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Ultraprobe® - UE 系统
• Ultraprobe 15,000 触摸数字枪式装置 这款先进的超声波仪器可以执行机载频谱分析、记录测试设备的声音、测量和记录温度、使用闪光灯拍照、存储和管理数据。Ultraprobe 15,000 采用触摸屏技术。这一独特功能使用图标轻松控制和操作 Ultraprobe 的任何显示屏。触摸屏幕可让您查看分贝级别、温度、控制灵敏度、更改频率、查看 FFT 以及记录声音和图像。
Ultraprobe® - UE 系统
• Ultraprobe 15,000 触摸数字枪式装置 这款先进的超声波仪器可以执行机载频谱分析、记录测试设备的声音、测量和记录温度、使用闪光灯拍照、存储和管理数据。Ultraprobe 15,000 采用触摸屏技术。这一独特功能使用图标轻松控制和操作 Ultraprobe 的任何显示屏。触摸屏幕可让您查看分贝级别、温度、控制灵敏度、更改频率、查看 FFT 以及记录声音和图像。
通过冥想和运动激活轨道额皮层：近红外光谱研究
在某些类型的冥想中，例如正念和禅宗，呼吸是吸引人的重点，而在过度，短期的厌氧运动中，肌肉成为注意力的焦点。因此，在两种努力中，人们的注意力都集中在身体的某些效果上。冥想和锻炼通常为人类提供精神上的茶点。我们假设同一大脑区域都被人类的两种努力激活。为了审查这一假设，我们让参与者参与了3个任务：冥想，表现和控制任务。在每项任务后，参与者进行了2张检验以吸引他们的思想，而使用近红外光谱（NIR）同时监测血液血红蛋白水平的变化。有17名参与者（20-24岁； 11名男性，6名女性）。我们将快速转换（FFT）分析应用于NIRS波数据，并计算了（1）冥想和对照之间的FFT数据的相关系数，（2）锻炼和控制，以及（3）在Orbitofrontal Cortex（OFC）（OFC）和背侧外侧额叶前frontal frontal frontal corortex（dlpffc）中，dlpffc（dlpffc）在dlpfcc cons in Chare in Chare conthement in Chare in Chrenthement in Chare in Chare in Chincors（dlpffc）。在冥想和运动分析中检测到OFC和DLPFC之间的相关系数有显着差异，信号源分析证实，NIRS波从左右OFC边缘（即，左右窗）向中心传播。我们的结果表明，冥想和锻炼都激活了OFC，这与情绪反应和运动行为有关，从而导致精神茶点。
吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。
安全审核报告| Gnark | Consensys Software，Inc。
○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377(all go files) ○ https://github.com/Consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bls12-377/fp/hash_to_field ○ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr（所有GO文件）○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls/bls/bls12-377/fr/fft/ https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bls/bls12-377/fr/fr/iop帕克https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/bls12-377/fr/mimc助学https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/ecc/bls12-377/fr/sumcheck○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/master/master/master/ecc/bls/bls/bls12-377/internertal- https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bls12-377/kzg○https://github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/ecc/ecc/bns254（所有GO文件） https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bns254/fp/hash_to_field○https://github.com/consensys/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/tree/master/master/ecc/ecc/ecc/ecc/bn254/ hast https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/master/ecc/bn254/fr/fr/fft○https://github.com/github.com/consensys/gnark-crypto/gnark-crypto/tree/tree/master/master/master/ecc/ecc/ecc/bn254/bn254/fr/hash_to_to_to_field助露https://github.com/consensys/gnark-crypto/tree/master/ecc/bn254/fr/iop
