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自动心律失常检测的发展...
心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。
RQ-7BV2 影子战术无人机系统 (TUAS)
• 激光测距仪/指示器为地面机动旅指挥官提供了进行协同 HELLFIRE 导弹交战的能力。• Shadow RQ-7BV2 由以下主要部件组成： - 四架小型高翼无人机，每架都配备光电 (EO)/红外 (IR) 有效载荷。四个 EO/IR 有效载荷中的两个配备了激光测距仪/指示器功能。RQ-7BV2 飞机比 RQ-7BV1 型号更大，主要是通过延长机翼改装将飞机的翼展从 14 英尺增加到 20.4 英尺，增加了额外的燃料容量，并将飞机重量从 375 磅增加到 460 磅。- 两个地面控制站被指定为通用地面控制站 (UGCS)，每个都配备通用地面数据终端 (UGDT)。- 一个便携式地面控制站 (PGCS)，配备便携式地面数据终端 (PGDT)。- 每架飞机都配备集成式单通道地面和机载无线电系统 (SINCGARS) 通信中继功能。- 两个单系统远程视频终端 (OSRVT)。• Shadow 单位是一个排级组织，授权人员为 27 人。• 飞机使用液压/气动发射器，并使用战术自动着陆系统在跑道上回收。拦阻索/拦阻钩系统缩短了必要的跑道着陆长度。
GSS6100 产品规格 - Spirent 支持
Spirent 在生产精确、高质量的 GPS 模拟器方面有着悠久而辉煌的历史。GSS6100 秉承了客户对 Spirent 模拟系统和信号发生器所期望的一流功能、性能、可靠性和准确性的传统。GSS6100 单通道 GPS/SBAS 信号发生器专为生产测试应用而设计。标准配置包括用于 ATE 集成的 GPIB 接口、机架安装底盘和机架内年度校准等功能，方便在批量生产测试环境中使用 GSS6100。尽管 GSS6100 专为自动测试应用而设计，但它配备了 PC 软件，方便用作通用实验室信号发生器。GSS6100 将在任何给定时间生成单个模拟 GPS L1、C/A 信号或 SBAS 卫星信号（WAAS 或 EGNOS），选择在模拟开始之前进行。 GSS6100 以 GPS L1 频率 (1.57542 GHz) 生成 GPS 或 SBAS RF 卫星信号。在这两种情况下，载波都使用相关的伪随机测距码和数据消息进行调制。完全支持测距码选择和数据消息定义。信号的多普勒频移和功率电平完全可编程，因此可以在信噪比和信号动态变化的条件下对接收器进行采集测试。载波和代码相位的控制可以模拟电离层
了解您的机床 - Lion Precision
前言 2008 年电子重印版前言 1991 年，《了解您的机床》立即成为机床计量行业专业人士的经典著作。该书是在利用计算机数据采集系统和分析软件来测量机床主轴性能之前编写的。整本书基于使用 Targa 单通道电容式传感器进行的测量。Targa 经常被提及并在插图中显示。该版本的 Targa 已停产多年。我们目前的技术 Elite 系列具有相当高的性能，旨在直接连接到 National Instruments™ 数据采集系统。除了更好的传感器之外，十年的开发还带来了主轴误差分析仪软件系统的高级版本。这种新的主轴误差分析仪系统用于编写一本关于最先进机床测量技术的新书：《精密主轴计量》。该书的作者是 Eric Marsh 博士。宾夕法尼亚州立大学机械动力学实验室的 DesTech Publishers 出版，可在 Amazon.com 或 Lion Precision 购买。有关主轴误差分析仪的更多信息，请访问：www.spindleanalysis.com 有关《精密主轴测量》一书的更多信息，请访问：www.precisionspindlemetrology.com 有关 Elite 系列电容式传感器的更多信息，请访问：www.elites
基于快速傅里叶变换和 K 近邻的脑电信号人类情感识别
人类的情绪状态可以自然转变，并可通过面部表情、声音或身体动作识别，这些都受所接受的刺激影响。然而，即使经历了喜悦、悲伤或其他感觉，每个人也并非都能表达情绪。从生物医学角度来看，情绪会影响脑电波活动，因为持续运作的脑细胞通过电脉冲进行交流。因此，脑电图 (EEG) 用于捕获来自脑信号的输入、研究脉冲并确定人类情绪。检查通常包括观察一个人对给定刺激的反应，但即时结果尚无定论。在本研究中，相关分类为正常、专注、悲伤和震惊。通过使用名为 Neurosky Mindwave 的单通道脑电图记录了 50 名受试者的原始脑电波数据。同时，在通过听音乐、看视频或阅读书籍刺激候选人的思维的同时进行评估。采用快速傅立叶变换 (FFT) 方法进行特征提取，并采用 K-最近邻 (K-NN) 对脑脉冲进行分类。参数 k 的值为 15，平均分类准确率为 83.33%，而专注情绪状态的最高准确率为 93.33%。Neurosky Mindwave 与 FFT 和 KNN 技术相结合，是潜在的分析解决方案，有助于增强对人类情绪状况的识别。
1.3 µm 量子点分布反馈激光器直接...
