XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据融合
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和
产品简介：MSDF - 多传感器数据融合
为关注区域内的所有对象提供准确可靠的监控信息对于安全高效的交通管理至关重要。MSDF 多传感器数据融合和跟踪系统是 Frequentis 集团监控解决方案的强大处理核心。它利用来自多个监控传感器的测量结果，并将它们融合成一幅无缝的空中和地面交通状况图，提供高度准确和高度可靠的监控信息服务。MSDF 具有多功能性，支持各种应用领域和广泛的监控传感器技术。它可以轻松集成新型监控技术。
神经营销中的数据融合
任何公司的首要目标都是通过提高产品质量和广告方式来增加利润。在此背景下，神经营销旨在加强产品推广，并让潜在买家接受更多产品。传统上，神经营销研究依靠单一生物信号来获得所呈现刺激的反馈。然而，由于研究这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，人们正在转向融合不同的生物信号。一个例子是使用脑电图来了解广告在神经层面的影响，并使用视觉跟踪来识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要使用哪些生物信号来实现特定的神经营销目标。此外，融合来自多个来源的数据需要先进的处理方法。尽管存在这些复杂性，但仍缺乏充分整理和组织各种数据源以及应用处理技术以实现研究目标的文献。为了应对这些挑战，本文对神经营销研究的目标、生物信号和数据处理技术进行了全面分析。本研究提供了修订中的元素的技术定义和图形分布。此外，它还根据研究目标进行了分类，并概述了所采用的组合方法。此后，本文研究了为神经营销研究设计的主要公共数据集以及其他主要目的不是神经营销但可用于此事的数据集。最后，这项工作提供了近年来各个阶段技术演变的历史视角，并列举了主要的经验教训。
通用数据融合框架：用于空间机器人的开源通用数据融合框架
摘要 多传感器数据融合在为自主系统提供可靠运行所必需的环境信息方面发挥着至关重要的作用。在本文中，我们总结了新开发和发布的通用数据融合框架的模块化结构并解释了它的使用方法。传感器数据在通用数据融合框架内注册和融合，以生成全面的 3D 环境表示和姿势估计。通过对框架的完整概述，介绍了以可重用的方式建模此过程的拟议软件组件，然后列出了所提供的数据融合算法，并通过从 2D 图像进行 3D 重建的案例，举例说明了通用数据融合框架方法。通用数据融合框架已在各种场景中部署和测试，包括执行行星探测器探索和轨道卫星跟踪操作的机器人。
SHOALS-1000TH 高级数据融合软件
Optech International 和南密西西比大学 (USM) 海洋科学系合作开发和应用数据融合技术，将主动和被动遥感数据结合起来，用于绘制浅水和沿海环境地图。在本报告期间，我们：(1) 建立了行业和学术界之间的合作关系，重点是使用测深激光雷达和同步被动光谱数据进行海岸线测绘和特征描述；(2) 产生了一种新颖的范例，可用于正式比较和对比不同的数据融合策略；(3) 开发和实施了 3 种高级数据融合算法；(4) 将数据集分发给其他几位研究人员；(5) 通过使用这些数据努力了解区域规模的沿海环境过程。
D2.7 数据融合 v1 - 坎德拉
随着哥白尼计划及其丰富的开放数据的出现，地球观测应用和服务开发领域越来越多地采用大数据技术。这种采用首先与高效的数据存储和处理基础设施有关，但最重要的是数据分析和应用程序开发框架。高效的数据检索、增强机器学习技术的挖掘和互操作性是充分利用现有资产、创造更多价值以及随后促进欧洲成员国经济增长和发展的关键。在 CANDELA 中，特别关注重用和开放性。事实上，该项目打算在联盟成员提供的可用组件之上构建各种模块和框架。为了最大限度地利用现有资产，该项目热衷于广泛传播其发展成果并向各种用户社区提供解决方案。在此背景下，对于 CANDELA 系统的第一个版本，DLR 建议使用为 TerraSAR-X 地面段开发的 EOLib 系统，并使其适应 Compernincus 数据，并开发一个新的数据融合模块。
神经营销中的数据融合
任何公司的主要目标是通过提高产品的质量和广告方式来增加利润。在这种情况下，神经营销旨在增强产品的促进并对潜在买家产生更大的认可。传统上，神经营销研究依赖于单个生物信号来从提出的刺激中获得反馈。但是，由于研究了这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，向多种生物信号融合的转变。一个例子是脑电图的用法，用于理解广告在神经层面和视觉跟踪中的影响，以识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要实现特定神经营销目标的生物信号。此外，来自多个来源的数据融合需要高级处理方法。尽管有这些复杂性，但缺乏足够的文献来整理并组织了各种数据源以及为追求的研究目标的应用处理技术。为了应对这些挑战，当前的论文对神经营销研究中采用的目标，生物信号和数据处理技术进行了全面分析。这项研究既提供了修订版中元素的技术定义和图形分布。此外，它提出了基于研究目标的分类，并提供了所采用的组合方法的概述。之后，本文研究了专为神经营销研究设计的主要公共数据集以及主要目的不是神经营销但可以用于此问题的其他人。最终，这项工作提供了近年来技术在各个阶段的发展的历史观点，并列举了所学的关键课程。
多传感器数据融合：最新的审查
