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World File Search System光谱的
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
电子隧道光谱的原理
10.1最佳掺杂蛋白酶447 10.1.1明显间隙447 10.1.2的位置依赖性 10.1质量成像449 10.1.3状态的间隙和零偏置密度的反相关449 10.1.1.1.1.1.1.1.1.4内部邻近效应449 10.2范围449范围449的范围44级别的45.3模型452.3 10.4 Superlattice modulation in Bi2212 458 10.5 Fourier-transform STS (FT-STS) and application 460 10.6 Observations of charge ordering in cuprate superconductors 460 10.7 Relation of STS to angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) 464 10.8 Evidence for electron-spin wave coupling 467 10.9 Colossal magnetoresistance: Mott transition在掺杂的锰470 10.9.1简介中：巨大磁性机理（CMR）470 10.9.2木岩LSMO中的伪gap，ARPES 472 10.10 CAPRATES与Ferromagnetic CMR Mangan IN10.1质量成像449 10.1.3状态的间隙和零偏置密度的反相关449 10.1.1.1.1.1.1.1.1.4内部邻近效应449 10.2范围449范围449的范围44级别的45.3模型452.3 10.4 Superlattice modulation in Bi2212 458 10.5 Fourier-transform STS (FT-STS) and application 460 10.6 Observations of charge ordering in cuprate superconductors 460 10.7 Relation of STS to angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) 464 10.8 Evidence for electron-spin wave coupling 467 10.9 Colossal magnetoresistance: Mott transition在掺杂的锰470 10.9.1简介中：巨大磁性机理（CMR）470 10.9.2木岩LSMO中的伪gap，ARPES 472 10.10 CAPRATES与Ferromagnetic CMR Mangan IN
傅里叶变换近红外光谱的优势
近红外光谱（12000 – 4000 cm -1 ）由与中红外区域吸收频率相关的组合带和泛音带组成。这些组合带和泛音带与组成材料的原子键之间的振动频率相对应。由于每种不同的材料都是独特的原子组合，所以没有两种化合物会产生完全相同的近红外光谱。因此，近红外光谱法可以对每种不同的材料进行阳性识别（定性分析）。此外，光谱中峰值的大小直接表明了存在的材料的数量。凭借现代软件算法和统计处理技术，NIR 光谱法成为一种出色的定量分析工具，为耗时的湿化学方法和液相色谱技术提供了一种实用的替代方案。NIR 已经成为一种多功能技术，无需样品制备，成本和分析时间更低，并且能够透过玻璃和包装材料取样。傅里叶变换近红外 (FT-NIR) 光谱法是为了克服色散 NIR 仪器的局限性而开发的。色散仪器使用棱镜或移动光栅，分离近红外源发射的各个频率。然后，检测器测量穿过样品的每个频率的能量。为了减少每个样品的分析时间，需要一种方法来同时测量所有红外频率，而不是单独测量。FT-NIR 光谱仪产生一种独特的信号，称为干涉图，其中“编码”了所有的红外频率。通过每秒收集多次扫描，可以非常快速地测量信号。这种提高的测量速度被称为 Felgett 优势。通过一种众所周知的数学技术——傅里叶变换，干涉图被转换或“解码”为频率对强度的光谱。
拉曼光谱的自动统计分析......
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-5nhdj-v2 ORCID：https://orcid.org/0000-0002-8739-2777 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
脉冲量子光谱的基本极限...
手稿版本：作者接受的手稿 WRAP 中呈现的版本是作者接受的手稿，可能与已发布的版本或记录版本不同。 永久 WRAP URL：http://wrap.warwick.ac.uk/176275 如何引用：请参阅已发布的版本以获取最新的书目引用信息。如果已知已发布的版本，上面链接的存储库项目页面将包含有关访问它的详细信息。 版权和再利用：华威研究档案门户 (WRAP) 在以下条件下开放华威大学研究人员的这项工作。版权 © 和此处展示的论文版本的所有道德权利属于个人作者和/或其他版权所有者。在合理和可行的范围内，WRAP 中提供的材料在提供之前已经过资格检查。完整项目的副本可用于个人研究或学习、教育或非营利目的，无需事先许可或收费。只要注明作者、标题和完整的书目详细信息，并提供原始元数据页面的超链接和/或 URL，并且内容不会以任何方式更改。出版商声明：有关更多信息，请参阅存储库项目页面的出版商声明部分。有关更多信息，请联系 WRAP 团队：wrap@warwick.ac.uk。
用于比较光谱的标准伽马射线光谱...
