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In this equation, Eb is the energy received, EM,, is the energy measured at the monitor receiver, ETn is the energy from the transmitter, TBS is the transmission of a beam splitter used to monitor the outgoing energy, RBS is the reflectivity of this beam splitter, T, is the transmission through the atmosphere that includes all continuum and scattering losses, T, is the resonant transmission, qk is the efficiency of the main instrument receiver, while q h l o n是监视器接收器的效率。(用来表示接收者效率的术语QK包含许多通常被明确写出的术语,例如接收器望远镜的面积和对范围的逆平方依赖。这些条款已合并到接收器效率中,因为它们会不必要地使讨论复杂化。)
研究了Sn-Bi-Cu、Sn-Bi-Ni、Sn-Bi-Zn、Sn-Bi-Sb合金的超塑性变形行为。本研究旨在测定Sn-Bi二元合金的应变速率敏感性指数m。在不同横梁速度下进行25、40、60和80 ℃拉伸试验,测定指数m。结果表明,指数m随Bi浓度和试验温度的增加而增大。在60和80 ℃时,Sn-Bi合金的指数m均超过了3.0,这是超塑性变形行为的阈值。研究发现,Sn-Bi共晶组织对亚共晶Sn-Bi合金的超塑性变形有显著的影响。
经验和地面测试表明,月球灰尘覆盖范围会严重降低热系统性能,并且随着推动月球返回月球的时间超过几天,农用灰尘被认为是一个重大的技术挑战。Lunar Terrain车辆(LTV)和加压漫游车(PR)将在月球表面进行长时间运行,并以与宇航员和其他机器人相互作用的高速行动,这会导致灰尘转移到车辆上,并有可能转移到关键的热表面上。灰尘覆盖范围会导致整体光学特性的变化,由于灰尘层的绝缘作用,甚至对热表面和软货物的磨损,对热排斥的阻力增加。本文概述了目前已知和未知的有关暴露于月南极灰尘的热表面会发生的事情,一些缓解灰尘的选择和测试指南,以及可以使用哪些资源来帮助克服这个问题。
最近的研究表明,能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤(TBI)患者的脑电图(EEG)中高γ信号(80-160 Hz)。然而,由于与面部和头部运动相关的表面肌电图(EMG)伪影的混淆带宽重叠,因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中,我们描述了一种增强的独立组件分析(ICA)方法,用于从EEG中删除EMG伪像,并通过添加EMG来源(ERASE)称为EMG降低。在这里,我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法,同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12%(平均±S.E.M)(最大73%)EMG伪影。相比之下,常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19%(平均值±S.E.M)。尤其是,在擦除擦除后,在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中,高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度(FD)。在这里,我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现,施加擦除后,高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术,与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明,与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76,而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后,在两个半开裂区域(最高0.86)和非流行颅切除术区域(最高0.81)中,高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中,使用擦除后,平均83%的电极与力显着相关。常规ICA后,只有19%的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
摘要 — 在癫痫监测中,由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性,因此经常被误认为是癫痫发作,这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中,我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集,并重点关注颞电极。首先,我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型,在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后,这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化,与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比,能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合,可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路,该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度,可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备,结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法,以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
偏置电极应连接到标记为“B”的输入。它通常连接到 BrainAccess Kit 设置中 Fp2 位置的电极。它是一种驱动偏置,可降低共模噪声(例如来自电网的噪声)。偏置信号来自可在软件中选择的任何 EEG 输入。它们在软件中表示为“偏置反馈通道”。仅使用具有高质量信号的通道/电极进行偏置反馈。
B.2 安装说明 ...............B-2 B.2.1 空气/氮气连接 ..........B-2 B.2.2 电气连接 ...........B-5 B.2.3 DX-LAN 网络连接(可选) ...................B-7 B.2.4 检查压力读数 ........B-9 B.2.5 溶剂储液器隔间连接 ...。。。。。。。。。。。。。B-11 B.2.6 样品瓶托盘安装。。。。。。。。。。.B-15 B.2.7 电池和冲洗管检查 ......B-15 B.2.8 通电 ................B-17 B.2.9 冲洗/启动系统 .......B-18