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使用多输入ddtas
摘要：本文使用差异差异放大器（DDTAS）提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动（BD）多输入的MOS MOS驱动技术（MI-MIST）。这会导致低压和低功率操作能力。因此，DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计，其运行速度为0.3 V，并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同，所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通，高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转，反转和电压增益。此外，提出的结构提供了高输入和低输出阻抗，这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB，施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器，以确保新结构的优势。
跟踪与 3D 中高度机动目标相关的 Frenet-Serret 框架
在雷达应用中，轨道维护是该过程的一个重要组成部分。从数学上讲，它可以归结为一个滤波问题，即必须从嘈杂的位置测量中滤除飞机的当前位置、速度以及可能的高阶导数。我们将此问题简称为“目标跟踪”。当飞机机动时，由于运动的不可预测性，该问题很难解决。在过去的四十年中，这一领域一直是广泛研究的对象，参见 [1]。跟踪的主要自由度是 1- 描述目标运动的动力学模型，以及 2- 使用的（统计）滤波器。对于动力学模型，有很多可能性，但线性模型通常用于工业应用，最著名的是 Singer 模型 [2]。对于滤波器，一种简单的稳健解决方案是 Castella 的噪声过程自适应卡尔曼滤波器 [3]。更现代的方法包括粒子滤波器 [4] 和用于跟踪的参考滤波器，即交互多模型 (IMM) 滤波器，参见 [1]。后者滤波器基于各种模型并行运行 (扩展) 卡尔曼滤波器组，并通过评估测量输出的可能性来评估每个模型的权重。这可以适应单个雷达可能面临的各种类型的目标和机动性程度。学术界现在主要转向多目标跟踪的挑战，并在视频中进行联合应用，参见 [5]。如今，雷达防空行业面临着新的挑战，目标的机动性越来越强。一些目标的速度可以达到 7 马赫，加速度为 15 g。通过运动模型注入一些结构的方法
用于单次试验识别运动相关皮质电位的非线性自适应时空滤波器
摘要：动作的执行或想象由皮质电位反映，可通过脑电图 (EEG) 记录为运动相关皮质电位 (MRCP)。从单次试验中识别 MRCP 是实现脑机接口 (BCI) 自然控制的一项具有挑战性的可能性。我们提出了一种基于最佳非线性滤波器的 MRCP 检测新方法，处理包括延迟样本在内的不同 EEG 通道（获得时空滤波器）。通过改变时间滤波器的顺序和输入数据的非线性处理，可以获得不同的输出。这些滤波器的分类性能通过对训练集进行交叉验证来评估，选择最佳滤波器（适应用户）并从最佳三个滤波器中进行多数投票，以使用测试数据获得输出。将该方法与我们团队最近推出的另一种最先进的滤波器进行比较，该滤波器应用于 16 名健康受试者记录的 EEG 数据，这些受试者执行或想象 50 次自定步调的上肢手掌抓握。新方法对整个数据集的平均准确率为 80%，明显优于之前的滤波器（即 63%）。对于具有异步、自定步调应用程序的在线 BCI 系统设计，它是可行的。
手动为 O-Two CPAP 系统添加过滤器
对于院前环境中呼吸窘迫患者（尤其是患有传染病的患者），建议将过滤器集成到 O-Two CPAP 系统中。过滤器通过捕获呼出的病原体来降低交叉污染的风险，从而确保患者和医疗保健提供者的安全。本主题为医疗保健专业人员提供了一种将过滤器集成到 O-Two CPAP 系统中的结构化方法。
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
开发病毒保护口罩的功能过滤材料
大流行期间戴着口罩是针对病毒相关的传染病传播的重要保护措施。然而，通过处理口罩间接传播病毒的风险是最早的关注点之一。可以通过用病毒保护涂层补充口罩的纺织结构来最小化此问题。因此，在这个概念中，应评估用于制造病毒保护过滤培养基的合适技术。在这项研究中，非织造聚酰胺6（PA6）过滤材料用负电荷的线性聚甘油硫酸盐（LPG）作为病毒结合官能团进行功能化。研究了两个涂层条件，其中与LPG的直接共价涂层成为最佳涂料方法，没有显示对PA6纳米纤维结构的损坏。未涂层的PA6和LPGS涂层的PA6过滤材料分别显示出空气中的猫科罗尼病毒的病毒颗粒过滤率为95％和94％，对空气中的猫科罗尼亚病毒，分别为98％和86％，分别为空源性马疱疹病毒1（EHV-1）。然而，溶液中的SARS-COV-2吸收测定法表明，与lpgs涂层的PA6滤光片培养基孵育一小时时，LPGS涂层将病毒滴度降低了71％。因此，对于未涂层的PA6材料，没有看到这种效果。这些发现确认LPG涂层的适用性是抑制不同大流行病病毒传播的合适平台。
服务手册EKT730-EKT750
石油建议全季Kohler®Pro10W-50合成油是Kohler发动机的理想油。与Kohler Pro延长的寿命滤清器配对时，它是专门配制的，以将油和机油滤清器更换间隔扩展到300小时。300小时的石油和油滤清器更换间隔是独有的，并且仅在使用Kohler Pro 10W-50合成油和Kohler Pro Pro扩展寿命过滤器的Kohler发动机上授权。替代机油和油过滤器可能与Kohler发动机一起使用，但需要100小时的油和油过滤器换击间隔才能进行适当的维护。石油必须是API（美国石油研究所）服务类SJ或更高。在操作时根据空气温度选择粘度，如下所示。
商业广告运动算法的识别...
摘要：在现代航空领域，使用飞行模拟器进行飞行员训练和评估非常普遍。无论是飞机还是直升机，军方和航空公司都利用这一特性来保证机组人员的运作、安全导向和节省资源。本文提出了一种调整冲刷滤波器参数的建议，允许在直升机模拟器中使用 Stewart 平台。滤波器参数的识别是基于在可用的商业平台上进行的测试进行的，该平台由 Moog 公司认证，型号为 MB-E-6DOF/24/1800KG，目前用于巴西陆军的 SHEFE 直升机模拟器。这项工作涉及人类前庭系统的生理方面及其动力学。随后，介绍了选择滤波器模型和配置参数的方法。在商用平台和配备特殊飞行测试仪器的真实直升机上进行了三组测试。测试完成后，对运动平台滤波器进行了调整，以尽量减少飞行员在飞机上感知到的运动线索与飞行模拟器之间的误差。获得的误差低于人类前庭系统感知的极限。这项工作的结果将作为开发阶段另一个飞行模拟器的国家运动平台开发的基础。