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50选择性稳态视觉诱发电位的基础研究
摘要：脑机接口（BCI）的关键参数是输入速度、准确性、易用性和输入数量。稳态视觉诱发电位（SSVEP）–BCI在前三个类别中表现优异，但在输入数量方面存在问题。我们设计了一个50选择性SSVEP–BCI，以增加输入数量，以便将来实现日语和PC键盘输入。为了增加输入数量，我们提高了频率分辨率。通过将刺激的分辨率从0.2Hz更改为0.1Hz，可以将输入数量翻倍。这是因为可以将输入数量翻倍。我们对受试者的原始和伪信号数据进行了典型相关分析。噪声非常大，而输出典型相关向量最大值的传统分析方法的正响应率很低。因此，我们进行了频带限制，通过频率阈值区分SSVEP成分。我们还引入了多数表决算法来消除不可分类的数据。结果表明:脑机接口的平均正确率为55.11%,最高为79.53%;平均信息传输速率为28.05bits/min,最高为45.16bits/min。因此,实验结果表明,频率分辨率的提高可以增加输入的数量。关键词:脑机接口,稳态视觉诱发电位,典型相关分析,多选择1.引言
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl
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相关性（P <0.01）与22个对象的分类时间（目标精度a = 0.52）（图4e和f）。相关分析证明了1 st -Spike正时对分类速度的关键贡献，该速度支持1 st -spikes的关键作用。在归一化的总尖峰计数与分类时间（a = 0.52）之间也有显着的相关性（p <0.01），相关系数为0.63（图。s25d），说明了如何编码动态信息20
CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 研究成果
以下列出的论文和预印本由 CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT 联盟制作，由 BHF 数据科学中心提供支持。根据联盟的原则（基于协作、透明和包容的精神），所有相关分析计划、协议、代码、表型代码列表和报告均通过中心在 HDR UK Gateway 上的收藏、中心 GitHub 组织中的存储库以及通过开放获取出版物（通过以下链接）公开。已发表的论文/报告和预印本
基于HFACS的空中危险接近事故分析和启示
组织影响，从显性因素到隐性因素，阐释了事故发生的本质原因。本文基于HFACS模型，对日本一起临近空难案例进行了系统分析，建立了四层逻辑体系，找出了该案例航空事故原因中的人为因素，并根据相关分析提出了保障飞行安全的建议。案例分析表明，HFACS方法适用于分析各类航空事故，寻找事故发生的根本原因。
M Tech ECE Batch 2016 02052016。
MTRM-101研究方法研究方法：研究的自然和目标；历史，描述性和实验性。研究和制定研究问题。假设的研究和制定范围；研究建议的可行性，准备和介绍。统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。 回归和相关分析。 概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。 假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。 方差分析。 实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。 版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。 使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。 进行统计分析。 建议：统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。回归和相关分析。概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。方差分析。实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。进行统计分析。建议：
表面声波 (SAW) 可用于微流体装置，根据粒子的机械特性对其进行操纵和分类。
该器件设计由两组铝 IDT 组成，放置在具有 128° YX 切口的铌酸锂基板上。作为初步步骤，基于器件的几何周期 200 μm，模拟了器件的缩小单元域。模态分析确定了瑞利波的共振频率，该频率用于后续的谐波研究。两组 IDT 在该频率下受到激励，并分析了由此产生的驻波模式。还检查了器件在共振频率下的导纳。在将模型扩展到完整器件之前，进行了时间相关分析以研究波产生的瞬态阶段。
AdvtDIBER23022024.pdf
必需：电子与仪器工程/电子工程/电子与通信工程/仪器工程研究生学位（工学学士/技术学士）获得 NET/GATE 一级学位或电子与仪器工程/电子工程/电子与通信工程/仪器工程研究生学位（硕士/技术硕士）获得本科和研究生一级学位。期望：优先考虑那些接触过实验室视图软件的人。3.JRF 01* 化学 必需 获得 NET/GATE 一级化学研究生学位 期望：优先考虑那些接触过色谱法和其他相关分析工具的人。4.JRF 01* 微生物学/生物技术