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emmn-关于Cubesats上的多MISSION地面站的报告
eSTACä〜ao多用途natal（natal Multi-Mission Station）（EMMN）是由属于遗产卫星跟踪系统的更新过程，该过程属于属于tuto nacional de pessquisas Espaciais（国立空间研究所）（INPE）（INPE）。作为地面站，目的是在操作员与各自的轨道卫星之间提供安全的通信联系。为此，地面段authatialation用卫星和操作员之间的经纪人充当经纪人，使用虚拟专用网络（VPN）（vpn）和可重新配置的射频频率（RF）通道，以非常高的频率（VHF），Ultra高频（UHF）和S频带为后者提供加密的数据链路。EMMN的操作架构在以太网网络中使用基于分布式系统的开源软件以及SOLITYS，从而可以更好地扩展功能复合物的每个组件的可扩展性和维护。通过自动系统“触发”服务的服务，用于调度卫星通行证，其优先级是预定义的，使用消息排队遥测传输（MQTT）协议启动了分布式服务的编排。在这一点上，在精心策划的过程中进行了三个主要操作，一个与无线电相关，另一个与跟踪系统有关，而第三个与操作中涉及的地面细分之间的通信相关。激活的第一个任务是由软件定义的Radio（SDR）和微控制的一组交换机之间的协作组成的，以将所需的天线连接到信号放大器。这允许使用UHF，VHF和/或S频段的通道配置，并进一步配置SDR中的信号处理以根据目标卫星调节/解调信号。另一个任务是由机电组形成的天线跟踪系统，该系统也已更新为微控制方案。它通过转移要跟踪的卫星的两行元素（TLE）而生成的ephemeris表执行跟踪，并自动从Internet获得。最后一个任务是远程通信系统，它使外部卫星操作员能够通过传输控制协议（TCP）和VPN访问站点，从而提供了访问遥测，跟踪和命令（TT＆C）服务的访问权限，并提供了使任务指定的地面与地面与地面与地面通信通信协议的完全合规性。本文将介绍使用EMMN涉及其多误差操作的经验的报告，并从跟踪某些卫星的数据中得出了数据。
虚拟和机械耦合如何影响双人跟踪
双边训练系统旨在促进偏瘫患者的偏爱手的用途。通常使用机械耦合（即手之间的物理连接）来实现这一点，但是依靠虚拟耦合的虚拟现实系统（即，通过共享的虚拟对象）更简单地使用并防止懈怠。但是，尚不清楚不同的耦合模式是否对任务绩效和手之间的努力分配有所不同。我们探讨了18名健康的右撇子参与者如何通过使用共享光标映射到平均手的位置的共享光标来改变机械辅助的添加以及虚拟耦合，以改变其运动行为。在第二个实验中，我们研究了连接刚度对性能，感知和努力失衡的影响。结果表明，两种耦合类型都可以诱导双手积极贡献任务。但是，通过使用映射到左手或右手的光标引入的任务不对称性仅在不机械耦合时调节手的贡献。对于所有耦合类型的跟踪性能都是相似的，而与连接刚度无关，尽管优选机械结合，并且可以诱导手以更大的相关性移动。这些发现表明，虚拟耦合可以诱导双手积极贡献健康参与者的任务，而不会阻碍他们的表现。进一步研究耦合类型对偏瘫患者的性能和手的努力分配的影响可以允许设计更简单的训练系统，从而促进受影响的手的使用。
功能激活期间脑氧梯度和血流的实时跟踪
和通过血管网络分布，氧分子沿浓度梯度从中散开，由氧气消耗速率（称为氧气的大脑代谢速率）设置为氧气（CMRO 2）。由于血液和呼吸细胞之间的氧气最少，因此脑血流（CBF）必须迅速响应神经元活性的变化。氧浓度梯度被氧的血管与组织（线粒体）部分压力反映（PO 2）；因此，他们编码有关耗氧和供应的信息，以及有关CMRO 2和血管反应变化的信息。CMRO 2的定量一直是神经科学的长期目标。 在稳定状态下，CMRO 2可以是组织病理学的有用标记，例如中风，2个创伤性脑损伤，3CMRO 2的定量一直是神经科学的长期目标。在稳定状态下，CMRO 2可以是组织病理学的有用标记，例如中风，2个创伤性脑损伤，3
嘈杂环境中的有效量子态跟踪
摘要 量子态断层扫描旨在找到量子态的最佳描述——密度矩阵，是量子计算和通信中必不可少的组成部分。状态断层扫描的标准技术无法跟踪变化的状态，并且在存在环境噪声的情况下通常表现不佳。尽管理论上有不同的方法可以解决这些问题，但迄今为止实验演示很少。我们的方法，矩阵指数梯度 (MEG) 断层扫描，是一种在线断层扫描方法，允许状态跟踪，从第一次测量开始动态更新估计的密度矩阵，计算效率高，即使数据非常嘈杂也能快速收敛到良好的估计值。该算法通过单个参数控制，即其学习率，它决定了性能，并且可以在模拟中根据单个实验进行定制。我们展示了在以光子横向空间模式编码的量子系统上进行 MEG 断层扫描的实验实现。我们研究了我们的方法在静止和演化状态以及显著的环境噪声下的性能，并发现在所有情况下保真度约为 95%。
使用基于深度学习的无标记跟踪在深脑刺激植入帕金森氏病的过程中自动提取上limb运动学活性：概念验证研究
