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t 的脑电图信号分析
摘要（泰语）................................................ ........................................... .........................摘要（英文）................................................. ........................................... ...................致谢................................................................. ........................................... .........................目录 ............................................... ................................................. .................................................目录 ............................................... ........................................... ...................................目录................................................ ................................................. .........................................章节
糖尿病和乳腺癌：信号分析...
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飞机信号分析技术的开发...
中央情报局、国防部、联邦调查局或国家安全局等安全机构可以使用研究中描述的被动傅里叶分析技术来识别失踪的飞机或监控涉嫌从事非法活动的飞机，而这些活动可能无法通过空中交通管制、雷达和日光摄像机发现。该技术还可用于在冲突地区实施“禁飞区”或对试图将违禁品走私到国内的飞机实施边境安全检查。能源公司还可以使用这种技术来定位地热能源，而气象机构可以利用主动傅里叶分析来确定地震或火山活动的地点。
军事目标的雷达信号分析与成像
I 研讨会讨论了这个多方面主题的许多方面。数值目标建模具有很大的吸引力。提出了使问题在计算上更有效的方法。与全尺寸目标测量相比，模拟和缩放测量有助于建立信心，使用这些技术的经济有效组合来确定雷达截面数据。考虑了雨水去极化和表面多径传播等环境因素，以及人造箔条对雷达的影响。一个重要的研究课题是基于目标多普勒特性、偏振测量和一维或二维成像的非合作目标识别的稳健性。现代雷达系统提供大量数据，使得目标检测自动化几乎成为必需。比较了不同方法的优点。在未来复杂的电子战领域，签名修改是目标生存的先决条件。论文范围从低雷达截面结构设计和改造到主动消除技术。
深度学习驱动的电气信号分析
摘要 - 神经疾病代表着重大的全球健康挑战，推动了大脑信号分析方法的发展。头皮脑电图（EEG）和三颅内脑电图（IEEG）广泛用于诊断和监测神经系统状况。但是，数据集异质性和任务变化在开发强大的深度学习解决方案方面构成了挑战。该评论系统地检查了基于EEG/IEEG的深度学习方法的最新进展，使用46个数据集，重点介绍了7种神经系统条件的应用。我们探讨了数据利用率，模型设计和特定于任务的适应趋势，突出了预训练的多任务模型对于可扩展的可扩展解决方案的重要性。为了进步研究，我们提出了一个标准化的基准，用于评估各种数据集的模型以增强可重复性。这项调查强调了最近的创新如何改变神经诊断，并能够开发智能，适应性的医疗保健解决方案。
利用机器学习进行脑电图信号分析
麻醉是外科手术中的关键，由于人工智能在医疗中的应用，麻醉正受到重新审视。精确控制暂时失去意识对于确保手术安全、无痛至关重要。传统的麻醉深度 (DoA) 评估方法依赖于身体特征，由于个体差异，已被证明不一致。为此，脑电图 (EEG) 技术应运而生，双谱指数等指标可提供可量化的评估。本文献综述探讨了 DoA 研究的当前范围和前沿，强调了利用 EEG 信号进行有效临床监测的方法。本综述对最近的进展进行了综合性综述，特别关注脑电图 (EEG) 技术及其在增强临床监测中的作用。通过研究 117 篇高影响力论文，本综述深入探讨了基于 EEG 的 DoA 分析中的特征提取、模型构建和算法设计的细节。对这些研究的比较评估突出了它们的方法和性能，包括与双频指数等既定指数的临床相关性。该综述确定了知识差距，特别是需要改进数据访问协作，这对于开发卓越的机器学习模型和用于患者管理的实时预测算法至关重要。它还要求改进模型评估流程，以确保在不同患者人群和麻醉剂中的稳健性。该综述强调了技术进步在提高麻醉的精确度、安全性和患者结果方面的潜力，为麻醉护理的新标准铺平了道路。本综述的结果有助于持续讨论脑电图在麻醉中的应用，为这一关键医疗实践领域的技术进步潜力提供了见解。
VOR 和 ILS 信号分析 – 可靠且高度准确
R&S®FSMR 与新的 R&S®FS-K15 选件配合使用，可节省大量时间。它可对用于测试机载设备的导航/通信测试仪的传输信号进行完整且高度精确的校准。除了特殊的 VOR/ILS 信号外，它还可校准一般幅度、频率或相位调制信号，并以极高的精度测量发生器的输出电平。事实上，它的精度非常好，甚至可以测试诸如 R&S®SMA 之类的信号发生器，该信号发生器与 R&S®SMA-K25 选件配合使用，作为用于无线电导航接收机测试的高精度信号源。
准定量合并的小信号分析，以预测DC-DC
摘要：本文提出了一种准量化的小信号模拟方法，以预测DC-DC降压转换器的低频辐射发射。通过小信号分析有效地替换瞬态分析的模拟方法，并讨论了对低频辐射发射的环境影响。通过为TPS54560类型开关IC进行的评估板上执行的测量和模拟来提出该方法的效率和准确性。模拟结果非常适合DC-DC转换器模块的辐射发射性能。使用拟议的方法，可以在不使用时间消耗瞬态分析的情况下实现快速准确的参数结果。关键字：电磁兼容性，模拟，辐射发射，DC-DC转换器
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
通过生物医学信号分析评估生理系统中的复杂性
大多数生理系统复杂的想法在最近几十年中变得越来越流行。复杂性现在被认为是生理和医学中普遍存在的现象，它允许生活系统适应保留稳态的外部扰动。复杂性源自系统的特定特征，例如分形结构，自组织，非线性，存在许多相互依存的组件在不同的层次结构和不同的时间尺度上相互作用，以及通过生理网络与其他系统的互连。这种生理系统产生的生物医学信号可能会携带有关系统复杂性的信息，该系统可以利用以检测生理状态，以随着时间的推移监测健康状况或预测病理事件。出于这个原因，生物医学信号分析的最新趋势旨在设计用于从派生时间序列中提取系统复杂性信息的工具，例如连续的脑电图记录和肌肉记录记录，心血管变量的逐个表现值，或者是呼吸呼吸器的呼吸器变量测量值。本期特刊为评估生理系统的复杂动力学的时间序列分析的快速发展领域收集了16项科学贡献。在这方面，特刊包括两项有关临床主题特别相关的评论。Sun等人的论文。[1]修改了关于阿尔茨海默氏病的研究，该研究量化了大脑信号（电和磁摄影或功能磁共振成像）的复杂性改变。为了为普通读者提供对这个广泛而明显的主题的广泛愿景，该特刊不仅要求设计出新的方法论方法，这些方法是为了改善现有的复杂性量词，或在生理或临床场景中进行复杂性分析的新颖应用，而且还用于描述在临床和生物学研究的特定领域中描述复杂性方法的评论论文。审查指出，阿尔茨海默氏症患者的信号复杂性丧失，可能代表其功能病变的生物标志物，可用于疾病诊断和脑功能障碍的定量。Rampichini等人的论文。 [2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。 对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。 读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。 任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸Rampichini等人的论文。[2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