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研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。
自旋 - 轨道扭矩驱动的多级开关Inhe+ ...
我们已经研究了带有垂直磁各向异性的w/cofeb/mgo大厅杆中的自旋 - 轨道扭矩驱动的磁化切换。通过掩模的离子辐照已用于在大厅交叉处局部减少局部有效的垂直方向异性。异常的大厅效应测量与KERR显微镜相结合表明，开关过程由辐照区域中的域壁（DW）成核支配，然后在当前密度低至0.8 mA/cm 2的快速域传播，辅助平面磁性磁力纤维。多亏了DW在辐照区和非辐照区域之间的过渡时实施的强钉，引起了中间大厅的电阻状态，这通过有限元模拟进一步验证。使用He h He him hion辐照控制电气电阻的这种方法在实现神经形态和Memristor设备方面具有巨大的潜力。
基于卷积神经网络多级分割的脑肿瘤检测与分类
磁共振成像 (MRI) 是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术，由于脑肿瘤的形状、位置和图像强度各不相同，因此从 MRI 图像中对脑肿瘤进行分类是一项具有挑战性的研究工作。为了成功分类，需要使用分割方法来分离肿瘤。然后从分割后的肿瘤中提取重要特征用于对肿瘤进行分类。在本文中，我们开发了一种有效的多级分割方法，该方法结合最佳阈值和分水岭分割技术，然后进行形态学操作来分离肿瘤。然后应用卷积神经网络 (CNN) 进行特征提取，最后利用核支持向量机 (KSVM) 进行结果分类，我们的实验评估证明了这一分类的合理性。实验结果表明，该方法能够有效检测肿瘤并将其分类为癌性或非癌性，并且准确率很高。
节能储能系统 (ESS) 中多级拓扑的优势
早期的住宅太阳能系统通过逆变器与公用电网相连，逆变器在日照时间内将太阳能电池板的电力转换为交流电。多余的电力可以卖回给公用事业公司，但在黑暗时期，最终用户仍然必须依靠公用事业公司提供电力。公用事业公司已经能够利用这些限制，通过调整定价模式，将住宅客户转移到“使用时间”费率，从而在太阳能不可用时收取更多费用。在系统中添加 ESS 使用户能够应对这种情况，并通过所谓的“削峰”保护自己免受高昂的能源成本，将太阳能电池板收集的电力存储在电池中，并随时使用这些电池满足他们的电力需求。电池技术的发展导致了锂离子 (Li-ion) 电池组的生产，其单位质量和单位体积的电荷存储量比旧技术的铅酸电池高得多。结合高效的双向电源转换系统，这些电池可用于创建 3 至 12 千瓦范围内的紧凑型壁挂式 ESS 装置，能够为家庭供电 24 小时或更长时间。然而，尽管锂离子电池具有能量密度优势，但它们也有一些缺点，特别是在安全性方面，包括在高电压下容易过热或损坏。这可能会导致热失控和燃烧，因此需要安全机制来限制电压和内部压力。存储容量也会因老化而降低，导致运行几年后最终出现故障。因此，每个电池组都必须包含一个电子电池管理系统 (BMS)，以确保安全高效的运行。与太阳能逆变器不同，ESS 必须在两种不同的模式下运行：1. 充电模式，即电池正在充电时 2. 备用模式，即电池为连接的负载供电时 因此，ESS 电源转换系统始终是双向的。与太阳能电池板结合的住宅 ESS 大致分为直流或交流耦合系统。在直流耦合系统中，单个混合逆变器将双向电池转换器和 DC-DC 太阳能 MPPT（最大功率点跟踪）级的输出组合在公共直流总线上，然后为并网逆变器级供电。然而，交流耦合系统（有时称为“交流电池”）正变得越来越流行，因为这种类型的 ESS 可以轻松添加到现有的太阳能装置中，而这些装置最初不包括能量存储。这是因为交流耦合 ESS 直接连接到电网。另一个优点是，这种系统可以轻松并联以提供更大的功率和存储容量。
量子多级子系统中关联函数的时间演化...
我们对封闭多体量子系统中二点相关函数（也称为动态响应函数或格林函数）的时间行为给出了严格的分析结果。我们表明，在一大类平移不变模型中，相关函数在后期时间分解 ⟨ A ( t ) B ⟩ β →⟨ A ⟩ β ⟨ B ⟩ β ，从而证明耗散源于系统的幺正动力学。我们还表明，对于具有一般光谱的系统，围绕该后期值波动受热系综纯度的限制，热系综纯度通常随着系统规模的增加而呈指数衰减。对于自相关函数，我们提供了它们达到因式分解的后期时间值的时间上限。值得注意的是，这个界限只是局部期望值的函数，并且不会随着系统规模的增加而增加。我们给出数值示例，表明此界限在不可积模型中是一个很好的估计，并论证了出现的时间尺度可以用新兴的涨落耗散定理来理解。我们的研究扩展到其他类型的二点函数，例如对称函数和线性响应理论中出现的 Kubo 函数，我们为其给出了类似的结果。