使用基于 EEG 的方法进行计算机光标控制。
摘要 — 在当代，计算机和硅技术已成为 21 世纪不可或缺的一部分，并且发展迅速，可用于发展的每个领域。本文介绍了使用由神经元电活动产生的脑电图控制计算机/笔记本电脑软件架构的技术现象。脑电图仪非常复杂，难以读取和识别，本文通过对信号进行 FFT 变换来使用。EEG 与计算机实时交互，以控制光标执行左键单击、双击和右键单击的效果。该技术可用于为瘫痪或手臂截肢者提供辅助平台，以操作笔记本电脑以及控制各种应用程序。
在频谱图上可视化信号处理
I. 引言 该项目是在阿根廷巴伊亚布兰卡国家科技大学 (National Technology University) 的数字技术 III 课程框架内开发的，作为该学科的最终项目，目的是促进学习基于快速傅里叶变换 (FFT)、有限脉冲响应 (FIR) 型和无限脉冲响应 (IIR) 型数字滤波器以及实时操作系统的频谱分析仪的操作。由于该课程涉及嵌入式系统的大量工作，因此决定在 Cortex M4 微控制器上实现该系统，并通过专用于此目的的外围设备执行信号的采集、处理和分析。 FreeRTOS操作系统也被用作软件开发的基础。
基于神经网络的非侵入式设备对脑电图进行分类
和 S. Kinoshita（IHI AEROSPACE 有限公司）摘要：近年来，人们积极开发使用非侵入式脑电图设备的脑机接口 (BMI) 技术以应用于工业领域。本文介绍了对非侵入式脑电图测量数据的分析和分类的基础研究成果。具体而言，将带通滤波和 FFT 变换等信号处理技术应用于从这些设备收集的数据。然后使用神经网络将思想分为七个不同的类别。此外，该研究调查了与测量持续时间有关的分类准确性，重点是实时分类能力。关键词：脑电图分类，神经网络
过完备小波框架扩展对脑电信息挖掘的潜力
脑电图 (EEG) 是通过放大和记录人体头皮上由大脑电流产生的电活动而获得的记录 (Zandi 等人，2011；Larson 和 Taulu，2018)。EEG 是脑成像科学中广泛使用的媒介，在脑机接口 (BCI；Gao 等人，2021) 研究中发挥着重要作用。BCI 是一种将脑信号转换为有用命令的在线计算机系统。到目前为止，不同类型的脑信号已被用于开发 BCI 系统。由于其方便和低成本，EEG 信号已成为 BCI 系统中的主要媒介。然而，实践证明，由于 EEG 信号能量较弱，EEG 信号的采集很容易受到各种噪声的干扰。为了从嘈杂的 EEG 信号中提取有用信息 (Shad 等人，2020)，在 EEG 信号分析中研究了各种信号处理方法。在脑信号分析中，提高信噪比是一个重要的预处理步骤。传统上，它是使用快速傅里叶变换（FFT）完成的（Wahab et al., 2021）。在BCI中，FFT也用于从EEG信号中实现显著特征的提取。短时傅里叶变换是FFT的增强，它可以生成EEG的二维频谱表示（Ha and Jeong，2019）。然而，STFT的主要缺点是其频率分辨率不可调。Huang提出了一种将STFT与卷积神经网络相结合用于生物医学信号分类的方法（Huang et al., 2019）。此外，基于傅里叶分析的数字滤波器也是EEG信号去噪的重要工具（Hsia and Kraft，1983）。它们的应用包括噪声伪影去除、特定频带的特征选择。尽管近年来新的脑电滤波技术不断涌现，但滤波技术并不是 BCI 研究的重点，相关研究也报告了数字滤波器的缺点（Alhammadi and Mahmoud，2016）。在过去的几十年中，随着计算能力的提高，许多更先进的信号处理方法被发明并投入实践。Upadhyay 提出了一种结合 S 变换和独立成分分析的新技术，用于脑电信号中的伪影消除和噪声抑制（Upadhyay et al.，2016）。Djemili 利用经验模态分解将脑电信号分解为固有模态函数，实现了正常和癫痫脑电特征的智能分类（Djemili et al.，2016）。Jiang 的研究中，提出了一种基于多词典的稀疏表示方法，用于癫痫脑电尖峰的自动检测（Jiang et al.，2020）。 Dora 应用变分模态分解来校正 EEG 测量中的伪影（Dora 和 Biswal，2020 年）。Chen 提出了一种稀疏傅里叶变换，并将其应用于电力线伪影消除（Chen et al.，2021b）。
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图 1. 钙钛矿 CsPbBr 3 QDs 的形态和光学特性：TEM 图像、UV-vis 吸收光谱和 PL 光谱，以及 (a)、(e)、(i) Cs 2 CO 3 - 40 ℃ 、(b)、(f)、(j) Cs 2 CO 3 -100 ℃ 、(c)、(g)、(k) CsOAc-40 ℃ 和 (d)、(h)、(l) CsOAc-100 ℃ QDs 的 TA 伪彩色图像。插图显示相应的尺寸分布直方图、FFT 和 IFFT 图像。 (m) Cs 2 CO 3 -40 ℃ 、Cs 2 CO 3 -100 ℃ 、CsOAc-40 ℃ 和 CsOAc-100 ℃ QDs 的 TA 漂白动力学曲线和 (n) 时间分辨 PL 衰减光谱。基于 50 多个批次的不同 QDs 的 (o) FWHM 和 (p) 峰值波长的误差线图。