最佳的深脑刺激（DBS）治疗治疗运动障碍通常依赖于术中运动测试来确定目标测定。但是，在当前的实践中，运动测试依赖于主观解释和电机信息的相关性。计算机视觉的最新进展可以提高评估准确性。我们描述了我们对基于深度学习的计算机视野的应用，以进行无标记的跟踪，以测量接受DBS手术的患者的运动行为，以治疗帕金森氏病。视频记录是在术中术中获得的（n = 5患者），作为精确植入DBS电极的护理标准的一部分。运动学数据。手动和自动化（精度为80.00％）的方法都用于从阈值衍生的运动学幻觉中提取运动学发作。通过对抛物线贴合拟合进行建模上肢挠度来压缩主动运动时期。半监督分类模型，支持向量机（SVM），对抛物线拟合拟合定义的参数进行了训练，可靠地预测运动类型。在所有情况下，跟踪均经过良好的校准（即，重新投影像素误差0.016-0.041;准确性> 95％）。SVM预测的分类表现出很高的精度（85.70％），包括两个常见的上肢运动，臂链拉力（92.30％）和手工夹（76.20％），并使用每位患者的剩余过程验证了精度。常规电机测试程序这些结果表明，对于评估DBS手术的最佳大脑目标至关重要的运动行为的成功捕获和分类。
Hannah S. Pulferer 和 Gernot R. Müller-Putz* 闭环 2D 跟踪任务期间的连续错误处理
摘要：过去几十年来，错误相关电位 (ErrPs) 在非侵入式脑机接口 (BCI) 控制研究中的实用性已得到证实。然而，为了持续纠正 BCI 中末端执行器（例如机械臂）的错误动作，这些仅与离散错误感知相关的神经关联仍然存在问题。使用预先记录的数据集，在不同的正确或错误条件下提供 2D 跟踪任务的反馈，我们分析了是否可以从脑电图 (EEG) 中观察到连续反馈过程中的错误处理。在这个包含 30 个记录会话的数据集中，我们能够检测到正确条件和错误条件之间的显著差异。此外，报告了两种错误条件之间的最小显著差异，证实了错误和认知反应之间的直接联系。
通过叉形光栅的莫尔图像进行运动跟踪 - LOUIS
摘要 阿拉巴马大学亨茨维尔分校研究生院 学位 哲学博士 学院/系工程/电气与计算机工程 候选人姓名 Grant Bergstue 标题 通过叉形光栅的莫尔图像进行运动跟踪
最大功率点跟踪的全面回顾
本文的研究重点是用于纳米卫星平台的电力系统 (EPS) 的相关领域，该系统具有适当的电气结构和有效的控制策略。本文概述了相关的最大功率点跟踪 (MPPT) 算法，旨在提出更合适的控制技术。这项研究的主要贡献是实施了一种新颖的模糊逻辑控制 (FLC) 策略，该策略显着减少了最大功率点 (MPP) 周围的纹波，从而提高了收敛的效率和灵活性以及响应时间。进行了比较研究和分析，以证明所提出的 FLC 的性能和有效性。评估是在用于 MPPT 的最常用方法（扰动和观察 (P&O) 和增量电导 (INC)）之间进行比较进行的。获得的结果非常可观，表明与本文讨论的其他技术相比，所提出的 FLC 技术可以在不同的空间环境条件下提取最高和最稳定的平均功率。
parlé™ ttm-xex beamtracking™ 桌面麦克风
Beamtracking™ 桌面麦克风专为与 Biamp® Tesira® 和 Devio® 系统配合使用而设计。Beamtracking 桌面麦克风应通过 RJ-45 连接器使用专有数字协议进行音频联网。Beamtracking 桌面麦克风应包含一个十六元件数字麦克风阵列，并提供四个 90 度区域，实现 360 度覆盖。Beamtracking 桌面麦克风应提供多向波束形成和自动信号跟踪功能。Beamtracking 技术应与声学回声消除技术 (AEC) 配合使用，符合美国专利 9659576。Beamtracking 桌面麦克风应提供简单的安装，应放置在桌面上或安装在桌面上。Beamtracking 桌面麦克风应具有 CE 标志、UL 认证，并符合 RoHS 指令。保修期为五年。Beamtracking 桌面麦克风应为 Parlé™ TTM-XEX。
用于移动目标搜索和跟踪的协作无人机框架
最近，协作式无人机 (UAV) 已用于多种复杂的军事和民用应用中。移动目标搜索 (MTS) 和移动目标跟踪 (MTT) 是需要协作式无人机参与的基于 UAV 的应用之一。因此，本文提出了一种用于 MTS 和 MTT 的协作式无人机框架，称为 (CF-UAVs-MTST)。CF-UAVs-MTST 基于 GzUAV 联合模拟器。它提供了一种 MTS 机制来为 UAV 生成空中航路点。MTS 算法考虑了飞行速度和高度以及机载摄像机的分辨率。MTS 算法可确保有效的覆盖率，约为 96.2%。在执行 MTS 任务时，将运行一种基于级联分类器的算法来检测目标。此外，我们提供了一种 MTT 机制来估计目标运动并设计最佳跟踪路径。仿真结果表明，CF-UAVs-MTST 可以实现快速且高精度的跟踪。