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利用多个不同的脑电图训练课程来改善基于光谱的生物特征验证结果
摘要：大多数基于脑电图的生物特征识别研究报告的结果都是基于信号数据库的，记录的脑电图会话数量有限，使用相同的单个脑电图记录来训练和测试所提出的模型。然而，脑电图信号极易受到干扰、电极放置和临时条件的影响，这可能导致对所考虑方法的评估被高估。我们的研究考察了用作训练会话的不同记录会话数量将如何影响基于脑电图的验证。我们分析了 29 名参与者的原始数据，每人有 20 个不同的记录会话，以及 23 名额外的冒名顶替者，每人只有一个会话。我们将功率谱密度估计的原始系数和转换为分贝刻度的功率谱密度估计系数作为浅层神经网络的输入。我们的研究表明，多个记录会话引入的方差会影响灵敏度。我们还表明，在我们的条件下，将会话数量增加到 8 个以上并不能改善结果。对于 15 次训练，实现的准确率为 96.7 ± 4.2%，对于 8 次训练和 12 次测试，实现的准确率为 94.9 ± 4.6%。对于 15 次训练，在所有攻击尝试中，成功冒名顶替攻击的概率为 3.1 ± 2.2%，但这个数字与使用 6 次记录会话进行训练没有显著差异。我们的研究结果表明，需要将来自多个记录会话的数据纳入基于 EEG 的识别训练中，并且增加测试会话的数量不会显著影响获得的结果。虽然呈现的结果针对的是静息状态，但它们可以作为其他范例的基线。
用光拓扑来操纵散射光谱...
6 Light and Matter 8 9 Hooman Barati Sedeh 1 , Danilo G. Pires 1 , Nitish Chandra 1 , Jiannan Gao 1 , Dmitrii Tsvetkov, 1 Pavel 10 Terekhov 1 , Ivan Kravchenko 2 , Natalia Litchinitser 1, * 11 12 1 Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University, 27708 Durham, NC,美国。13 2纳米相材料科学中心，橡树岭国家实验室，37831 Oak Ridge，美国田纳西州。15 * Corresponding author: natalia.litchinitser@duke.edu 16 17 Keywords: mie resonances, structured light, multipole decomposition, high-index nanoparticle 18 19 Abstract 20 21 Structured lights, including beams carrying spin and orbital angular momenta, radially and 22 23 azimuthally polarized vector beams, as well as spatio-temporal optical vortices, have 24 attracted significant由于其独特的振幅，相位前，极化和25 26的时间结构引起的兴趣，从而在光学和量子中实现了各种应用27 28通信，微观渗透和超分辨率成像。在平行的结构化29个光学材料，超材料和元面孔中，由工程单元组成 - 31个元原子，开辟了新的途径，用于操纵光的流动和光学感测。32 33虽然几项研究探索了对单个元原子的结构化光作用，但它们的34个形状在很大程度上仅限于简单的球形几何形状。但是，
机器学习拓扑光谱指标
拓扑材料的特点是具有拓扑非平凡的电子能带结构，从而获得了出色的传输特性。[1–6] 将这些奇异相开发成有用的应用的前景吸引了广泛的努力来识别和分类候选拓扑材料，证据是出现了许多基于电子能带连通性、[7–13] 基于对称性的指标、[7,14–21] 电子填充约束、[7,22,23] 和自旋轨道溢出的理论框架。[24–26] 这些框架有助于预测 8000 多个拓扑非平凡相，[27–34] 这是一片广阔的未开发实验领域。这为开发用于高通量筛选候选材料的互补实验技术提供了强大的动力。当前最先进的技术，如角分辨光发射光谱 (ARPES)、扫描隧道显微镜 (STM) 和
在光谱可寻址分子多量子比特模型系统中建模构象灵活性
摘要：偶极耦合多自旋系统具有用作分子量子比特的潜力。本文我们报告了一种分子多量子比特模型系统的合成，该系统具有三个可单独寻址、弱相互作用、自旋 1 = 2 中心，这些中心具有不同的 g 值。我们使用脉冲电子顺磁共振 (EPR) 技术来表征和分别处理各个电子自旋量子比特；Cu II、Cr 7 Ni 环和氮氧化物，以确定量子比特间偶极相互作用的强度。在 Cu II 光谱上检测的方向选择性弛豫诱导偶极调制增强 (os-RIDME) 揭示了强相关的 Cu II -Cr 7 Ni 环关系；对氮氧化物共振进行检测测量了氮氧化物和 Cu II 或氮氧化物和 Cr 7 Ni 环的相关性，并根据不同的弛豫动力学切换相互作用，这表明可以实现基于 EPR 的量子信息处理（QIP）算法。
磁共振光谱（MRS）处理软件用于准确分析技术摘要
