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凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076
背景音乐对稳定状态下精神疲劳的影响......
摘要：作为一种广泛使用的脑机接口（BCI）范式，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI具有信息传输速率高、对伪影容忍度高、在不同用户之间表现稳健等优势。然而，长时间重复刺激导致心理疲劳的发生率是基于SSVEP的BCI的一个关键问题。音乐通常被用作一种方便、非侵入性的缓解心理疲劳的方法。本研究通过在长时间的SSVEP-BCI任务中引入不同模式的背景音乐，探讨音乐对心理疲劳的补偿作用。通过脑电图功率指数、SSVEP幅度和信噪比的变化来评估被试的心理疲劳。研究结果表明，在SSVEP-BCI任务中引入激动人心的背景音乐可有效缓解被试的心理疲劳。此外，对于连续的 SSVEP-BCI 任务，在休息间隔阶段使用舒缓背景音乐的音乐模式组合被证明能更有效地减少用户的精神疲劳。这表明背景音乐可以为长时间的基于 SSVEP 的 BCI 实现提供切实可行的解决方案。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
校准稳定流水力学模型
美国地质调查局将 Price 流速计的良好流量测量结果归类为在真实值的 ±5% 以内。有些人认为，这种假设的误差是乐观的。无论如何，在许多河流系统中，±5% 意味着 ±1 英尺的水位误差。声速计提供连续记录，但当前的美国地质调查局技术会校准这些仪表以重现 Price 流速计的测量结果，因此 AVM 与流速计一样准确。船测总是值得怀疑。人们认为，使用在船上安装三根光束的声速计的较新技术要好得多。还应仔细检查已发布的流量记录。连续流量是根据流量测量（通常每两周或每月进行一次）和连续水位记录计算得出的。测量结果被汇编成流量曲线，后续测量与流量曲线的偏差用于定义偏移。偏移是由于非稳定流效应（环状流量曲线）和短期地貌变化导致的流量曲线的暂时变化。记录的质量取决于流量测量的频率和水文学家的技能。唯一的方法是将流量测量值与流量记录进行比较。不过，如果测量频率不高，则只能将流量记录应用于模型，看看水位记录的再现效果如何。记住！大多数已发布的流量记录都是平均日流量。建模者必须以某种方式为这些记录分配时间值。
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。
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