减轻运输部门的污染需要部署零排放解决方案,例如电动汽车(EV)。电动汽车的一个重大挑战是电池的寿命有限,一个钥匙和昂贵的组件。为了避免此问题,潜在的解决方案在于电池与超级电容器的整合以创建混合储能系统(HESS)。这种组合显然可以降低电池的峰值电流,从而延长其寿命,并最终导致电动汽车的长期成本效益。HESS的关键组成部分是能源管理策略(EMS),其任务是优化能量分布。低通滤波器(LPF)用作简单的实时EMS。当前的研究介绍了一种新的方法,用于确定LPF的最佳截止频率,该方法用微调(RPFT)称为Ragone图。Ragone图为电池和驱动周期提供了一般的截止频率,同时采用微调来优化它。仿真结果表明,RPFT方法的表现优于快速傅立叶变换(FFT)方法,从而证明了其功效。RPFT的应用导致电池峰值电流和电池电流均方根(BCRMS)的降低分别减少了29.80%和9.99%。本研究提供了改善电动汽车能源管理的宝贵见解,并强调了RPFT方法在延长电池寿命并提高电动汽车的成本效益方面的潜力。
摘要:运动想象 (MI) 具有频率特异性特征,是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口识别操作员意图的范例之一。从理论上讲,在传统方法中很难在不产生很大延迟的情况下提取频率特异性特征。在本文中,我们尝试使用带有卡尔曼滤波器的周期性扰动观测器快速检测 alpha 和 beta 波段幅度。对原始 EEG 信号的响应表明,周期性扰动观测器可以比带通滤波器更快地提取 MI 的特征。
摘要:情绪识别对于理解人类情感状态具有重要意义,具有多种应用。脑电图 (EEG) 是一种捕捉大脑活动的非侵入性神经成像技术,在情绪识别方面引起了广泛关注。然而,现有的基于 EEG 的情绪识别系统仅限于特定的感觉模式,阻碍了它们的适用性。我们的研究创新了 EEG 情绪识别,提供了一个全面的框架来克服感觉聚焦限制和跨感觉挑战。我们使用多模态情绪模拟(三种感觉模式:音频/视觉/视听,两种情绪状态:愉悦或不愉悦)收集跨感觉情绪 EEG 数据。所提出的框架——滤波器组对抗域自适应黎曼方法 (FBADR)——利用滤波器组技术和黎曼切线空间方法从跨感觉 EEG 数据中提取特征。与黎曼方法相比,滤波器组和对抗域自适应可以分别提高 13.68% 和 8.36% 的平均准确率。分类结果的比较分析证明,所提出的 FBADR 框架实现了最先进的跨感官情感识别性能,平均准确率达到 89.01% ± 5.06%。此外,所提出方法的稳健性可以确保在信噪比 (SNR) ≥ 1 dB 下具有较高的跨感官识别性能。总的来说,我们的研究为基于 EEG 的情感识别领域做出了贡献,提供了一个全面的框架,克服了感官导向方法的局限性,并成功解决了跨感官情况的困难。
摘要 — 肢体运动分类可为非侵入式脑机接口提供控制命令。以往对肢体运动分类的研究主要集中在左/右肢的分类;然而,尽管上肢运动的分类为脑机接口提供了更多主动诱发的控制命令,但上肢运动的不同类型分类却常常被忽视。尽管如此,很少有机器学习方法可以作为肢体运动多类分类的最新方法。本文重点研究上肢运动的多类分类,提出了多类滤波器组任务相关成分分析 (mFBTRCA) 方法,该方法包括三个步骤:空间滤波、相似性测量和滤波器组选择。空间滤波器,即任务相关成分分析,首次用于上肢运动的多类分类。
Planar X 标准低通滤波器利用薄膜工艺技术,在各种介电基板上使用,这些基板专为在恶劣环境中使用而设计。低通滤波器响应通带从 DC 延伸到指定的截止频率,此时滤波器过渡到阻带。带通滤波器的通带由中心频率和带宽定义。通带滤波器响应的阻带低于和高于通带频率。Planar X 体积小、重量轻且可表面贴装,可用于大批量拾取和放置应用,是卫星通信、雷达和广播行业的理想选择。Smiths Interconnect 还可以提供增值、高可靠性测试选项,为任务关键型国防和太空应用提供保障。
