XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemExtraction
脑电信号特征提取应用趋势
本文将重点介绍脑电图 (EEG) 信号分析，重点介绍研究文献中提到的常见特征提取技术，以及可应用于各种应用。在这篇综述中，我们涵盖了时间域、频域、分解域、时频域和空间域中的单维和多维 EEG 信号处理和特征提取技术。我们还为讨论的方法提供了伪代码，以便从业者和研究人员可以在他们特定的生物医学工作领域中复制它们。此外，我们还讨论了人工智能应用，例如辅助技术、神经疾病分类、脑机接口系统以及它们的机器学习集成对应物，以完成 EEG 信号分析的整体流程设计。最后，我们讨论了可以在 EEG 信号分析的特征提取领域进行创新的未来工作。
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。
拟议的自然资源计划砾石开采，...
我可以从河流或溪流中取砾石吗？可以取多少？根据规则 R120，从河流或溪流的河床中取砾石是允许的活动，但须遵守一些条件。要查看这些条件，请访问 http://www.gw.govt.nz/proposed-natural-resources-plan/。限制为：每年个人需求 15 立方米，或每年河床所在或紧邻河床的物业使用 50 立方米。特阿瓦凯朗伊/赫特河是例外，这里的取水率较低 - 每年最多可收集 1 立方米。我可以从河口取砾石吗？大多数河口位于沿海海洋区域，根据规则 R194，取砾石是可自由支配的活动。规则 R193 提供了一份水道河口清单，这些水道可以作为许可活动进行砍伐，前提是砍伐的目的是为了防洪和/或减轻侵蚀，并且该活动由地方当局或为地方当局实施。要继续作为许可活动，还需要满足规则 R193 中的许多其他条件。我可以改道溪流吗？在大多数情况下，改变河流的自然河道需要根据规则 R131 获得同意，这是一项自由裁量活动。改道溪流以进行许可活动（例如安装小型涵洞）是允许的，但需有条件。我可以填海造地吗？根据规则 R127，填海造地永久流动的河流、溪流或湖泊的任何部分河床或河岸都需要获得同意，这是违规活动。填海造地附表 A2 中确定的任何未开发的湖泊，包括怀拉拉帕湖，都是禁止的活动。
通过混合特征提取进行脑肿瘤识别...
脑肿瘤的识别是一个关键步骤，依赖于医生的专业知识和能力。为了让放射科医生能够发现脑肿瘤，自动肿瘤排列非常重要。本文提出了一种 MR 脑图像分割和分类技术，以识别图像的正常和异常。所提出的技术是一种混合特征提取，旨在增强分类结果，基本上包括三个阶段。第一阶段使用 3 级离散小波变换 (DWT) 提取图像特征。在第二阶段，应用主成分分析 (PCA) 来减小特征的大小。最后，使用随机森林分类器 (RF) 和特征选择进行识别。收集了 181 张 MR 脑图像（81 张正常和 100 张异常），在区分正常和异常组织方面，实验结果获得了 98% 的准确率，灵敏度达到 99.2%，特异性达到 97.8%，并与多种文献进行了比较，证明了所提出的技术的有效性。结果表明3L-DWT+PCA+RF仍然取得了最好的分类效果，该模型可以应用于脑MRI球体分类，在一定程度上可以帮助医生判断肿瘤是正常还是异常。
用于生物特征机器学习的眼动追踪特征提取
在学习机器方面，Nilsson (1965) 的研究更多地关注模式分类的机器学习。近年来，对眼动追踪的研究也有所增加。许多研究人员在实验中研究如何利用眼动追踪数据进行研究。因此，在分类研究中使用眼动追踪技术时，会引发一个疑问：从眼动追踪数据中可以获得哪些眼部特征用于分类。眼动追踪技术是指跟踪和测量用户的眼球运动和眼睛焦点的过程。眼动追踪广泛应用于心理学、市场营销、医学、电脑游戏和认知科学等许多领域。因此，眼动追踪越来越多地应用于计算机科学领域，并利用眼部特征来研究信息处理任务（Rayner，2009）。眼动追踪数据可以通过使用眼动追踪传感器或摄像头来测量和获取。这些数据提供了多种特征，可用于多种分类任务。眼动追踪技术非常有用，它可以在未来被广泛采用和实施，因为它只需要一个简单的摄像头就可以收集所需的数据。在本文中，我们进行了系统的文献综述，并收集了5年内（即从2016年到现在）所有与使用眼动追踪数据中的特征进行分类相关的研究和文章。第一部分介绍本文。在背景部分，我们提供了眼动追踪技术和眼动追踪器类型的背景，包括桌面眼动追踪、移动眼动追踪和虚拟现实（VR）中的眼动追踪，以及机器学习的简要介绍。方法论部分描述了研究方法，包括研究问题、选择标准、搜索过程和选择过程。结果部分展示了结果，相关研究如表1所示。最后一部分总结了本文。
