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比较子量表EEG和血管内支架 -
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）具有潜在的能力来改善麻痹患者的生活质量。子量表EEG提供了一种替代性BCI信号采集方法，该方法损害了传统脑电图系统的局限性与颅内电极相关的风险，并在长期癫痫发作监测中表现出了希望。但是，尚未对BCI应用中的适用能力进行评估。这项研究对使用绵羊中的亚乳清和血管内支架电极记录的视觉诱发电势（VEP）进行了初步比较。子头皮电极记录了可比较的VEP振幅，信号到噪声比和带宽与支架电极。临床相关性 - 这是第一项研究，该研究报告了亚级级和支架电极阵列信号之间的分解。使用亚级EEG电极的使用可能有助于长期使用脑部计算机界面。
光学频率梳子在增益开关的半导体纳米仪中带有光学注入
摘要 - 在这封信中，我们通过光学注射增益开关（GS）半导体纳米仪（SNLS）来研究光频梳（OFC）的产生。使用速率方程进行了计算，其中包括percell腔体增强的自发发射因子F和发射偶联因子β。在分析中，评估了F的影响，以改变主和从纳米剂之间的注射强度和频率不吻。通常，由于在广泛的参数空间上进行光学注射，可以实现注射锁定区域，其中生成的OFC具有宽10 dB的频率跨度（F 10），高载体与噪声比（CNR）和窄线路。此外，通过提高注入强度，可以进一步增强F 10和CNR。此外，F 10和CNR分别随着f的增加而减小和增加。这些新颖的发现是基于光子整合电路中光学注射的GS SNL的简单和紧凑源OFC来源的开发。
长距离水上微波的设计和性能...
She11man-B1uff-to-Ocean-Tower 无线电链路的平面图。链路分集配置。链路接收信号电平记录设置。按时间划分的传播状态，1989 年 3 月。按时间划分的传播状态，1989 年 4 月。按时间划分的传播状态，1989 年 5 月。按时间划分的传播状态，1989 年 7 月 静态传播条件的示例，状态 1。从传播状态 1 过渡到状态 2 的示例。状态 3，底部天线显示最高信号。状态 4，中间天线显示最高信号。状态 5，所有天线。显示严重下降的水平。多径衰减分布计算的路径轮廓。多径衰减分布。链路预检测载波噪声比分布。测量的折射率梯度分布。计算的双模 1。折射率梯度分布。对应于 0.5 概率的射线路径
科学期刊
脑血流 (CBF) 对大脑功能至关重要，与 CBF 相关的信号可以告诉我们大脑活动的情况。然而，目前需要高端医疗仪器来对成年人进行 CBF 测量。在这里，我们描述了功能性干涉扩散波光谱 (fiDWS)，它通过头皮引入和收集近红外光，使用廉价的探测器阵列快速监测编码脑血流指数 (BFI)（CBF 的替代指标）的相干光波动。与其他功能性光学方法相比，fiDWS 可以更快、更深入地测量 BFI，同时还提供连续波吸收信号。在源-收集器分离度为 3.5 厘米的情况下实现清晰的脉动 BFI 波形，我们确认光学 BFI（而不是吸收）显示出与人类脑血管生理学一致的分级高碳酸反应，并且 BFI 在脑激活期间具有比吸收更好的对比噪声比。通过以低成本提供光学 BFI 的高通量测量，fiDWS 将扩大对 CBF 的访问。
图像去除算法的概述
摘要。在本文中，我们介绍了对所有最先进的算法进行的广泛研究，这些算法已在图像中发表的所有最新算法使用深度学习以消除合成和现实世界的图像。我们进一步根据所有论文和这些论文中报道的数据取得的各种参数来评估所有这些算法。本文旨在比较所有这些算法，并阐明本研究范围中所有算法的局限性。在2000年代初期到2021年的审查范围内包含的论文。每篇论文中的方法从生成的逆向网络的使用到零拍摄成像以及使用卷积神经网络到采用传统的使用暗通道先验来改善所获得的结果的传统方法。我们已经列出了在本研究中包括的所有论文中记录的结果。论文已根据公共图像参数进行评估，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。最后，我们查看在所有这些领域中都能单独执行最好的算法以及最佳表现算法。
下一代MRI扫描仪专为超高...
