摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征,但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中,我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外,该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后,我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4,与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器:决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明,DWT 系数提高了困倦检测的性能,超越了以前的方法。
抽象的身体能力心理,社会互动和精神健康对于完整的健康至关重要。世界人口中心理健康问题的普遍性正在上升,因此有必要研究预防和治疗的替代方法。鉴于饮食在我们的日常生活中的重要性,如果提出了足够的知识,则更简单地进行更改并理解其与心理健康的关系。在本综述中都检查了心理健康的重要性,与之相关的问题范围以及直接或间接有助于这些问题上升的营养。无论一个人在频谱上的立场如何,研究表明心理健康与适当饮食之间存在有益的相关性。遗传和环境变量的相互作用会影响人类生长和疾病的许多方面。生化改变是一种重要的表观遗传机制,似乎是我们基因和环境变量(包括营养)之间相互作用的基础。无论一个人在频谱上的立场如何,研究表明心理健康与适当饮食之间存在有益的相关性。因此,理解饮食与心理健康之间的明显联系并确定理解中的差异变得至关重要。
使用脑部计算机界面从神经活动中重建预期的语音对有严重言语生产的人的巨大承诺具有巨大的承诺。在解码公开的语音进展中,解码的想象语音取得了有限的成功,这主要是因为相关的神经信号与公开的语音相比较弱且可变,因此很难通过学习算法来解释。我们从13名患者那里获得了三个电视学数据集,植入了癫痫评估的电极,他们执行了公开并获得的语音生产任务。基于最新的语音神经处理理论,我们提取了可用于未来大脑计算机界面的一致和特定的神经特征,并评估了它们的性能,以在表达,语音和人声表示空间中区分语音项目。高频活动为公开语音提供了最佳信号,但低频和高频功率和局部跨频都导致了想象的语音解码,尤其是语音和人声,即知觉,空格。这些发现表明,低频功率和跨频动力学包含用于想象的语音解码的关键信息。
niobium超导射频(SRF)用于高能加速器应用的腔体已通过诸如氮掺杂等技术的质量因子Q大大改善。但是,Q的指导改进仍未完全理解。最近,Fermilab的SRF组在过渡温度附近的N掺杂SRF Niobium腔的频移中测量了异常。在这里,我们根据超导性的显微镜理论报告了我们对这些结果的理论分析,该理论结合了SRF空腔筛选区域中超导间隙和不均匀疾病的各向异性。我们能够计算频率移动异常非常接近KHz分数的t c。我们的频移和Q的结果与Bafia等人报告的所有四个N-Doped NB SRF腔报告的实验数据非常吻合。我们还将我们的理论与以60 GHz测量的NB样本进行的早期报告进行了比较。此外,我们还表明,理论上计算的质量因子具有上凸的峰值,在中等水平的疾病中,最大的Q具有最大的Q。强障碍,即肮脏的极限,在存在障碍的情况下对破裂和筛选电流限制了Q。
摘要 - 正交时间频率空间(OTFS)调节显示可在正交频施加频率下(OFDM)上(OFDM)在延迟–多普尔频道上提供明显的错误性能性能。接收器需要通道脉冲响应才能执行OTFS检测。在这项工作中,我们使用数据框架中嵌入的飞行员符号分析了基于OTFS的通道估计:具有许多后卫零符号的飞行员符号位于包含信息符号的延迟–多普勒网格上。提出不同的符号排列,具体取决于通道相对于整数网格的整数还是分数多普勒路径。使用简单的阈值方法从一组接收的符号估算的通道信息。然后,通过消息传递(MP)算法将估计信息用于同一帧内的数据检测。数值结果将所提出的方案和OTFS方案的误差性能与在相似光谱和能量效率下的理想通道估计进行比较。此外,我们的结果表明,具有非理想通道估计的OTF仍然可以超过DM,而理想的通道估计。索引项 - 通道估计,延迟–多普勒通道,OTF,时间 - 频率调制。
爱丁堡月度讲座与爱丁堡皇家植物园举行了联合。他们将在通常的地点 - 在爱丁堡EH3 5LR的Inverleith Row 20a的演讲剧院举行,通常在下午6点(在下面检查)。茶从5.30pm开始。拥有电子邮件地址的会员将获得有关每个讲座的信息的通知。我们将努力记录演讲,并在以后在我们的YouTube频道上提供它们。
抽象的光学KERR效应,其中输入光强度线性地改变了折射率,它使光学孤子,超充值谱和频率梳子的产生,在芯片设备,纤维通信和量子操作中起着至关重要的作用。尤其是Terahertz Kerr效应,在未来的高速计算,人工智能和基于云的技术中具有引人入胜的前景,由于功率密度和微弱的Kerr响应,遇到了一个巨大的挑战。在这里,我们演示了一个巨大的Terahertz频率KERR非线性,由刺激的声子极性子介导。在巨型Kerr非线性的影响下,功率依赖性的折射率变化将导致微腔的频移,这是通过测量芯片尺度岩石型niobate fabry-pérotmicrobocabity的谐振模式实验证明的。归因于刺激的声子极性子的存在,从频移中提取的非线性系数比可见光和红外光的数量级大,理论上也由非线性黄色方程式证明。这项工作为许多具有Terahertz细纹的基于物理,化学和生物系统的富有和富有成果的Terahertz Kerr效应开放了途径。
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