分布式反馈 (DFB) 激光器是城域网中基于波分复用的收发器的研究重点。本文报道了在互补金属氧化物半导体 (CMOS) 兼容 (001) Si 衬底上生长的首批 1.3 µm 量子点 (QD) DFB 激光器。实现了温度稳定的单纵模操作，边模抑制比超过 50 dB，阈值电流密度为 440 A cm −2。展示了 128 Gbit s − 1 的单通道速率，净频谱效率为 1.67 bits − 1 Hz − 1，使用 O 波段的五个通道，总传输容量为 640 Gbit s − 1。除了 QD 有源区生长之外，整体制造基本与量子阱 (QW) DFB 激光器的商业化工艺相同。这为 QD 技术进入之前由 QW 器件填充的商业应用提供了一条工艺兼容的途径。此外，在整个 CMOS 兼容 (001) Si 晶片上生长激光外延的能力还带来了降低成本、改善散热和制造可扩展性的额外好处。通过 III-V 族和 Si 的直接外延集成，人们可以设想光子学行业的一场革命，就像 CMOS 设计和加工彻底改变了微电子行业一样。从片上光学互连的系统角度讨论了这一点。
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于生产 A321LR 的更长部件，配备 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及一个数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新的技术和工艺，空客已经开始了为 A320 系列生产树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产量提升的重要推动因素。提高自动化和机器人技术水平可以实现更快、更高效的制造，同时让我们将重点放在质量上，”空中客车首席运营官 Michael Schoellhorn 表示。“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。”他补充道：“我们对员工和工厂给予了高度信任和投资
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于制造 A321LR 的较长部件，拥有 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新技术和工艺，空客已经开始了在 A320 系列生产中树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产能提升的重要推动力。空客首席运营官 Michael Schoellhorn 表示：“提高自动化和机器人水平可以实现更快、更高效的制造，同时保持我们对质量的首要关注。”“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。” 他补充道：“我们对汉堡的员工和工厂给予了高度信任和投资。我们现在需要履行对客户的承诺，同时确保整体竞争力。”对于初始段的组装，空客采用了一种模块化、轻型自动化系统，称为“Flextrack”，八个机器人在每个纵向接头上钻孔和沉头 1,100 到 2,400 个孔。在下一个生产步骤中，12 个机器人（每个机器人在七个轴上操作）将机身中段和后段与尾部组合成一个主要部件，每个轨道接头钻孔、沉头、密封和插入 3,000 个铆钉。除了使用机器人外，空客还在材料和零件物流中实施新方法和技术，以优化生产、改善人体工程学并缩短交货时间。这包括物流和生产水平的分离、以需求为导向的材料补给以及自动导引车的使用。汉堡结构装配工厂负责将单个机身外壳连接成段，以及将单个段最终组装到飞机机身。飞机部件在最终交付到法国、德国、中国和美国的总装线之前，会配备电气和机械系统。高效的 A320neo 系列（包括 A321）拥有天空中最宽的单通道客舱，采用了包括新一代发动机和鲨鳍小翼在内的最新技术，从第一天起，这些技术共同节省了 15% 以上的燃油和二氧化碳，到 2020 年将节省 20%，同时噪音降低 50%。迄今为止，A320neo 系列已获得来自 100 多家客户的 6,500 多份订单。
空客在印度启用新的 A320 结构装配线 ...
