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使用带有卡尔曼滤波器的周期性干扰观察器进行 EEG 监测......
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。
利用滤波器组黎曼特征和对抗域自适应进行跨感觉脑电图情绪识别
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。
使用滤波器组任务相关成分分析对上肢运动进行多类分类
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。
平面 x 射频滤波器系列
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。
有源 EMI 电源滤波器 IC 如何缓解常见的 ...
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。
锂离子电池建模和 BMS 的自适应扩展卡尔曼滤波器实现
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。
用于单次试验识别运动相关皮质电位的非线性自适应时空滤波器
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。
非线性适应时空滤波器，用于单审鉴定运动相关皮质电位
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。
最大Correntropy扩展了用于车辆状态观察的Kalman滤波器
（2022年3月23日收到； 2022年6月25日修订； 2022年8月6日接受）摘要 - 对于车辆状态估算，传统的卡尔曼过滤器在高斯假设下表现良好，但在实际的非高斯局势（尤其是当噪声是非高斯的重型尾巴）中，它表现出较差的准确性和鲁棒性。在本文中，提出了基于最大相关标准（MCC）的扩展卡尔曼过滤器（EKF）算法（MCCEKF），并建立了横向纵向耦合的车辆模型，同时使用YAW速率，longipudinal peppare的状态观察者，使用了longitialinal peppare，该速度使用了易于使用的速度。在分析了所提出算法的复杂性后，通过双车道变化和正弦扫描转向扭矩输入操作在Simulink/CARSIM仿真实验平台上验证了新算法。实验结果表明，与传统的EKF算法相比，基于MCC的EKF算法在非高斯噪声的情况下具有更强的鲁棒性和更好的估计精度，而MCCEKF在实际情况下更适合于车辆状态估计。关键词：车辆状态估计，最大Correntropy标准，非高斯噪声，车辆动力学1。简介
1. 基于 FPGA 的 IIR 滤波器数字脉冲星去色散方法 2. 工程 3. 硕士
脉冲星的探测需要耗费大量的计算资源。传统方法主要侧重于从记录的数据中探测脉冲星。然而，数字处理技术的进步，尤其是 FPGA 和 GPU 的开发，使人们对实时脉冲星探测的兴趣日益浓厚，其显著优势在于可以观测罕见的瞬态事件、提高天文台的观测效率等。为了实现这样的系统，需要仔细考虑资源分配，尤其是在向更通用的实时脉冲星搜索引擎扩展时。本研究项目迈出了实现这一目标的第一步，应用一种通用数学方法，使用二阶延迟网络实现任意色散曲线，并将其作为 FIR 和 IIR 滤波器在脉冲星后端实现，从而可以比较资源利用率。