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World File Search System信号源
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。
用户手册
NXP 在以下条件下提供产品：此评估套件仅用于工程开发或评估目的。它作为预焊到印刷电路板上的样品 IC 提供，以便更轻松地访问输入、输出和电源端子。此评估板可通过现成的电缆连接到主机 MCU 计算机板，与任何开发系统或其他 I/O 信号源一起使用。此评估板不是参考设计，并非旨在代表任何特定应用的最终设计建议。应用中的最终设备在很大程度上取决于正确的印刷电路板布局和散热设计，以及对电源滤波、瞬态抑制和 I/O 信号质量的关注。所提供的产品在所需的设计、营销和/或制造相关保护考虑方面可能不完整，包括通常在包含产品的终端设备中发现的产品安全措施。由于产品采用开放式结构，用户有责任采取所有适当的预防措施以防止放电。为了最大限度地降低与客户应用相关的风险，客户必须提供足够的设计和操作保护措施，以最大限度地减少固有或程序性危险。如有任何安全问题，请联系恩智浦销售和技术支持服务。
UM12024，RD33774PC3EVB，采用 MC33774ATP 电池控制器 IC - 用户手册
恩智浦在以下条件下提供产品：本评估套件仅供工程开发或评估之用。它以预焊在印刷电路板上的样品IC形式提供，以便于连接输入、输出和电源端子。此评估板可通过现成的线缆连接到主机MCU计算机板，与任何开发系统或其他I/O信号源配合使用。此评估板并非参考设计，并非针对任何特定应用的最终设计建议。应用中的最终器件很大程度上取决于合适的印刷电路板布局和散热设计，以及对电源滤波、瞬态抑制和I/O信号质量的关注。所提供的产品在所需的设计、市场营销和/或制造相关的保护措施方面可能不完善，包括通常在包含该产品的终端设备中发现的产品安全措施。由于产品采用开放式结构，用户有责任采取一切适当的放电预防措施。为了最大限度地降低客户应用的相关风险，客户必须提供充分的设计和操作安全措施，以最大程度地减少固有或程序性风险。如有任何安全问题，请联系恩智浦销售和技术支持服务。
TBMDA7调制宽带驱动器放大器
TBMDA7调制的宽带驱动器放大器旨在为电子构建块和产品的免疫测试提供廉价的信号源。它在从1 GHz到3 GHz的频率范围内运行，设计为频谱分析仪的跟踪发生器输出驱动。具有350 MW AVG的1dB压缩点。和饱和的输出功率为500 MW AVG。，它可以提高跟踪发电机的输出功率，以使Tekbox在现场探针附近驱动Tekbox，以找到电子电路的敏感位置，或在驱动TEKBox TEM Cell TBTC0，80V/M cw/m cw，40v/m cw/m cw，45v/m cw，45v/m cw，40v/m c时，最高150V/m cw，80v/m am am驾驶TBTC2或27V/M CW时的V/M AM，驾驶TBTC3时15V/m AM。免疫测试的测试信号可以是CW，AM或PM。TBMDA7提供内置的调制能力，以生成1 KHz AM或PM信号。在PM模式下，TBMDA7还可以生成217 Hz信号，其占空比为12.5％，以模拟手机TDMA噪声。
皮质钙动力学的数据驱动分割
在整个大脑半球体上神经元钙通量的经颅视频中解散信号是在映射皮质组织特征之前的关键步骤。在这里我们揭示了独立的成分分析可以最佳地恢复神经信号的含量，以捕获的神经元记录，以最小采样率为1.5×10 6像素，每100毫秒框架以17分钟的速度以1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1。我们表明，从组件获得的一组空间和时间指标可用于构建一个随机的森林分类器，该分类器可自动以人为性能分离神经活动和伪影组件。使用此数据，我们建立了小鼠皮层的功能分割，以每个半球体提供〜115个域的图，其中提取的时间课程最大地表示每个记录中的基本信号。域图显示了大量的区域基序，高阶皮质区域呈现出较大的怪异结构域，而较小的圆形域则是原发性感觉区域中的较小圆形区域。数据驱动的视频分解和信号源的机器层化的工作流程可以极大地增强复杂脑动力学的高质量映射。
