EEG信号的时间,频率和空间信息对于运动图像解码至关重要(Zheng等,2022)。因此,已经广泛研究了基于时间频率空间特征的运动图像解码(Chen等,2023)。In the process of temporal- frequency-spatial feature extraction, the original EEG signals are first decomposed into multiple time-frequency units, then the common spatial pattern (CSP) algorithm is used to extract the spatial features on each time-frequency unit, and finally, the spatial features of multiple time-frequency units are cascaded into a feature vector ( Miao et al., 2021 ), which significantly increases脑电图的特征维度。特征尺寸的数量超过一百甚至几百,而特征冗余。此外,由于收集脑电图样本的困难和高成本,尤其是对于患者,样本量通常相对较小,通常只有几十个。因此,时间频率空间特征是高维小样本数据,它将为EEG分类模型带来一系列问题,例如过度拟合和模型解决方案的问题不确定(Chadebec等,2022)。
复杂积分:柯西-古尔萨定理(凸区域)、柯西积分公式、高阶导数、莫雷拉定理、柯西不等式和刘维尔定理、代数基本定理、最大模原理、泰勒定理、施瓦茨引理。劳伦级数、孤立奇点、卡索拉蒂-魏尔斯特拉斯定理、亚纯函数、鲁什定理、反函数定理、留数、柯西留数定理、积分求值、黎曼曲面。线性系统的直接和迭代方法、特征值分解和 QR/SVD 因式分解、数值算法的稳定性和准确性、稀疏和结构化矩阵。有限元方法:边界值问题的有限元公式、一维和二维有限元分析。优化技术:遗传算法(GA)、人工神经网络(ANN)、粒子群优化(PSO)。
集合和函数的语言 - 可数集和不可数集。实数 - 最小上界和最大下界。序列 - 序列的极限点、收敛序列;有界和单调序列、序列的上极限和下极限。柯西序列和 R 的完备性。级数 - 级数的收敛和发散、绝对收敛和条件收敛。黎曼重排定理。级数收敛的各种测试。(积分测试将推迟到分析 II 中引入黎曼积分之后。)无穷级数与实数的十进制展开、三进制、二进制展开之间的联系。柯西积、无限积。
在这里,我们证明了半线性波方程解的全球存在定理,具有批判性的非线性,承认有肯定的哈密顿量。在全球双曲线弯曲的时空中为波方程制定了一个参数,我们将Apriori在非线性波方程的溶液中以最初的能量为单位,从而以直接的方式遵循全局存在。这是通过两个步骤完成的。首先,基于Moncrief的光锥制剂,我们根据过去的光锥从任意时空点到“初始”,Cauchy hypersurface和该锥体与初始hypersurface的相交的“初始cauchy hypersurface”,从过去的光锥上呈现标量的表达。其次,我们获得了与三个准局部相关时间样的保形杀害和一个近似杀伤载体场相关的能量的先验估计。利用这些与物理应力 - 能量张量和积分方程相关的自然定义的能量,我们表明,标量场的时空L∞规范在初始数据方面保持界定,并且只要空间时空保持奇异/cauchy-horizon notimulition/cauchy-horizon nove the the n of tim to n of。
单元1:工程数学线性代数:矩阵代数,线性方程系统,特征值,特征向量。Calculus: Mean value theorems, Theorems of integral calculus, Evaluation of definite and improper integrals, Partial Derivatives, Maxima and minima, Multiple integrals, Fourier series, Vector identities, Directional derivatives, Line integral, Surface integral, Volume integral, Stokes's theorem, Gauss's theorem, Divergence theorem, Green's theorem.微分方程:一阶方程(线性和非线性),具有恒定系数的高阶线性微分方程,参数变化的方法,Cauchy方程,Euler方程,初始值和边界值问题,部分微分方程,部分微分方程,变量分离方法。复杂变量:分析函数,Cauchy的积分定理,Cauchy的积分公式,Taylor系列,Laurent系列,残基定理,解决方案积分。概率和统计:对定理,有条件的概率,平均值,中位数,模式,标准偏差,随机变量,离散和连续分布,Poisson分布,正态分布,二项式分布,相关分析,回归分析分析,回归分析分析:矩阵逆上的矩阵倒立,求解非元素平等的方法,差异和差异化方法,差异和差异化方法,差异和差异性方法差异化方法,差异差异和差异化方法差异化方法和差异方法。相关分析。单元2:应用力学和设计工程机制:自由图和平衡;摩擦及其应用,包括滚动摩擦,Belt-Pulley,刹车,离合器,螺丝千斤顶,楔子,车辆等。;桁架和框架;虚拟工作;平面运动中刚体的运动学和动力学;冲动和动量(线性和角度)以及能量配方;拉格朗日方程。材料力学:应力和应变,弹性常数,泊松比; Mohr的圆圈,用于平面应力和平面应变;薄缸; shear force and bending moment diagrams;弯曲和剪切应力;剪切中心的概念;梁的挠度;圆形轴的扭转;欧拉的
