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)。
我们提出了几个与罗伯逊-薛定谔不确定关系相关的不等式。在所有这些不等式中,我们考虑将密度矩阵分解为混合状态,并利用罗伯逊-薛定谔不确定关系对所有这些成分都有效的事实。通过考虑边界的凸顶部,我们获得了 Fröwis 等人在 [ Phys. Rev. A 92 , 012102 (2015) ] 中的关系的另一种推导,并且我们还可以列出使关系饱和所需的许多条件。我们给出了涉及方差凸顶部的 Cramér-Rao 边界的公式。通过考虑罗伯逊-薛定谔不确定关系中混合状态分解的边界的凹顶部,我们获得了罗伯逊-薛定谔不确定关系的改进。我们考虑对具有三个方差的不确定性关系使用类似的技术。最后,我们提出了进一步的不确定性关系,这些关系基于双模连续变量系统的标准位置和动量算符的方差,为二分量子态的计量实用性提供了下限。我们表明,在 Duan 等人 [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2722 (2000) ] 和 Simon [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2726 (2000) ] 的论文中讨论了这些系统中众所周知的纠缠条件的违反,这意味着该状态在计量学上比某些相关的可分离状态子集更有用。我们给出了有关自旋系统具有角动量算符的纠缠条件的类似结果。
自然表达为对所有测量值的实现线性函数的优化,并具有固定数量的结果。在量子克隆[BDE + 98,SIGA05]和量子货币的密切相关概念[AFG + 12]的研究中出现了其他例子,其中人们普遍有兴趣知道,最佳选择的量子通道可以如何将一个给定状态的单个副本转换为相同状态的多个副本,以相对于多个差异图的多个差异。可以在量子复杂性理论中找到另一个示例,其中两种量子量子交互式证明系统[JUW09]自然分析为优化问题,在该问题中,目标函数描述了给定的验证者接受的概率,并且在所有量子通道中,优化的范围都在所有尺寸的量子通道中描述了可能的操作范围。关于在所有测量值中定义的线性函数的优化,并通过HOLVO [HOL73B,HOL73A]和YUEN,KENNEDY,KENNEDY和LAX [YKL70,YKL70,YKL75,YKL75,YKL70,YKL70,YKL75]确定了固定数量的结果,以实现最佳状态的必要条件。这些条件在本文稍后在本文稍后明确描述,相对容易检查;实际上,通过使用半有限编程[JVF02,IP03,EMV03],可以实际发现或近似最佳测量的问题,而有效解决的问题通常是一项更具计算机的任务。这些最佳条件可以很容易地扩展,以获得在所有量子通道的集合中定义的实现线性函数的最佳条件,从而将一个量子系统转换为另一个量子系统。我们证明了这些结果的概括,即凸出功能不一定是线性的凸出优化问题。更准确地说,我们考虑了形式的优化问题最小化f(φ)受φ∈C(x,y),(1),(1)
储能技术与可再生能源系统的集成可以显着降低未来电力网络中微电网(MG)的运营成本。本文提出了一种新型的能源管理系统(EMS),可以通过确定基于定义的成本函数的中央电池储能系统(BESS)的最佳设置来最大程度地减少MG的每日运营成本,并最大程度地减少RES的自我消费。此EMS具有两层结构。在上层中,使用凸优化技术来解决优化问题,并使用15分钟的样本时间从主网格中确定电源的参考值。然后将参考值馈送到使用1分钟样品时间的较低控制层以确定BES的设置,从而确保MG准确遵循这些参考。此较低的控制层使用滚动范围预测控制器和模型预测控制器来实现其目标。使用基于实验室的MG的实验研究实施了提出的EMS的能力。实施了提出的EMS的能力。
实验测量曲面上的表观接触角通常需要专用仪器,这种仪器价格昂贵且不易普及。为了应对这一挑战,我们提出了一个简单的润湿模型,从理论上预测液滴在凸面和凹面球面上的表观接触角,这需要知道液滴的体积、表面曲率和固有接触角。利用该理论模型,我们研究了曲面半径和疏水性对润湿行为的影响。对于凹面,其上的液滴可能呈现凸面或凹面形态,具体取决于详细参数。本研究确定了液滴从凸面变为凹面的临界体积。利用该模型,还研究了具有微结构的曲面上的接触角。该模型可能有助于理解自然润湿现象和更好地设计相关结构。2015 Elsevier BV 保留所有权利。