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World File Search System信号分析
在脑电图选择中的优化脑电图障碍受试者的脑电图信号分析
脑电图是检测睡眠障碍的非常有效的工具。在文献调查中讨论了各种算法进步。信号采集，预处理，特征提取和分类是其实施的一般步骤。由于人工神经网络（ANN）非常适用于睡眠障碍的识别，因此无需明确的特征提取。ANN本质上能够理解数据中的基本模式。计算出的召回的值不过是在各自电极所做的读数的总体组合。随着数据的变化而变化。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。
EMG信号分析技术：检测、处理、分类和应用
1 多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。*通讯作者：M.B.I.Raez，多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。电子邮件：mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期：2005 年 10 月 4 日；修订日期：2006 年 1 月 9 日；接受日期：2006 年 1 月 18 日。索引词：肌电图；傅里叶分析；肌肉；神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法，以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现，重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究，以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数，可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号，用于测量肌肉收缩过程中产生的电流，代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动（收缩/放松）。因此，EMG 信号是一种复杂的信号，由神经系统控制，取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外，EMG 检测器（特别是位于皮肤表面的检测器）会同时收集来自不同运动单元的信号，这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号
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。
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。