改为均匀的平方分布时,需要辐照辐射,以进行有效的熔融池形成。这也可减少总能量50%。认可和讨论了能源效率,降低成本和可持续性改善的潜在提高。
压力。许多工作都会有压力,而航空环境尤其富含潜在的压力源。主要关注的是压力对绩效的影响。在航空业的早期,压力源是由环境产生的:噪音、振动、温度、湿度、加速度等,主要是生理性的。如今,其中一些已经
a. 折现净收益和相关结果衡量指标。判断一个政府项目是否符合经济原则的标准是折现净收益——预期净收益(即收益减去成本)的折现货币价值。折现净收益的计算方法是估计与特定决策相关的货币收益和成本,使用适当的折现率折现未来收益和成本,然后从折现收益总额中减去折现成本总额。折现收益和成本可将不同时期发生的收益和损失转换为一个共同的计量单位。折现净收益最高的项目通常对社会福利的增加最大,因此通常是首选,而折现净收益为负的项目通常应避免。
背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 6 人为因素调查的系统方法.................................................................................................................................................................... 6 事故场景....................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... 8 事故调查....................................................................................................................................................................... 8 . ...