EMD 和特征提取对脑电图分析的影响
摘要 — 脑机接口已被研究了 20 多年，并且具有巨大的开发应用潜力，可供医生诊断疾病或帮助患有严重神经系统疾病的患者恢复与社会互动。要达到这些目的，需要分析脑电图数据的技术以及训练模型以识别模式或控制设备的算法。TensorFlow 是 Google 团队为内部使用而开发的机器学习，于 2015 年向公众发布。由于它可以在深度学习神经网络上进行训练和测试，因此可以用于脑电图数据。该项目使用 TF-Keras 和 TensorFlow-DNN 来训练使用脑电图数据对大脑状态进行分类的模型。Neurosky Mindwave Mobile 耳机和由 Micro:bit 开发的新设备是该项目的脑电图信号记录器。采用了最小-最大归一化、集合经验模态分解 (EEMD)、提取等多种技术来分析记录的脑电图数据。结果表明，在对来自 Micro:bit 设备的 EEG 数据进行分类时，TensorFlow-Keras 和 TensorFlow - DNN 模型的准确率为 97%，而 XGBoost 的结果为 98%。结果证实了 TensorFlow 在识别 EEG 数据方面的应用能力。对上述结果有贡献的数据处理技术是最小最大规范化和数据提取。此外，我们还验证了记录数据中的低频漂移对于使用 EEG 数据识别大脑状态至关重要。结果还显示了使用 EEMD 技术生成的 IMF 作为特征来构建使用 EEG 数据对大脑状态进行分类的模型。索引词 —TensorFlow、EEG、XGBoost、TensorFlow-Keras (TF-Keras)、TensorFlow-DNN (TF-DNN)、集合经验模态分解 (EEMD)、Neurosky、Micro:bit、脑机接口 (BC I)
月球水提取和净化技术验证
摘要 可持续太空探索需要改进原位资源利用 (ISRU) 技术，特别是利用当地资源生产机器人和人类探索所必需的产品。利用当地资源（如水）的能力不仅可以解决从地球运输物资的后勤挑战，还可以显著降低与太空任务相关的成本。水被列奥纳多达芬奇视为自然的驱动力，是太空探索的关键资源。作为宇航员的消耗品、辐射屏蔽以及电解成氢和氧（一种高效的火箭推进剂组合）描述了它的多种应用。然而，原位水提取在技术上仍然具有挑战性，需要进一步开发。LUWEX 项目通过开发和验证完整的原位水工艺链（包括提取、净化和质量监测）来应对这一挑战。它设想利用月球风化层中的水来推进并供宇航员饮用，从而实现可持续的太空探索。该综合测试装置使用热真空室内的冰冷月球尘埃模拟物模拟月球条件，旨在将整个流程链的技术就绪水平 (TRL) 从 2 级和 3 级提升到 4 级（即功能验证），一些子系统甚至可达到 TRL 5（即在相关环境中进行验证）。本文讨论了该项目的目标和相应的方法，强调了先进的水提取、捕获、净化和质量监测技术的开发和验证。通过这些技术，LUWEX 寻求为未来由欧洲主导的太空探索任务贡献创新的月球水提取和净化系统。本文概述了系统设计，并详细介绍了项目的技术发展路线图，阐述了 LUWEX 对未来探索任务的适应性，强调了其预计的潜力和长期目标，并概述了潜在的地面应用策略。转向可持续实践增强了我们执行长期任务的能力，最大限度地减少了对地球资源的依赖，从而提高了太空探索的可行性和可负担性。关键词：原位资源利用 (ISRU)、月球水提取、可持续技术、月球风化层、水净化 1. 简介 1.1 背景和动机 长期载人月球探索需要原位资源利用 (ISRU)，以通过最大限度地减少质量、成本和风险来增强未来任务的能力 [1] ISRU 技术旨在利用本地资源为机器人和人类任务生产必需产品，
异常帧提取与物体跟踪混合...
摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。