该软件已开发为为用户提供改进的磁共振光谱（MRS）处理方法，其中包括几个降低降噪信号增强步骤，可提供更高的灵敏度和特异性，以提高技术的诊断能力。磁共振成像（MRI）已成为一种相对常见的医学成像技术，该技术使用强磁场，无线电波和计算分析来创建体内组织的详细图像。它经常用于诊断癌症，心脏和大脑中的血管问题，肌肉骨骼和其他软组织损伤。MRS可以使用以不同方式处理的MRI仪器收集的信息来创建图形或“光谱”，该图形或“光谱”测量所选组织体积内的生化成分。MRI创建图像，MRS可以确定可以诊断出可以诊断的组织中化学物质的类型和数量，比较比率和绝对值。该技术的另一个优点是它是非侵入性的，因此不需要从患者那里取样或活检。
通过宽带光谱能量分布研究 M87 的极高能量发射
R. Alfaro 1，C。Alvarez2，JC Arteaga-Velázquez3，D。AvilaRojas 1，Ha Ayala 4，E。Belmont-Moreno 1，T。Capistrán5，A。Carramiñana6，S。Casanova7，S。Casanova7，S。Casanova7，S。Casanova7，Cottino，Cottino，J。Cotino，J。Cotino，38。 OIS 9，M。Durocher11，JCDíaz-Vélez10，C。Espinoza1，KL Fan 12，M。Fernández45，N。Garz，N。Garz，J。13，F。Garfim，MMGonzález5，Ja Goodman 5，Ja Goodman 12，JA Goodman 12，JP Harding 11，D.Huang 14，D.Huang 14，F.Huang 14，F.Hueyotl-hueyotlaity per。 LeónVargas1，Al Luis，G。T。 Z 17，CD Rho 23，D。Rosa-González6，H。Salazar8，D。Salazar-Gallegos 16，F。SalesaGreus 7，24，A。Sandoval1，J。Serna-Franco，2，R。O。O. Spring，25 26
阿尔法和贝塔频带中审美自然感知的大脑光谱特征
。CC-BY-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 8 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.08.11.503584 doi：bioRxiv 预印本
从不同环境模型导出的行星际空间质子谱
了解空间辐射环境对于设计和选择用于空间应用的材料和部件至关重要。这种环境不仅以太阳的电磁辐射为特征，而且还以带电粒子为特征，带电粒子分为太阳风、太阳高能粒子 (SEP) 和银河宇宙射线 (GCR)。特别是对于材料工程和鉴定测试，需要从 keV 到 GeV 的粒子能量的微分和积分谱。到目前为止，已经有各种各样的模型可用，但很难保持概览。尽管欧洲空间标准化合作 (ECSS) 标准包括有关如何研究粒子辐射的说明，但它并未提供整体视图。本文将为那些需要全面概述的人提供支持，并提供有关质子辐射谱的全面信息，这些信息可能用于从任务分析到材料和组件设计以及鉴定测试等空间工程任务。检查了可公开访问的平台 OLTARIS、SPENVIS 和 OMERE，以获取可用的质子光谱。例如，考虑了第 23 个太阳周期的粒子辐射，该周期涵盖了 1996 年至 2008 年。可用模型的一个共同缺点是它们仅限于 MeV 范围。特别是当材料直接暴露在太空环境中时，低能粒子（特别是 keV 范围）会引起人们的高度关注，因为这些粒子会将所有能量转移到材料上。因此，使用了额外的数据源，以便将通常被忽略的低能质子纳入派生光谱中。数据被转移到通用单位集，最终可以进行比较和合并。这包括对最常见模型的比较，包括数据基础、适用性和可访问性。因此，拟合了广泛而连续的光谱，其中考虑了所有不同模型及其不同的能量和通量。每一覆盖年份都用拟合光谱表示，包括适用的置信度。针对太阳活跃和安静时期，提供光谱。
时间窗口长度对基于EEG的情绪识别的影响
摘要：听觉稳态反应（ASSR）是几种神经系统和精神疾病的转化生物标志物，例如听力损失，精神分裂症，双相情感障碍，自闭症等。ASSR是正弦脑电脑术（EEG）/磁脑电图（MEG）反应，该反应是由定期呈现的听觉刺激引起的。传统频率分析假定ASSR是一种固定响应，可以使用线性分析方法（例如傅立叶分析或小波）进行分析。然而，最近的研究报告说，人类的稳态反应是动态的，可以通过受试者的注意，清醒状态，精神负荷和精神疲劳来调节。由于三角乘积 - 和-SUM公式，在测得的振荡响应上的振幅调制可能会导致光谱宽或频率分裂。因此，在这项研究中，我们通过规范相关分析（CCA）和Holo-Hilbert光谱分析（HHSA）的组合分析了人类的ASSR。CCA用于提取相关的信号特征，HHSA用于将提取的ASSR响应分解为振幅调制（AM）组件（AM）组件和频率调制（FM）组件，其中FM频率代表快速变化的Intra频率，AM频率代表慢变化的频率。在本文中，我们旨在研究37 Hz稳态听觉刺激中ASSR响应的AM和FM光谱。与HHSA，37 Hz（基本频率）和74 Hz（第一个谐波频率）的听觉响应都成功提取。二十五个健康的受试者，并要求每个受试者参加两个听觉刺激课程，包括一个右耳和一个左耳和一个左耳的单膜稳态听觉刺激。检查AM光谱，37 Hz和74 Hz听觉响应均由不同的AM光谱调节，每个光谱至少具有三个复合频率。与传统的傅立叶光谱的结果相反，在37 Hz处看到频率分裂，并且在傅立叶光谱中以74 Hz的形式遮盖了光谱峰。所提出的方法有效地纠正了随时间变化的幅度变化而导致的频率分裂问题。我们的结果已验证了HHSA作为稳态响应（SSR）研究的有用工具，以便可以避免传统傅立叶频谱中振幅调制引起的误导或错误解释。