Queiroz,Carlos Magno Medeiros,1971 - 单通道方法过滤受面部肌电图严重污染的脑电信号 [电子资源] / Carlos Magno Medeiros Queiroz。 - 2022 年。主管:Adriano de Oliveira Andrade。论文(博士) - 乌贝兰迪亚联邦大学,电气工程研究生课程。访问方式:互联网。可从以下网址获取:http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.8032 包括参考书目。包括插图。 1. 电气工程。 I. 安德拉德,阿德里亚诺·德奥利维拉,1975-,(东方)。二.乌贝兰迪亚联邦大学。电气工程研究生课程。三标题。 CDU:621.3 André Carlos Francisco 图书管理员 - CRB-6/3408
为遵守旨在限制传导发射水平的 EMC 法规,需要在开关调节器和主输入源之间插入低通 EMI 滤波器。图 3-1 显示了千瓦级并网应用中单相(三线)和三相(四线)系统的典型滤波器布置。L、N 和 PE 分别指火线、中性线和保护接地端子。如图所示,多级滤波器提供高滚降,常用于高功率交流线路应用,在这种应用中,CM 噪声通常比差模 (DM) 噪声更难缓解。虽然图 3-1 省略了用于浪涌脉冲保护和电阻放电的组件,但该原理图确实包含与输入电源串联的线路阻抗稳定网络 (LISN),以便测量总 EMI,包括 DM 和 CM 传播分量。
摘要- 为单引擎双座滑翔机上的有效载荷系统制造了定制锂离子电池。在形成电池管理系统的软件开发阶段,为了在充电和放电过程中提供安全性,需要一些参数来指示电池的状况。因此,在本研究中,在 42 Ah 锂离子电池中进行了电等效电路方法和自适应扩展卡尔曼滤波器中使用的充电状态估计过程。结果,平均绝对误差和均方根误差的值小于 1%。在实际过程中,从未发现过真正的误差值。给出噪声以确定扩展卡尔曼滤波器和自适应扩展卡尔曼滤波器 (AEKF) 算法之间的自适应能力。此外,将主 SoC 设置为某个值以查看估计精度。研究表明,该方法可以应用于有效载荷系统的 BMS 软件的开发。
摘要:运动电位的执行或想象力反映了可以通过脑电图(EEG)作为运动相关皮质电位(MRCP)记录的皮质电位。单个试验中MRCP的识别是获得对脑计算机界面(BCI)的自然控制的挑战性可能性。我们提出了一种基于最佳非线条过滤器的MRCP检测的新方法,处理包括延迟样品(获得时空过滤器)的不同脑电图的不同通道。可以通过更改时间过滤器的顺序和输入数据的非线性处理来获得不同的输出。通过在训练集上进行交叉验证,选择最佳的分类(适用于用户),并从最佳三个投票以使用测试数据获得输出,从而评估了这些文件的分类性能。将该方法与我们小组最近引入的另一种最先进的过滤器进行了比较,该方法将其应用于16位执行或想象50个自定进度的上limb Palmar Grasps的健康受试者中。新方法在80%的整体数据集上具有中位数的准确性,这比以前的过滤器(即63%)要好得多。对于在线BCI系统设计具有异步,自定为自定进定应用的可行性。
摘要:动作的执行或想象由皮质电位反映,可通过脑电图 (EEG) 记录为运动相关皮质电位 (MRCP)。从单次试验中识别 MRCP 是实现脑机接口 (BCI) 自然控制的一项具有挑战性的可能性。我们提出了一种基于最佳非线性滤波器的 MRCP 检测新方法,处理包括延迟样本在内的不同 EEG 通道(获得时空滤波器)。通过改变时间滤波器的顺序和输入数据的非线性处理,可以获得不同的输出。这些滤波器的分类性能通过对训练集进行交叉验证来评估,选择最佳滤波器(适应用户)并从最佳三个滤波器中进行多数投票,以使用测试数据获得输出。将该方法与我们团队最近推出的另一种最先进的滤波器进行比较,该滤波器应用于 16 名健康受试者记录的 EEG 数据,这些受试者执行或想象 50 次自定步调的上肢手掌抓握。新方法对整个数据集的平均准确率为 80%,明显优于之前的滤波器(即 63%)。对于具有异步、自定步调应用程序的在线 BCI 系统设计,它是可行的。