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多频海底声向散射作为...
Multibeam Echosounder（MBE）已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率，并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多，用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地，有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略，并且通常可以更好地对海床进行分类。最近，进一步的技术进步使得在多声纳操作频率（多频反向散射）下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益，可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文，从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要，为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
以人为本的AI和机器人技术
在小尺度的限制中h→0（更精确，但雄辩的定义较少由（12）提供）。该工具的第一个成功是，它允许丢弃通过FBM在小尺度下对完全发育的湍流速度建模的可能性；实际上，此过程具有线性缩放函数，这不是湍流数据的情况，请参见[32]和Ref。其中。关于对缩放函数提供的信息的理解的关键步骤是由于U. Frisch和G. Parisi在1985年引入的关键思想而获得的[60]：他们将缩放函数的严格凹入性解释为表明所分析函数的点型规律性所赋予的不同值的存在。让我们更加精确：局部界限函数f：r→r的指数定义如下。
使用多重分形去趋势波动分析和表面肌电图进行人体手势识别 A. Hajihashemi a、F. Ebrahimi *a、H. Monta
大多数日常活动需要灵巧地使用手和手指。残疾人的手部假肢可以通过连接到上肢的表面电极非侵入式获取的表面肌电图 (sEMG) 信号来控制。在对从 10 位截肢者获取的 12 个电极 sEMG 信号进行预处理后，计算了时域和频域中的不同特征。考虑到 sEMG 是一种复杂、随机、非平稳和非线性信号，还通过多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 的方法提取了复杂的非线性特征。使用不同的分类方法（包括支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA) 和多层感知器 (MLP)）来比较它们在八种不同手指运动分类中的表现。观察发现，SVM 在手指运动分类方面的表现优于其他两个分类器。新特征与传统特征融合后，分类准确率、精确率、召回率（灵敏度）分别为98.70%、98.74%、98.67%。结果表明，加入MFDFA提取的新特征与其他传统特征，可以有效提高数据采集效果。
通过高谐波一代中的Quasiperiodic Aubry-André-Harper链中的多纹理和移动性边缘
我们表明，高谐波光谱学为探测线性响应范围以外的准晶体的电子特性提供了高级途径。着眼于Aubry-André-Harper（AAH）链，我们从谐波发射强度中提取了多重型光谱，这是电子态在准晶体中电子状态空间分布的重要指标。此外，我们解决了迁移率边缘的检测，划定广义AAH模型中局部和扩展的特征状态的重要能量阈值。这些迁移率边缘的精确识别阐明了金属 - 绝缘体的跃迁以及这些边界附近的电子状态的行为。将高谐波光谱与AAH模型合并，为理解排序晶体中的本地化与扩展状态之间的相互作用提供了一个有力的框架，以在线性响应研究中未捕获的极宽的能量范围，从而为指导未来的实验研究提供了宝贵的见解。
1个多频率和多模拓扑波导
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
多重型心率价值分析：一种新的糖尿病神经病诊断方法
摘要：2型糖尿病（T2DM）的特征是几种并发症，例如视网膜，肾衰竭，心血管疾病和糖尿病神经病。在其中，由于其早期发现的挑战性，神经病是最严重的并发症。线性壁炉率可变性（HRV）分析是糖尿病神经病的最常见诊断技术，其特征是通过使用PhotoPleplethymmography获得的转速图通过线性分析来确定外围神经上的交感神经 - 降低性平衡。我们旨在执行多重分析分析以识别自主神经病，该神经病尚未表现出来，并且无法通过线性HRV分析检测到。我们招募了10个健康对照，10例T2DM诊断为不饱受神经病的患者，还有10名T2DM诊断为诊断为成熟的神经性疾病的患者。使用手指光摄像学获得了用于HRV分析的转速图，并进行了线性和/或多重分析分析。我们的初步结果表明，线性分析可以有效地区分健康的患者和成熟神经病的T2DM患者。然而，没有差别揭示了将成熟的糖尿病患者与不成熟的神经性糖尿病患者进行比较。相反，多重HRV分析可有效区分成熟和不满的神经性T2DM患者。多重分析分析也可以代表确定神经性发作的有力策略，即使没有临床诊断证据。
基于多频率的 RFID 标签范围估计
摘要 — 射频识别 (RFID) 是一种快速发展的无线通信技术，用于电子识别、定位和跟踪产品、资产和人员。RFID 已成为构建实时定位系统 (RTLS) 的主要手段之一，该系统使用简单、廉价的标签（附在或嵌入物体中）和读取器（接收来自这些标签的无线信号以确定其位置）实时跟踪和识别物体的位置。大多数 RFID 标签定位技术严重依赖于对读取器和标签之间距离的精确估计。传统上，距离信息是从接收信号强度指示 (RSSI) 获得的。这种方法不准确，特别是在复杂的传播环境中。到达相位差 (PDOA) 的最新发展允许相干信号处理以提高距离估计性能。利用多个频率可以进一步提高范围估计性能。在本文中，我们重点研究基于多频的技术，以实现无源或半无源 RFID 标签范围估计的几个重要优势。使用精心设计的多个频率可以实现有效的相位上卷和消除 PDOA 方法中可能遇到的范围模糊问题。在复杂的传播环境中，当信号在某些频率上高度衰落时，基于多频的技术可提供频率分集以实现稳健的范围估计。这些优势不仅可以提高各种应用中 RFID 标签的范围估计精度，还可以在具有挑战性的场景中实现稳健的范围估计。