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World File Search System受脑
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。
基于脑电图的脑机接口易受后门攻击
1 华中科技大学人工智能与自动化学院，图像处理与智能控制教育部重点实验室，武汉，中国。2 中国科学院自动化研究所，脑网络组中心和模式识别国家实验室，北京，中国。3 加州大学圣地亚哥分校 (UCSD) 神经计算研究所，斯沃茨计算神经科学中心，加利福尼亚州拉霍亚，美国。4 加州大学圣地亚哥分校医学工程研究所，高级神经工程中心，加利福尼亚州拉霍亚，美国。5 悉尼科技大学工程与信息技术学院，人工智能中心，澳大利亚。6 苏黎世应用技术大学 ZHAW 数据实验室，瑞士温特图尔 8401。† 这些作者对本研究的贡献相同。∗ 电子邮件：drwu@hust.edu.cn
受脑启发的纳米光峰值计算 - Strathprints
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
调频发射机/接收机测试方法
显示 R 1 = 75Ω R a = 50Ω 的情况。 R 2・R 3：耦合电路的电阻 E：SG 输出电压 dBμ V 测试设备的输入信号电平：E-6 [dBμ V]