多传感器数据融合是一项技术，可以使来自多个来源的信息组合以形成一个统一的图片。数据融合系统现在广泛用于传感器网络，机器人技术，视频和图像处理以及智能系统设计等各个领域。数据融合是一个广泛的主题，许多术语已互换使用。在各种科学，工程，管理和许多其他出版物中，这些术语和临时方法表明，已经反复研究了同一概念。本文的重点是多传感器数据融合。因此，在本文中，术语数据融合和多传感器数据融合互换使用。数据融合研究界取得了重大进步，尤其是近年来。尽管如此，意识到人脑数据融合能力的完美仿真仍然远非完成。本文是研究数据融合任务的努力，包括其潜在优势，具有挑战性的方面，现有方法论和最新进展。特别是，对现有数据数据融合方法的讨论依赖于以数据为中心的分类法，并根据所涉及的特定数据相关的挑战方面（S）探讨了每种方法。我们还提出了与数据融合有关的较少研究的问题，并讨论了该领域研究的未来途径。尽管存在一些一般[1-3]和特定的数据融合文献评论；本文旨在为读者提供通用和全面的
ITS 数据融合：技术和研究需求
摘要 智能交通系统 (ITS) 基础设施包含传感器、数据处理和通信技术，有助于提高乘客安全、减少旅行时间和燃料消耗，并减少事故检测时间。来自蓝牙® 和基于 IP（蜂窝和 Wi-Fi）通信、全球定位系统 (GPS) 设备、手机、探测车辆、车牌阅读器、基于基础设施的交通流传感器以及未来的联网车辆的多源数据使得多源数据融合能够被利用来对监控或观察的情况产生更好的解释。这是通过减少单个源数据中存在的不确定性来实现的。尽管数据融合 (DF) 已经证明了二十多年，但它仍然是一个与日常交通管理运营相关的新兴领域。迄今为止应用的数据融合技术包括贝叶斯推理、Dempster-Shafer 证据推理、人工神经网络、模糊逻辑和卡尔曼滤波。本文对 ITS DF 应用进行了调查，包括匝道计量、行人过街、自动事件检测、行程时间预测、自适应信号控制以及碰撞分析和预防，并指出了未来研究的方向。迄今为止令人鼓舞的结果不应掩盖在交通管理中广泛部署 DF 之前仍然存在的挑战。
多传感器飞机导航的数据融合方法...
3.4 统计假设检验...................................................................................... 61 3.4.1 假设检验.............................................................................................. 62 3.4.2 贝叶斯检测........................................................................................ 64 3.4.3 Neyman-Pearson 检测...................................................................... 65 3.5 总结............................................................................................................. 66 4 导航方程和误差动力学............................................................................. 67 4.1 简介............................................................................................................. 67 4.2 坐标系统............................................................................................. 67 4.3 惯性传感器技术............................................................................................. 72 4.3.1 惯性传感器系统............................................................................. 72 4.3.2 惯性传感器性能............................................................................. 73 4.3.3 陀螺仪技术............................................................................................. 74 4.3.4 加速度计技术................................................................. 76 4.4.1 速度方程............................................................................... 77 4.4.2 姿态方程...............................................