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审查无线电气车辆充电系统-IJRPR
电动汽车（EV）正在成为汽车行业的重要竞争者，预测表明它们最终在市场上的优势。随着这种过渡的发展，管理电动汽车的充电过程越来越重要，以确保电力网络的稳定性和效率。然而，电动汽车的扩散也为双向能量流提供了机会，其中电动汽车有助于电网的韧性和独立性。将电动汽车整合到智能电网中被视为未来的关键技术进步。电动汽车的优势比传统的内燃机车辆变得越来越明显，尤其是对二氧化碳排放的越来越关注以及化石燃料的可用性越来越大。尽管有这些好处，但各种因素阻碍了对电动汽车的广泛接受。动态无线电力传输系统提出的在移动时为电动汽车提供了有效且可靠的充电[5]。是电动汽车的初始高成本，快速充电基础设施的稀缺性以及全电动车辆模型的有限可用性。此外，完全依赖电力的全电动汽车与插电式混合动力汽车之间存在区别，这些电动汽车将电力与传统燃烧发动机相结合。对于无线电源传输（WPT）系统中路边控制器（RSC）（RSC）（RSC）（OBC）之间的无线通信，网络必须表现出确定性的行为，以支持实时控制循环。这包括确保关键数据流的可靠和及时传输，对于准确的控制至关重要[1]。缺乏充电站通常被认为是潜在电动汽车购买者的重大障碍。将无线充电纳入现有无线通信系统中引入了有关实施，调度和电源管理的各种具有挑战性的问题[8]。
第13卷，第5期，2024年5月的影响因素：8.317
摘要：该项目为电动汽车（EV）提供了动态的无线充电系统，将Arduino Uno MicroController作为主要控制器。该系统具有嵌入在车道基础设施中的发射器（TX）线圈，并安装在车辆单元中的接收器（RX）线圈，在运动中可以连续充电。通过电磁诱导将能量从TX线圈无线传递到RX线圈。Arduino Uno微控制器充当中央控制单元，管理电力传输，监视充电状态和调节电压水平。集成的物联网（IoT）传感器可实时数据收集有关充电参数和电池健康，提高效率和安全性。该系统的效率水平达到67％，同时提供安全性，可靠性，较低的维护和较长的产品寿命。关键字：无线电源传输；电动汽车；电感动力传递；电池充电等I.引言世界遭受了许多没有电力的问题。在日常生命中，电力在许多应用中很重要，例如移动，笔记本电脑，相机，传感器，仿生植入物，卫星和油平台。在1891年，尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）提出了无线功率传输的想法，他展示了第一个用于照明的无线电源传输系统[1]。有时在小电源插座上连接太多电线会变得不方便和危险。托马斯·帕克（Thomas Parker）在1884年实际实施的第一辆电动汽车。在主要源和二级负载之间有一个较大的空气间隙。直到1859年可充电电池都无法用于储存电力，法国物理学家加斯顿工厂发明了铅酸电池并减少了缺点。电动汽车在许多国家 /地区更受欢迎，电动汽车尺寸很小，例如公共汽车，汽车大，两轮车，电动自行车很小。电动汽车与普通车辆相同，但是电动汽车用于推进目的中，用于电动机电池的电源[1]。与常规的铅酸电池相比，可用的新型可充电电池可用，因此可以使用较小的电池，而储能容量也更高，并且重量也较小。充电过程对于插入电动汽车的用户来说是笨重的，因为要为电池充电，需要从车辆直接连接的充电器，或者有时电池已卸下用于充电目的。通过利用电感功率传输技术，简化了困难的充电过程[1]。电感功率传递（IPT）方法是设计是通过从静态发射器到一个或多个可移动的次级接收器来无线传递电源[1] - [7]。根据电源要求，电源是单相或三个阶段。WPT系统通常由电源，发射器（主要线圈），接收器（次级线圈），微控制器，电池，传感器，匹配电路组成[8]。取决于线圈IPT系统的磁性结构是分布的或集结的拓扑结构。AC电流是通过电源以非常低的频率在发射器线圈中产生的。通过磁场单主要线圈和多个二级线圈耦合。主要线圈中的恒定频率电流正在为WPT创建一个强大而可控的磁场。电力电子技术的进步已经发现了许多基于IPT系统的新应用，例如用于专业仪器的无线电源，在大空气间隙上为电动汽车的无线电池充电，材料处理这些是IPT系统的高功率应用[1] - [7]。其他示例包括医疗植入物，手机，照明这些是IPT系统的低功率应用[1] - [7]。IPT系统的相互耦合通常为一周。接收器线圈从发射器线圈中电离，并沿着长发射器轨道移动。IPT系统的优点在下面列出，[1] - [7]，[10]，
使用不同的迁移学习模型检测 MRI 图像中的阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran Rese
