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World File Search System持续振荡
脑刺激与持续振荡竞争，以控制灵长类动物大脑中的脉冲时间
经颅交流电刺激 (tACS) 是一种常用的非侵入性脑活动调节方法。具体来说，tACS 经常被用作一种有针对性的干预手段，通过增强特定频率的神经振荡来影响特定行为。然而，这些干预手段往往产生高度可变的结果。在这里，我们为这种可变性提供了一个可能的解释：tACS 与大脑的持续振荡相竞争。利用来自警觉的非人类灵长类动物的神经记录，我们发现，当神经放电独立于持续的脑振荡时，tACS 很容易同步脉冲活动，但当神经元强烈同步于持续的振荡时，tACS 通常会导致同步减少。因此，即使刺激方案是固定的，tACS 也可以对神经活动产生截然不同的结果。数学分析表明，这种竞争很可能在许多实验条件下发生。因此，试图将外部节奏强加于大脑往往会产生完全相反的效果。
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
观察从连续到离散时间晶体的相变
抽象离散（DTC）和连续的时间晶体（CTC）是新型的动力多体状态，其特征在于稳健的SELSELRIST持续振荡，通过自发破坏ODiscrete或连续的时间翻译而出现。dtc是定期驱动的系统，可振荡于次谐波的外部驱动器，而CTC则是连续驱动和振荡的，并具有与系统固有的频率。在这里，我们探索了一个相变的连续时间晶体到离散的时间晶体。具有特征性振荡的CTC在连续泵送的原子腔系统中制备了频率ωCTC。将泵强度调节ctc的泵强度接近2ΩCTC的CTC导致可靠的锁定OΩCTC锁定至ωDR2，因此DTC出现了。量子多体系统中的这种相变与谐波注射锁定的锁定锁定力和电子振荡器或激光器有关。
控制理论自适应人类飞行员模型
I. 引言 人类的独特能力，例如在动态环境中的自适应行为、社交互动和道德判断能力，使人类成为许多控制回路的基本要素。另一方面，与人类相比，自动化提供了更高的计算性能和多任务处理能力，而不会产生任何疲劳、压力或无聊 [1], [2]。尽管人类和自动化都有各自的优势，但也表现出一些弱点。人类可能会感到焦虑和恐惧，并可能在操作过程中失去意识。此外，在需要更多注意力和专注力的任务中，人类倾向于提供高增益控制输入，这可能会导致不必要的振荡。这种现象的一个例子是飞行员引起的振荡 (PIO) 的发生，由于飞机和飞行员之间的异常耦合，会观察到不期望的持续振荡 [3]–[6]。同样，自动化可能会因不确定性、故障或网络攻击而失败 [7]。因此，最好设计人机和谐工作的系统，
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
皮质振荡，以通过神经夹带的机制在语音和音乐感知，注意力选择和工作记忆中发挥功能作用。通常认为神经夹带的特性之一是，其对持续振荡的调节作用超过了节奏刺激。我们通过在被动感知范式中研究旋律刺激期间和表达旋律刺激期间和之后通过研究皮质神经振荡来测试了这种现象的存在。旋律由； 60 and; 80 Hz音调嵌入2.5 Hz流中。使用雄性和女性人类中的颅内和表面记录，我们揭示了高c条带的持续振荡活性，以响应整个皮质的音调，远远超出了听力区域。响应2.5 Hz流，在任何频带中均未观察到持续活动。我们进一步表明，我们的数据被阻尼的谐波振荡器模型很好地捕获，可以分为三类的神经动力学，具有独特的阻尼特性和特征性。该模型对人皮层中听觉神经夹带的频率选择性提供了一种机械和定量的解释。
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因