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用于定位、导航和跟踪的粒子过滤器
开发了使用粒子滤波器（递归蒙特卡罗方法）解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说，我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配，将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下，都可以实时实现，测试表明，其准确度可与卫星导航（如 GPS）相媲美，但完整性更高。基于模拟，我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后，粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案，这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。
整合邻近刺激数据以增强基于 SSVEP 的 BCI
摘要 — 为了增强基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的目标识别性能，已经提出了各种空间滤波器。当前的方法仅从相应刺激中提取目标相关信息来学习空间滤波器参数。然而，来自邻近刺激的 SSVEP 数据也包含目标刺激的频率信息，可用于进一步提高目标识别性能。在本文中，我们提出了一种结合来自邻近刺激的 SSVEP 来增强目标相关频率信息的新方法。首先，通过最大化对应于目标及其邻近刺激的 SSVEP 数据的协方差之和来获得空间滤波器。然后计算空间滤波模板和测试数据之间的相关特征以进行目标检测。为了进行性能评估，我们使用来自 35 名受试者的 40 类基准数据集和来自 11 名受试者的 12 个目标自收集数据集进行了离线实验。与最先进的空间滤波方法相比，所提出的方法在分类准确率和信息传输速率 (ITR) 方面表现出优势。比较结果证明了所提出的空间滤波器对于基于 SSVEP 的 BCI 中的目标识别的有效性。
紧凑型宽阻带滤波器设计的 SIW 腔模式分析和控制技术
摘要 — 本文介绍了一种基于扰动双模基片集成波导 (SIW) 腔的紧凑型新型宽阻带带通滤波器 (BPF)。在 SIW 腔体中心引入扰动金属通孔，通过将 TE 101 模式的谐振频率移向 TE 201 模式来实现双模 SIW 腔体。此外，通过将外部端口设置为高阶杂散模式的电场零点位置，可以实现宽阻带 BPF。通过抑制至少包含七种模式的不需要的模式，可以在单个 SIW 腔体中获得最宽的阻带，最宽的阻带可达 2 f 0。为了验证所提出的宽阻带滤波器，设计、制造并测量了两个原型，阻带为 2 f 0，抑制水平分别优于 20dB 和 30dB。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
通过深度学习实现远程控制 - NSF PAR
摘要 — 人类遥控 (RC) 飞行员能够仅使用第三人称视角视觉感知来感知飞机的位置和方向。虽然新手飞行员在学习控制遥控飞机时经常会遇到困难，但他们可以相对轻松地感知飞机的方向。在本文中，我们假设并证明深度学习方法可用于模仿人类从单目图像感知飞机方向的能力。这项工作使用神经网络直接感知飞机姿态。该网络与更传统的图像处理方法相结合，用于飞机的视觉跟踪。来自卷积神经网络 (CNN) 的飞机轨迹和姿态测量值与粒子滤波器相结合，可提供飞机的完整状态估计。介绍了网络拓扑、训练和测试结果以及滤波器开发和结果。在模拟和硬件飞行演示中测试了所提出的方法。
通过深度学习框架中的转移动态自动编码器进行基于生理信号的心理工作负荷估计
通过神经生理信号评估人机系统中操作员的心理工作负荷 (MW) 对于防止操作员性能不可预测的下降至关重要。 然而，生理信号的特征与之前时间步骤的历史值相关，并且其统计特性因个体和心理任务类型而异。 在本研究中，我们提出了一种新的转移动态自动编码器 (TDAE) 来捕捉脑电图 (EEG) 特征的动态特性和个体差异。 TDAE 由三个连续连接的模块组成，称为特征过滤器、抽象过滤器和转移 MW 分类器。 特征和抽象过滤器引入动态深度网络，将相邻时间步骤的 EEG 特征抽象为显着的 MW 指标。 转移 MW 分类器利用在情绪刺激下记录的源域 EEG 数据库中的大量 EEG 数据来提高模型训练稳定性。 我们在两个目标 EEG 数据库上测试了我们的算法。分类性能表明 TDAE 明显优于现有的浅层和深层 MW 分类模型。我们还研究了如何选择 TDAE 超参数，并发现通过适当的过滤顺序可以实现其准确性优势。© 2019 Elsevier B.V. 保留所有权利。
稀疏的组过滤库表示模型
背景：在运动成像（MI）脑电图（EEG）记录以及在脑计算机界面（BCI）应用的MI分类中，常见的空间模式（CSP）已被广泛用于特征外观。BCI通常需要相对较长的脑电图数据来可靠的分类培训。更具体地，在使用一般空间模式进行特征提取之前，使用两个不同类别的训练词典来构造复合词典矩阵，并且在滤波器带中的测试样品的表示形式估计为字典矩阵中列的线性组合。新方法：减轻频率带之间的稀疏小样本（SS）问题。我们为BCI系统中的运动图像提出了一种新型的稀疏组过滤库模型（SGFB）。结果：我们通过基于对非零相关系数的类别表示残差来执行任务。此外，我们还在三个不同的时间窗口中使用约束过滤器频段执行关节稀疏优化，以在多任务学习框架中提取强大的CSP功能。为了验证我们的模型的有效性，我们对BCI竞争的公共EEG数据集进行了实验，以将其与其他竞争方法进行比较。与现有方法的比较：差异
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
摘要 - 我们为三元神经网络提供3.1 POP/S/W完全数字硬件加速器。可爱的是完全展开的三元推理引擎，重点是最大程度地减少非计算能量和开关活动，以便将用于存储（本地或全球）中间结果的动态功率最小化。这是通过1）在功能图和过滤器中完全独立的数据路径体系结构来实现权重，导致切换活动进一步减少。与最新的加速器相比，可爱的精度更高或相等，同时将整个核心推理能源成本降低4.8×–21×。
采用半导体分布掺杂区带宽可切换带通滤波器的新型合成方法
摘要 本文介绍了一种使用半导体分布掺杂区 (ScDDA) 作为有源元件的带宽可切换带通滤波器的新型合成方法。提出了一种协同设计方法，对可切换滤波器的有源和无源部分进行整体和同步设计。集成在硅基板中的 ScDDA 能够从半波长开路短截线转换为四分之一波长短路短截线。这种协同设计方法具有很大的灵活性，允许将有源元件直接集成在基板中，从而避免任何元件焊接。该合成是针对有源元件的两种状态开发的，并作为概念验证应用于四极带宽可切换带通滤波器。该滤波器工作频率为 5 GHz，在 OFF 状态下（当短截线通过开路终止时）带宽为 50%，在 ON 状态下（当短截线短路时）带宽为 70%。对于该滤波器，合成在两种状态下进行，允许选择两个所需的带宽。这些结果得到了良好的拟合，证明了这种方法的可行性。
加拿大国家执法杂志 2000 年 2 月
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