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡，2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线，展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于制造 A321LR 的较长部件，拥有 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力，同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新技术和工艺，空客已经开始了为 A320 系列生产树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产能提升的重要推动力。提高自动化和机器人水平可以实现更快、更高效的制造，同时保持我们对质量的首要关注，”空客首席运营官 Michael Schoellhorn 表示。“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压，我们正在采取必要措施，确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配，并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。” 他补充道：“我们对汉堡的员工和工厂给予了高度信任和投资。我们现在需要履行对客户的承诺，同时确保整体竞争力。”对于初始段的组装，空客采用了一种模块化、轻型自动化系统，称为“Flextrack”，八个机器人在每个纵向接头上钻孔和沉头 1,100 到 2,400 个孔。在下一个生产步骤中，12 个机器人（每个机器人在七个轴上操作）将机身中段和后段与尾部组合成一个主要部件，每个轨道接头钻孔、沉头、密封和插入 3,000 个铆钉。除了使用机器人外，空客还在材料和零件物流中实施新方法和技术，以优化生产、改善人体工程学并缩短交货时间。这包括物流和生产水平的分离、以需求为导向的材料补给以及自动导引车的使用。汉堡结构装配工厂负责将单个机身外壳连接成段，以及将单个段最终组装到飞机机身。飞机部件在最终交付到法国、德国、中国和美国的总装线之前，会配备电气和机械系统。高效的 A320neo 系列（包括 A321）拥有天空中最宽的单通道客舱，采用了包括新一代发动机和鲨鳍小翼在内的最新技术，从第一天起，这些技术共同节省了 15% 以上的燃油和二氧化碳，到 2020 年将节省 20%，同时噪音降低 50%。迄今为止，A320neo 系列已获得来自 100 多家客户的 6,500 多份订单。
Breeze Airways 披露订购 10 架 A220 飞机，并宣布 2024 年底前全线投入 A220 商业运营，该航空公司订单总额达到
空中客车民用飞机销售执行副总裁 Benoît de Saint-Exupéry 表示：“A220 具有世界一流的性能，是帮助 Breeze 实现其目标的理想选择，即在美国服务不足的航线之间提供直飞服务。该飞机提供高效的运营和卓越的乘客体验，同时具有全球最低的小型单通道碳足迹，并且对其飞行目的地的噪音影响更低。Breeze 的此次追加订单强有力地证明了这款最新一代飞机的价值和机遇。”除了良好的客舱体验外，该飞机在帮助降低航空公司运营成本和环境影响方面还发挥着重要作用。该飞机可直飞 3,600 海里或 6,700 公里。与上一代飞机相比，A220 的每座燃油消耗和二氧化碳排放量降低了 25%，是唯一一款专为 100-150 座市场打造的飞机。 A220 结合了最先进的空气动力学、先进材料和普惠最新一代 GTF™ 发动机，与上一代飞机相比，噪音降低了 50%，氮氧化物排放量比行业标准降低了约 40%。与所有空客飞机一样，A220 已经能够使用高达 50% 的可持续航空燃料 (SAF) 运行。空客的目标是到 2030 年，其所有飞机都能够使用高达 100% 的可持续航空燃料运行。
基于 FPGA 的闭环睡眠调节系统——...
摘要 — 闭环睡眠调节是一种治疗睡眠障碍和提高睡眠益处的新兴研究范式。然而，两大障碍阻碍了这一研究范式的广泛应用。首先，受试者通常需要通过有线连接到机架式仪器上进行数据采集，这会对睡眠质量产生负面影响。其次，传统的实时睡眠阶段分类算法性能有限。在这项工作中，我们通过开发一种支持设备闭环操作的睡眠调节系统来克服这两个限制。睡眠阶段分类是使用轻量级深度学习 (DL) 模型执行的，该模型由低功耗现场可编程门阵列 (FPGA) 设备加速。DL 模型使用单通道脑电图 (EEG) 作为输入。两个卷积神经网络 (CNN) 用于捕获一般和详细特征，双向长短期记忆 (LSTM) 网络用于捕获时变序列特征。使用 8 位量化来降低计算成本，同时不影响性能。DL 模型已使用包含 81 名受试者的公共睡眠数据库进行了验证，实现了最先进的 85.8% 的分类准确率和 79% 的 F1 分数。开发的模型还显示出可以推广到不同通道和输入数据长度的潜力。闭环同相听觉刺激已在测试台上得到演示。