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弥补空中交通管理投资需求缺口
这两种产品都可以定制，以创建对 ATM 市场潜在借款人有吸引力的产品。例如，可以为某种投资类型（即特定的强制性航空电子设备升级）准备一份商业案例。基于这一联合商业案例，欧洲投资银行可以留出商定的资本水平用于贷款融资，并按照欧洲投资银行通常的贷款程序（包括信用分析、定价等）提取贷款。这些机制可以为行业范围内的小额个人投资项目提供良好的解决方案，例如通过中介银行支持通用航空语音通信（8.33）和广播式自动相关监视 (ADS-B) 设备。商业航空可以从支持数据链设备的贷款中受益，而机场可以为向地面增强系统 (GBAS) 的过渡提供资金。
通过变异分析检测阿尔法波的闭眼活动
已经开发了多种技术来帮助和改善瘫痪和严重运动障碍患者的交流。BCI 是一种不依赖于大脑正常的周围神经和肌肉输出通路的通信系统。在 UFES/巴西，我们正在开发一种基于诱发视觉刺激的自动驾驶汽车 BCI 系统（Castillo 等人 2013），这可能会导致视觉疲劳。一个很好的替代方法是通过用户命令切换 BCI，该命令可以通过闭眼来执行。这样，就采用了脑电图信号 (EEG)，其中包含允许检测闭眼的信息。通过频率范围为 8 Hz 至 13 Hz 的 alpha 波分析，可以在枕叶上感知眼睛睁开和闭眼活动。alpha 波的高能量对应于清醒受试者的闭眼（90% 的健康和残疾人士）（Alaraj 和 Fukami 2013）。阿尔法波已被用于操作电子设备，然而，与睁眼（EO）和闭眼（EC）相关的自动识别并不是一件容易的事，因为阿尔法波的带宽受自然变化和电噪声以及肌肉伪影的影响。已经开发出几种自动检测阿尔法波的方法，例如：模拟滤波和平滑（AFS）、峰值检测和计数、功率谱分析、分形维数、KM2O-Langevin 和近似熵（Kirkup 等人 1998 年、Craig 等人 2005 年、Sakai 等人 2010 年、Alaraj 和 Fukami 2013 年）。所有上述方法都使用取决于每个受试者和实验条件的阈值作为参考。这项工作的目的是提出一种基于 EEG 阿尔法波变化信息的自动方法，用于识别清醒受试者的闭眼事件，以激活 BCI。
利用虚拟化测试缩小仿真和模态测试之间的数据差距，以改进 FE 模型更新
8 MAC 分析 该系统的一个主要应用是能够比较和更新有限元模型 (FEM)。为此，可以通过通用文件格式数据传输将所有测量点的完整光谱数据文件导出到实验模态分析程序，在该程序中可以根据测量的传递函数计算出模态参数（固有模态形状、特征频率和模态阻尼）。在本例中，使用了 TechPassion 的模态分析程序 VMAP。它提供 Polytec 二进制文件格式的本地导入，而无需事先转换为通用文件格式。在 [5, 6] 中可以找到类似的示例。可以将模态形状和特征频率与从模拟计算出的值进行比较，并且可以将模态阻尼添加到 FEM。现在可以将 FEM 调整到真实结构，并可以使用 VMAP FE 模型更新工具得出改进的模型。