为了增加人类神经影像学科学的粒度，我们设计并建立了下一代7 Tesla磁共振成像扫描仪，通过在硬件中实施多个进步，以达到超高分辨率。为了改善空间编码并增加了图像信号噪声比，我们开发了一个唯一的不对称梯度线圈（200 mt m -1，900 t m -1 s -1），并使用了另外的第三层绕组。我们集成了一个具有64和96通道接收器线圈阵列的128通道接收器系统，以在大脑皮层中增强信号，同时降低G因子噪声以实现更高的加速度。16通道发射系统降低了功率沉积和改善的图像均匀性。扫描仪通常在0.35-0.45 mm的各向同性空间分辨率下进行功能成像研究，以揭示皮质层功能活性，在扩散成像中实现高角度分辨率，并减少了功能和结构成像的习惯时间。
优雅降级：机载监视雷达...
基于有源电子扫描天线 (AESA) 的雷达具有“优雅降级”这一理想特性。此类雷达使用小型化发射-接收 (TR) 模块，少数模块故障不会导致任务失败。例如，在基于 AESA 的地面 MTI 雷达中，少数模块故障不会影响阵列性能。在这种情况下，静态地面杂波以零频率为中心，没有与运动相关的多普勒频移。然而，在机载 AESA 雷达中，由于平台运动和杂波通过天线旁瓣泄漏，地面杂波具有与角度相关的多普勒频率。因此，天线旁瓣电平决定了要针对其执行目标检测的旁瓣杂波。检测性能受信号与干扰加噪声比 (SINR) 控制。对于机载监视雷达，TR 模块的随机和系统故障及其对 SINR 的影响是特征化的。结果表明，单通道处理不能有效地提供平滑降级功能，因为故障导致的 SINR 损失很大。但是，与随机故障相比，系统故障对 SINR 损失的影响较小。还提出了一种有效的阵列馈电方案。
一种自然主义的神经影像学数据库，用于使用生态刺激
神经影像学通过还原主义刺激来提高我们对人类心理学的理解，这些刺激通常与大脑自然遇到的信息不像信息。，它主要通过分析“静止状态”数据的分析来提高我们对大脑网络组织的理解，而网络功能无法确定标记。我们公开使用“自然主义神经影像学数据库”（NNDB V1.0），以便在更完整的生态条件下对大脑进行更完整的了解，在此期间可以标记网络。86名参与者接受了行为测试，并观看了10部全长电影之一，同时获得了功能性磁共振成像。结果显示的数据显示为高质量，具有良好的信号噪声比，几乎没有异常值和低运动。数据驱动的功能分析提供了进一步的数据质量证据。他们还展示了准确的时间表/电影对齐方式以及如何使用电影注释来标记网络。NNDB可用于用标准的神经影像学方法来回答以前未解决的问题，从而提高了我们对大脑在现实世界中的工作方式的了解。
英国生物银行的见解决策分析期刊
运动伪影降低了脑电图（EEG）信号中信息质量。在这项研究中，我们开发了一种有效的方法来通过使用经验小波变换（EWT）技术来减轻脑电图信号中的运动伪像。首先，我们将EEG信号分解为称为固有模式函数（IMFS）的窄带信号。这些IMF进一步处理以抑制工件。在我们的第一种方法中，主成分分析（PCA）用于抑制这些分解的IMF中的噪声。在第二种方法中，使用方差度量识别具有嘈杂成分的IMF，然后将其删除以获得伪影抑制的脑电图信号。我们的实验是在EEG信号的公开生理学数据集上进行的，以证明我们方法在抑制运动伪像的有效性。更重要的是，基于IMF的基于IMF的方法比基于EWT-PCA的方法提供了明显更好的性能。此外，基于IMF的方法的方法比基于EWT-PCA的方法更有效。我们提出的基于IMF变量的方法达到了28.26 dB的平均信号与噪声比（𝛥 snR），并超过了用于移动伪像的现有方法。
高度可定制的3D微电极阵列，用于体外和体内神经元组织记录
平面微电极阵列（MEAS） - 体外或体内 - 神经元信号记录缺乏对神经网络功能和突触可变性的详细理解所需的空间分辨率和功能的信号噪声比（SNR）。为了克服这些局限性，将高度可定制的三维（3D）打印过程与薄膜技术结合使用，并使用自动对准模板辅助的电化学沉积工艺来制造基于3D打印的衡量标准，以基于STI效率或灵活的底物。显示具有设计灵活性和身体鲁棒性的设备用于记录不同体外和体内应用中的神经活动，可实现高高度比率3D微电极高达33：1。在这里，测量在3D神经元培养物，视网膜外植体和活小鼠皮层中成功记录神经活动，从而证明了3D MEA的多功能性，同时保持高质量的神经记录。可自定义的3D MEA为在常规或各种病理状况下（体外和体内）研究神经活动提供了独特的机会，并有助于药物筛查和神经调节系统的开发，这些系统可以准确地监测大型神经网络的活性。