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电子与通信工程节点和网格分析、叠加、戴维南定理、诺顿定理、线性电路（RL、RC、RLC）的时间和频域分析连续时间信号：傅里叶级数和傅里叶变换、线性时不变系统：属性、因果关系、稳定性、卷积、频率响应二极管电路：削波、钳位、整流器、BJT 和 MOSFET 放大器：偏置、小信号分析、运算放大器电路：放大器、微分器、积分器、有源滤波器、振荡器、数字表示：二进制、整数、浮点数、组合电路：布尔代数、逻辑门、序贯电路：锁存器、触发器、计数器、数据转换器：采样和保持电路、ADC、DAC、机器指令和寻址模式、算术逻辑单元（ALU）、数据路径、控制单元、指令流水线、反馈原理、传递函数、框图表示、信号流图、数字调制方案：ASK、PSK、FSK、QAM、带宽和通信系统。
齿轮噪声和振动——文献综述
齿轮噪声与振动——文献综述 Mats Åkerblom mats.akerblom@volvo.com Volvo Construction Equipment Components AB SE–631 85 瑞典埃斯基尔斯蒂纳 摘要 本文是对齿轮噪声与振动文献的综述。 它分为三个部分：“传动误差”、“动态模型”和“噪声与振动测量”。 传动误差 (TE) 被认为是齿轮噪声和振动的重要激励机制。 传动误差的定义是“输出齿轮的实际位置与齿轮传动完全共轭时其所处位置之间的差”。 由齿轮、轴、轴承和变速箱壳体组成的系统的动态模型对于理解和预测变速箱的动态行为很有用。 在通过实验研究齿轮噪声时，噪声和振动测量以及信号分析是重要的工具，因为齿轮会在特定频率下产生噪声，这与齿数和齿轮的转速有关。关键词：齿轮，噪声，振动，传动误差，动态模型。
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。
利用生物相容性有机电化学网络进行储层计算，实现脑启发式生物信号分类
及早发现患者生物信号中的恶性模式可以挽救数百万人的生命。尽管基于人工智能的技术在稳步改进，但这些方法的实际临床应用大多局限于对患者数据的离线评估。先前的研究已将有机电化学器件确定为生物信号监测的理想候选。然而，它们在实时模式识别中的应用从未得到证实。在这里，我们制作并表征了由有机电化学晶体管组成的受大脑启发的网络，并使用储层计算方法将它们用于时间序列预测和分类任务。为了展示它们在生物流体监测和生物信号分析中的潜在用途，我们对四类心律失常心跳进行了分类，准确率为 88%。这项研究的结果为生物相容性计算平台引入了一种以前未探索过的范例，并可能有助于开发能够与体液和生物组织相互作用的超低功耗硬件人工神经网络。
序列建模和设计从分子到基因组量表，
纳米孔信号分析能够检测天然DNA和RNA测序的核苷酸修饰，从而在没有其他文库准备的情况下提供了准确的遗传/转录组和表观遗传信息。目前，只能直接对一组有限的修改（例如5-甲基胞霉素），而大多数其他则需要探索方法，这些方法通常以纳米孔信号与核苷酸参考的比对开始。我们提出了Uncalled4，这是一种用于纳米孔信号对准，分析和可视化的工具包。uncalled4具有有效的带信号对准算法，BAM信号对准文件格式，用于比较信号对准方法的统计数据以及基于K-MER的孔模型的可重复的DE NROVE训练方法，揭示了ONT尚未访问的途径的可能错误。我们在七个人类细胞系中的RNA 6-甲基趋化（M6A）检测应用于RNA 6-甲基丹宁（M6A），使用M6ANET鉴定的修饰比Nanopolish多26％，其中包括M6A已知在癌症中具有含义的几种基因。uncalled4可在github.com/skovaka/uncalled4上开放源4。
统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
一般AI（Genai）b.echot ece（IoT）方案IIII IIII III
Module I: P & N Type Semiconductors, Diodes and Power Supplies, Theory of P-N Junction Diode, Junction Capacitance, Halfwave & Fullwave, Rectifiers, Filters, Ripple-Factor, Characteristics & Applications of Following Diodes, Zener as Regulators, Schottkey, Photodiode, LED, LCD, Varactor Diode &Tunnel Diode.模块II：连接晶体管操作理论，静态特性，分解电压，当前电压限制，BJT的偏置不同的偏置布置，稳定性因子，热失控，功率晶体管。模块III：BJT CE，CB，CC放大器的小信号分析和高频分析以及频率响应，增益带宽产品的高频分析计算。功率放大器分类A，B，AB，C类，效率，推拉配置，免费对称性，第二次谐波和交叉扭曲。模块IV：正反馈放大器分类，实际电路，应用，优势。振荡器稳定性，Barkhausen标准，RC，LC和晶体振荡器。模块V：现场效应晶体管和MOSFET，操作和特征原理。
SYDE 544 生物医学测量与信号处理
SYDE 544 课程向学生介绍生物医学系统和信号分析领域，让他们全面了解用于分析生物医学系统和处理生物医学信号的工具。本课程通过检查肌电图 (EMG)、心电图 (ECG) 和脑电图 (EEG) 信号来培养对生物医学测量的理解。本课程的具体目标是培养对生物医学系统和信号分析相关技术的理解、制定和应用。到课程结束时，学生应该能够：1. 描述身体如何以及为何产生电信号；2. 了解使用生物信号放大器时的电气安全问题；3. 描述代表生物医学信号生成的数学模型；4. 分析破坏生物医学信号的各种类型的伪影；5. 了解肌电图 (EMG) 信号的生成过程；6. 描述和识别心电图 (ECG) 信号的关键参数和特征； 7. 通过脑电图 (EEG) 信号了解大脑的电活动；8. 在生物医学信号分析中应用生物医学信号处理方法和机器学习技术。课程采用讲座、辅导课、作业、研究项目和家庭作业来实现这些目标。掌握上述主题的学生应该能够自学其他相关主题。课程讲师：
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
使用 Vision Transformers 增强 SEED-IV 数据集上的情绪分析：一项比较研究
本文介绍了一种利用深度学习模型（特别是视觉变换器 (ViT) 模型）进行情绪分类的新方法，用于分析脑电图 (EEG) 信号。我们的研究实施了一种双特征提取方法，利用功率谱密度和差分熵来分析 SEED IV 数据集。这种方法对四种不同的情绪状态进行了详细分类。最初设计用于图像处理的 ViT 模型已成功应用于 EEG 信号分析。它表现出色，测试准确率达到 99.02%，方差很小。值得注意的是，它在这方面的表现优于 GRU、LSTM 和 CNN 等传统模型。我们的研究结果表明，ViT 模型在准确识别 EEG 数据中存在的复杂模式方面具有很高的有效性。具体而言，该模型的准确率和召回率超过 98%，而 F1 分数估计约为 98.9%。该研究的结果不仅证明了基于变压器的模型在分析认知状态方面的有效性，而且还表明它们在改善人机交互系统方面具有巨大的潜力。