使用不同的迁移学习模型在 MRI 图像中检测阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran 研究学者，印度奇丹巴兰安纳马莱大学计算机与信息科学系 电子邮件：rajendiranmaha@gmail.com KP Sanal Kumar 博士 助理教授，印度切格阿尔帕图 RV 政府艺术学院计算机科学系 PG 电子邮件：sanalprabha@yahoo.co.in S. Anu H. Nair 博士 印度奇丹巴兰安纳马莱大学 CSE 系助理教授[委派到 WPT，钦奈] 电子邮件：anu_jul@yahoo.co.in 摘要 --- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会损害脑细胞并随着时间的推移削弱患者的记忆力。如果及早发现，患者可以避免永久性记忆丧失和脑细胞的进一步损害。近年来，已经开发出各种用于检测阿尔茨海默病 (AD) 的自动化技术和技术。有多种方法可以快速、准确、尽早识别病情，以减少对患者心理健康的负面影响。机器学习模型大大提高了医学成像系统对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断性能。然而，多类分类存在一个主要困难，即存在极其密切相关的大脑结构特征。通过增加层数并在分类层次结构的所有级别包含特征和分类器，可以改进深度学习。然而，绝大多数深度学习模型（如传统的 CNN 模型）在现实世界中都无法提供可接受的结果。本研究中提出的不同迁移学习模型（如 AlexNet、VGG-16 Net、ResNet-50 和 Google Net）分类模型旨在提高稳健性。我们已经建立并比较了各种迁移学习模型。基于 OASIS 数据集，我们收集了 8,980 张 MRI 图像来测试我们建议的
学科分析计划 - NUT 631 - 营养学... - UFV
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E2ENNet：用于情感脑机接口的端到端神经网络
情绪的反映有两种，包括外部反应和内部反应：外部反应包括人的面部表情、手势或言语等；内部反应包括皮肤电反应、心率、血压、呼吸频率、脑电图（EEG）、脑电图（EOG）（Yu et al., 2019）、脑磁图（MEG）（Christian et al., 2014）。从神经科学的角度（Lotfiand Akbarzadeh-T., 2014）发现，大脑皮层的主要区域与人的情绪密切相关（Britton et al., 2006; Etkin et al., 2011; Lindquist and Barrett, 2012），这启发我们通过在头皮上放置脑电电极来收集脑电信号，记录大脑的神经活动，从而识别人的情绪。脑电信号蕴含着情绪信息，近年来在情绪识别领域得到了广泛的应用（Soroush et al.，2017；Sulthan et al.，2018；Alarcao and Fonseca，2019）。在传统的脑电情绪识别过程中，特征提取是至关重要的步骤。如图1所示，在对脑电信号进行预处理后，通常需要从原始脑电信号中提取特征，然后输入到网络进行分类识别（Duan et al.，2013；Chen et al.，2021；Ma et al.，2021）。Duan等（2013）提出了五频带的差分熵（DE）特征，并利用DE特征获得了满意的分类结果。Li et al. (2019) 利用短时傅里叶变换提取时频特征，计算 theta、alpha、beta、gamma 波段的功率谱密度 (PSD) 特征，并使用 LSTM 进行情绪判别，取得了显著的分类结果。马等 (2021) 提出了一种甲虫天线搜索 (BAS) 算法，该算法在三个不同波段和六个通道中提取三个不同的特征，并采用 SVM 分类器进行分类。与传统 SVM 方法相比，BAS-SVM 方法的分类准确率提高了 12.89%。近年来，深度学习方法被广泛应用于情绪识别 (Jia et al.，2020a；Li et al.，2020；Zhou et al.，2021)。宋等 (2021) (2018) 根据电极位置设计 DE 特征，并使用图卷积神经网络 (GCNN) 作为分类器。张等 (2019) 创新性地将从脑电数据集中提取的 DE 特征与从面部表情数据集中提取的特征相结合，构建了时空循环神经网络 (STRNN) 用于情绪识别。李等 (2018) 提出了一种双半球域对抗神经网络 (BiDANN)，以 DE 作为输入特征，在 SEED 数据集上进行了受试者相关和受试者独立的实验，取得了相对最佳的性能。郝等 (2021) 提出了一种提取 PSD 特征作为输入的轻量级卷积神经网络，并在 DEAP 数据集上进行了实验，分别取得了 82.33 和 75 的成绩。Valance 和 Arousal 分别为 46%。Chen 等人 (2021) 提出了一种集成胶囊卷积神经网络 (CapsNet)，该网络使用小波包变换 (WPT) 进行特征提取。平均