在国际原子能机构的主持下，人们已经开展了创建标准光谱（国际原子能机构 Gl 测试光谱）和进行比对的工作 [9, 10]。Sanderson 和 Decker [11] 以及 Sanderson [12] 也使用标准光谱评估了软件系统。美国国家标准协会 (ANSI) 就如何测试 γ 射线光谱程序提出了建议 [13, 14]，国际电工委员会 [15] 也给出了建议。在每种情况下，人们都对结果的可变性提出了严重担忧，并且这些人工生成的测试光谱的一些特性受到了批评，无论是否合理（Gilmore 和 Hemingway [16] 在概述中对此进行了讨论）。另一个问题是产生一个单一的品质因数来比较软件的可能性 [17]。
基于功能近红外光谱的抑郁症分析与识别
摘要：抑郁症是社会、心理和生理等多种因素复杂相互作用的结果，研究抑郁症患者的脑部病变有助于医生了解抑郁症的发病机制，促进其诊断和治疗。功能性近红外光谱（fNIRS）是一种非侵入性检测大脑功能和活动的方法。本文首先建立了一种基于fNIRS的抑郁症处理综合架构，包括源层、特征层和模型层，以指导fNIRS的深度建模。鉴于抑郁症的复杂性，结合当前研究，我们提出了一种时频域的特征提取方法和抑郁症识别的深度神经网络。研究发现，与非抑郁症患者相比，抑郁症患者在大脑活动过程中脑区连接较弱，前额叶的激活程度较低。最后，基于原始数据、人工特征和通道相关性，AlexNet 模型表现出最佳性能，尤其是在相关性特征方面，准确率为 0.90，精确率为 0.91，高于 ResNet18 和其他数据上的机器学习算法。因此，脑区相关性可以有效识别抑郁症（与非抑郁症病例），对于抑郁症临床诊断和治疗中脑功能识别具有重要意义。
改善NMR光谱的产品风险保证
1。Cyva C，Barthe P，... Sakakibara S，Alberrico F，Girlt E，Jacs，2003; 1508-1517 2。Codina A，Love JD，Li Y，Lazar MA，News D，Schwabe JW，Sci A.2005; 102（17）：6009-6 3。 GW Hax，Bent O，Malmstrom J，J Pharm Sci，2019：108：3029（2019）5。 Bradley SA，Jackson WC JR，PP的坐骑，肛门化学。 2019; 5.91（3）：1962-19672005; 102（17）：6009-63。GW Hax，Bent O，Malmstrom J，J Pharm Sci，2019：108：3029（2019）5。Bradley SA，Jackson WC JR，PP的坐骑，肛门化学。2019; 5.91（3）：1962-1967
消费级功能性近红外光谱的验证
消费级神经技术产品已经问世几十年了。这些产品中的大多数都基于脑电图 (EEG)，而脑电图 (EEG) 是一项对噪声敏感的技术。另一种选择是功能性近红外光谱 (fNIRS)，这是一种不断发展的神经成像技术，能够实时测量大脑的血流动力学活动。FNIRS 已成功通过功能性磁共振成像 (fMRI) 验证。最近，瑞典公司 Mendi 推出了一款微型无线消费级 fNIRS。本研究旨在比较 Mendi fNIRS 与成熟的实验室 fNIRS 设备对大脑活动的测量结果。19 名参与者（年龄 18-53 岁）进行了两次 Stroop 测试，同时测量了额极（布罗德曼 10 区）的氧合情况。首先，在实验室环境中使用 Biopac 的 fNIRS 设备进行测试，几周后，在家庭环境中使用 Mendi 设备重复该测试。对数据的初步分析显示，两种设备的测量结果具有良好的一致性。在群体层面，相关性为 0.81。这些中期结果需要通过更可靠的分析和后续研究来证实，但 Mendi 设备有望在群体层面提供有效的大脑活动测量，并且该设备很可能用于实验室外的研究。
脑和功能性近红外光谱的频域技术
本文回顾了频域近红外光谱 (FD-NIRS) 的基本原理，该技术依赖于强度调制光源和相位敏感光学检测，以及它在大脑中的非侵入性应用。连续波 NIRS (CW-NIRS) 的仪器更简单，数据分析更直接，几乎所有当前用于大脑 NIRS 的商用仪器都采用了 CW 技术。然而，FD-NIRS 提供的数据具有更丰富的信息内容，可以补充或超越 CW-NIRS 的功能。一个例子是 FD-NIRS 能够测量组织的绝对光学特性（吸收系数和散射系数），从而测量脑组织中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的绝对浓度。本文回顾了文献中报道的动物模型和新生儿、婴儿、儿童和成人人脑的此类光学特性和血红蛋白浓度的测量值。我们还回顾了 FD-NIRS 在功能性脑研究中的应用，这些研究侧重于脑活动的较慢血流动力学反应（时间尺度为秒）和与神经元激活相关的较快光学信号（时间尺度为 100 毫秒）。FD-NIRS 数据功能的另一个例子与强度和相位数据所具有的不同敏感度区域有关。我们报告了利用此功能来最大限度地提高非侵入性光学信号对脑组织相对于更浅表的脑外组织（头皮、颅骨等）的灵敏度的最新进展。我们认为，后一种能力是 FD-NIRS 极具吸引力的品质，它补充了绝对光学测量，并可能导致非侵入性光学传感脑领域取得重大进展。