通过冥想和运动激活轨道额皮层：近红外光谱研究
在某些类型的冥想中，例如正念和禅宗，呼吸是吸引人的重点，而在过度，短期的厌氧运动中，肌肉成为注意力的焦点。因此，在两种努力中，人们的注意力都集中在身体的某些效果上。冥想和锻炼通常为人类提供精神上的茶点。我们假设同一大脑区域都被人类的两种努力激活。为了审查这一假设，我们让参与者参与了3个任务：冥想，表现和控制任务。在每项任务后，参与者进行了2张检验以吸引他们的思想，而使用近红外光谱（NIR）同时监测血液血红蛋白水平的变化。有17名参与者（20-24岁； 11名男性，6名女性）。我们将快速转换（FFT）分析应用于NIRS波数据，并计算了（1）冥想和对照之间的FFT数据的相关系数，（2）锻炼和控制，以及（3）在Orbitofrontal Cortex（OFC）（OFC）和背侧外侧额叶前frontal frontal frontal corortex（dlpffc）中，dlpffc（dlpffc）在dlpfcc cons in Chare in Chare conthement in Chare in Chrenthement in Chare in Chare in Chincors（dlpffc）。在冥想和运动分析中检测到OFC和DLPFC之间的相关系数有显着差异，信号源分析证实，NIRS波从左右OFC边缘（即，左右窗）向中心传播。我们的结果表明，冥想和锻炼都激活了OFC，这与情绪反应和运动行为有关，从而导致精神茶点。
NeuroImage - 千 - Helsinki.fi
静息态脑磁图 (MEG) 数据显示出复杂但结构化的时空模式。然而，这些信号模式的神经生理学基础尚不完全清楚，并且底层信号源在 MEG 测量中混杂在一起。在这里，我们开发了一种基于非线性独立分量分析 (ICA) 的方法，这是一种可通过无监督学习训练的生成模型，用于从静息态 MEG 数据中学习表示。在使用 Cam-CAN 存储库中的大量数据集进行训练后，该模型已学会使用潜在非线性分量来表示和生成自发皮质活动模式，这反映了具有特定频谱模式的主要皮质模式。当应用于视听 MEG 的下游分类任务时，尽管对标签的访问有限，非线性 ICA 模型仍可与深度神经网络实现竞争性的性能。我们进一步验证了该模型在不同数据集中的通用性，方法是将其应用于独立的神经反馈数据集，以解码受试者的注意力状态，提供实时特征提取并解码正念和思维诱导任务，在个人层面的准确率约为 70%，这比线性 ICA 或其他基线方法获得的准确率高得多。我们的结果表明，非线性 ICA 是对现有工具的宝贵补充，特别适合自发 MEG 活动的无监督表示学习，然后可以在标记数据稀缺时应用于特定目标或任务。
日志 - HP 实验室
模拟示波器在实验室分析应用中几乎被数字或数字化示波器所取代，但它却拒绝消亡。由于其成本低、控制简单易用和实时显示，它仍然是工程师和技术人员进行故障排除的首选。将此视为一项挑战，惠普科罗拉多斯普林斯分部的工程师着手设计一款数字化示波器，故障排除人员不仅会发现它与模拟示波器相当，而且实际上会更喜欢它。HP 54600 系列数字化示波器具有通常与最常用于故障排除的全功能 100 MHz 模拟示波器相关的所有功能。它们具有相同的带宽 - 它们是 MHz - 并且在成本和易用性方面具有可比性。虽然它们显然是连续示波器（显示的波形由点而不是连续的线组成），但 HP 调整系列示波器在大多数情况下对电路调整的响应速度与模拟示波器一样快，而且实际上更适合某些任务。与模拟示波器相比，数字化示波器更受欢迎的原因在于只有数字化示波器才能提供的存储和测量功能。由于波形数据是在内存中采样和存储的，因此可以在触发事件之前和之后查看数据，以数学方式处理数据，并无限期地显示波形并逐渐消失。通过新的架构和两个专用集成电路，显示速率能力提高到每秒一百万点，是其他数字化示波器的五十到一百倍。从第 6 页的介绍性文章开始，到与模拟示波器进行故障排除的正面比较（第 57 页）结束，本期共有 9 篇文章涉及 HP 54600 系列示波器的设计。