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脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
论文内容的摘要
铁路信号需要高安全性，因此多年来，具有经过验证的轨道的轨道电路已被用作故障安全的火车检测设备。尽管已经证明了轨道电路已有很多年了，但它们具有高能量消耗，并且需要大量电缆来控制多个信号信号，并且存在一些问题，例如需要铺设大量电缆，这需要大量时间来调查故障的原因并恢复电路。此外，近年来，无线火车控制系统已经出现，并且存在出轨电路的趋势，但是由于成本问题，中小型铁路运营商没有采用它们。因此，为了改善这些问题，我们已经将新的单生波轨道电路（SW-TC）作为新的轨道电路设备进行了研究和开发。本文描述了孤立波轨道电路的研发结果。这项研究清楚地表明，现有轨道电路的问题可以得到改善，并且还可以配备各种功能，这些功能在现有的轨道电路中找不到，该功能的优势是将其引入铁路运营商，并且是一个易于管理的廉价系统。
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