制定和解决涉及随机变量的问题,并应用统计方法来分析实验数据。将假设的估计和检验概念应用于案例研究。参考其分析性,使用Cauchy的积分和残基定理分析复杂函数。Taylor's和Laurent的复杂功能系列扩展。单元I:基本概率8 L概率空间,条件概率,独立事件和Baye定理。Random variables: Discrete and continuous random variables, Expectation of Random Variables, Variance of random variables UNIT-II: Probability distributions 10 L Binomial, Poisson, evaluation of statistical parameters for these distributions, Poisson approximation to the binomial distribution, Continuous random variables and their properties, distribution functions and density functions, Normal and exponential, evaluation of statistical parameters for these distributions单位III:假设的估计和测试10 l引入,统计推断,经典估计方法。:估计点估计值的平均值,标准误差,预测间隔,估计单个样本的比例,两个均值之间的差,两个样本的两个比例之间的差异。统计假设:一般概念,检验统计假设,有关单个均值的测试,对两种均值进行测试,单个比例的测试,两个样本:两倍的测试。教科书:单元-IV:复杂的分化10升限制,复杂函数,分析性,Cauchy-Riemann方程(无证据),找到谐波共轭,基本分析函数(指数,三角学,对数)及其性质及其性质,共形映射,mobius变换。单元V:复杂的集成10 L线积分,库奇定理,库奇的积分公式,分析函数的零,奇异性,泰勒的系列,劳伦特的系列,残基,库奇残基定理(所有定理都没有证明)。
目的本课程的目标是学习如何在力学中使用高级数学工具,学习如何在可变形的身体,流变学响应中构建复杂应力 - 应变状态的物理和数学模型,并学习如何设计静态多样化的不确定的结构。在本课程中,学生将获得以下能力:能够在力学中使用高级数学工具,能够在可变形物体中构建复杂应力 - 应变状态的物理和数学模型,设计静态地倍增不确定的结构。计划遵循和完成课程的计划义务;相关研究文献的介绍;课程主题的概述; 3D连续体的概念;凯奇(Cauchy)对应力矢量,正常和剪切应力的定义,在变形体中有限体积的静态平衡,考奇(Cauchy)的压力定理;应力张量(Cauchy,第一Piola-Kirchhoff,第二个Piola-Kirchhoff,Biot等。学习成果);应力张量的偏离和静水部分;主应力和3D中的最大剪切应力;压力张量和压力张量偏离部分的不变性;菌株理论;位移载体,变形梯度,变形张量,小/有限菌株理论;小应变张量的几何解释;应变的兼容条件;由于外部载荷引起的弹性应变能;能量方法,每单位体积的应变能密度;虚拟工作的原则;理想情况是弹性材料,绿色弹性;物质各向异性;各向同性,线性弹性材料;从实验中确定材料常数;胡克定律,超弹性;体积和失真工作/能量;温度的影响; navier-lame方程;特定的应力应变状态;通风应力功能;使用FEM的计算机模拟;复杂的现实生活中的例子和案例研究的先决条件符合硕士机械工程研究计划的入学条件 - 研发计划。
编写一组线性方程的矩阵表示,并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I:矩阵矩阵:矩阵的类型,对称;隐士偏度对称;偏斜;正交矩阵;单一矩阵;按梯形形式和正常形式的矩阵等级,高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数;线性方程系统;解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法;高斯Seidel迭代方法。单元-II:特征值和本征载体线性变换和正交转换:特征值和特征向量及其特性:矩阵的对角线化; Cayley-Hamilton定理(没有证据);查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行;二次形式的二次形式和性质;通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式:序列与串联序列:序列的定义,极限;收敛,发散和振荡序列。系列:收敛,发散和振荡系列;一系列积极术语;比较测试,p检验,D-Alembert的比率测试; Raabe的测试;库奇的整体测试;库奇的根测试;对数测试。泰勒的系列。交替系列:Leibnitz测试;交替收敛序列:绝对和有条件收敛。单元-IV:微积分平均值定理:Rolle的定理,Lagrange的平均值定理,其几何解释和应用,Cauchy的平均值定理。
开发工程师为实用应用所需的矩阵代数技术。查找本征值和本征媒介并使用线性转换解决问题在更高维度中学习微积分的重要工具。熟悉几个变量的功能,这些函数可用于优化。熟悉两个和三个维度的几个变量功能的双重和三个积分。单位-I:矩阵矩阵的矩阵等级,由echelon形式,正常形式。cauchy –binet公式(无证明)。线性方程式的高斯 - jordan方法系统的非奇异矩阵倒数:通过高斯消除方法的均质和非均匀方程的求解系统,高斯·塞德尔迭代方法。单位-II:线性变换和正交转换:特征值,特征媒介及其特性(无证据证明),基质的对角线化,Cayley-汉密尔顿定理(没有证明),cayley-hamilton Theorem,quadratic of quadrations of quadrations of quadrations of quadration fore the quadrations fore the quadrations的逆和力量的逆和力正交转换单元-III:微积分平均值定理:Rolle的定理,Lagrange的平均值定理,其几何解释,Cauchy的平均值定理,Taylor's和Maclaurin定理以及剩余(无证据),问题和上述定理的剩余(无证据)。单位-IV:部分分化和应用(多变量微积分)