它们描述了如何通过高水平的电路集成、使用表面贴装技术装载印刷电路板、经济高效的机械封装以及对制造过程的密切关注（包括专用测试和测试设备的成本）来解决成本问题。通过为主要控制功能提供专用旋钮而不是菜单驱动的软键用户界面，部分解决了易用性问题，尽管保留了菜单和软键来控制数字化示波器功能。通过将每条轨迹显示的点数增加四倍，波形平滑度得到了改善。您可以在文章的第 11 页找到有关架构和定制 IC 的详细信息，在第 36 页找到有关机械设计的详细信息，在第 21 页找到有关测试策略和测试系统的详细信息。验证而非特性分析的测试策略大大减少了需要测量的参数数量，而新的基于 FFT 的测量算法（第 29 页）进一步改进了仅数字万用表。生产测试系统部分内置，仅使用两个信号源和一个外部信号源。在第 41 页，您可以阅读有关确保 HP 54600 系列示波器符合电磁兼容性国际和军用标准（对于故障排除仪器而言很重要）的步骤。除了将波形样本转换为数字数据外，它还用于校准垂直增益。第 45 页的文章介绍了一种使用数字化示波器的存储和无限持久性能力的新方法。称为自动存储，它以全强度显示最新效果，以半强度显示较早的轨迹，以便用户可以更轻松地看到调整的效果。HP 54600 系列和其他 HP 数字化示波器中使用的模拟数字转换器是 16 通道、16 位、间接类型（第 48 页）。
耦合 CP 分解同步 MEG-EEG 信号用于区分光驱动过程中的振荡器
脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 是研究大脑功能和组织的当代方法。同时获取的 MEG-EEG 数据本质上是多维的并表现出耦合。本研究使用耦合张量分解从间歇性光刺激 (IPS) 期间的 MEG-EEG 中提取信号源。我们采用耦合半代数框架通过同步矩阵对角化 (C-SECSI) 进行近似 CP 分解。在使用模拟基准数据将其性能与其他方法进行比较后，我们将其应用于 12 名参与者在 IPS 期间的 MEG-EEG 记录，其中个体 alpha 频率的分数在 0.4 到 1.3 之间。在基准测试中，C-SECSI 比 SECSI 和其他方法更准确，尤其是在病态场景中，例如涉及共线因子或具有不同方差的噪声源。分量场图使我们能够将视觉诱发的大脑活动的生理意义振荡与背景信号区分开来。分量的频率特征可识别出相应刺激频率或其第一谐波的同步，或单个 alpha 波段或 theta 波段的振荡。在对 MEG 和 EEG 数据的组分析中，我们观察到 alpha 和 theta 波段振荡之间存在相互关系。使用 C-SECSI 的耦合张量分解是一种强大的方法，可用于从多维生物医学数据中提取生理意义的源。无监督信号源提取是使先进的多模态信号采集技术可用于临床诊断、术前规划和脑机接口应用的重要解决方案。
一种新颖的三维多层脑电图范式
当代脑电图系统采用二维单层范式，即单个电极下多层神经元群的信号被汇总和记录，导致信号嘈杂，无法洞悉神经过程，使脑间通信、实用脑机接口以及从医学到计算等领域的一系列应用无法实现。在这里，我们介绍了一种新颖的三维多层脑电图 (3D Multilayer EEG) 范式 - 与当代单层或二维 (2D Single-layer EEG) 范式不同 - 它利用自然启发的概念框架，在该框架中，利用对生物信号源的精心选择的特征的近似值来表征和操纵底层生物系统。通过同时捕获来自多层神经元的不同信号流，这种新颖的多层 EEG 范式可以实现有效的计算机介导的脑对脑通信系统，更清楚地了解正常功能和疾病中的神经过程，以及将脑机接口系统的信息传输速率提高几个数量级 - 使这些系统变得实用 - 并实现从医学到社交互动、包括工作场所优化、经济学、通用计算和人机交互在内的各种新应用。最近的工作展示了通过髓鞘轴突传播的信号的直接成像，以及头皮 EEG 记录可以检测皮层下电生理活动的直接证据，证实了我们框架所依据的原理的正确性。我们通过制定同时多层 EEG 信号捕获的零假设和备择假设，并依靠一组精心设计的实验测量的分析结果来证伪零假设并验证备择假设，证明了我们新颖的 3D 多层 EEG 范式的有效性。