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World File Search System离散信号
第 2-04 节 - 机组人员意识 - SmartCockpit
DAU 是 EICAS 的中央数据收集点。DAU 1 专用于收集前飞机系统和左发动机的数据。DAU 2 收集后飞机系统和右发动机的数据。发动机数据通过 FADEC 和直接从发动机传感器发送到 DAU。DAU 收集的离散信号被转换成数字信号并发送到集成计算机 (IC-600)。IC 600 中有一个符号生成器，它为显示单元提供图像。每个 DAU 都是双（A 和 B）通道单元。两个 DAU 上的通道 B 都作为备用源，如果通道 A DAU 发生故障，必须通过 DAU 复原按钮手动选择。两款 IC-600 均使用现场 DAU 的 A 通道作为主要信息来源。
提取语义动态特征以实现长期稳定的脑机接口
脑机接口 (BCI) 向运动指令通路建立神经信号，这是实现神经假体的先决条件。然而，长期稳定的 BCI 会受到神经数据跨天漂移的影响，而重新训练 BCI 解码器的成本很高，限制了其应用场景。神经信号重新校准的最新解决方案将连续神经信号视为离散信号，这在时间特征提取方面效率较低。受到生物学家观察到低维动力学可以描述高维神经信号的启发，我们对底层神经动力学进行了建模，并提出了一种语义动态特征，该特征在共享特征空间中表示语义和动态，从而促进 BCI 重新校准。此外，我们提出了联合分布对齐而不是常用的边际对齐策略，以处理神经数据分布的各种复杂变化。我们的重新校准方法在分类和回归任务中对两只猴子的真实神经数据都取得了最先进的性能。我们的方法还在模拟数据集上进行了评估，这表明它在处理神经信号不稳定的各种常见原因时具有很强的稳健性。
从噪声中提取诱发电位的统计方法
诱发电位 (EP) 是嵌入自发性脑电图活动 (EEG) 中的离散信号。从噪声中提取它们需要重复记录。视觉或听觉刺激触发采集系统，然后收集“诱发电位”。诱发电位不同于自发性神经活动 (EEG)，因为它与触发“事件”同步。实际上，触发事件的信号用于采集诱发电位信号。诱发电位 (PE) 被定义为大脑有限区域相对于另一个电中性区域的电势的瞬态变化。EP 由放置在活动结构发出的电场中的电极捕获，并与所谓的“参考”电极检测到的电位进行比较。当参考电极捕获脑神经活动时，传感器系统称为双极。另一方面，当参考电极位于没有大脑活动的区域（例如耳垂）时，传感器系统称为单极。在最好的情况下，我们刚才看到的感兴趣的诱发电位 (PE) 是在离源很远的地方捕获的，其幅度非常小，不超过十微伏。此外，它嵌入在电极捕获的连续大脑活动（EEG 高于 100 微伏）中。PE 有时低于放大器的背景。因此，在检查其特性之前，有必要从背景噪声中提取 PE。40 年来使用的经典方法是平均法。该方法由同步连续响应的平均值组成。诱发电位是一种根据受试者的注意力而发展的大脑活动，因此平均值不足以令人满意地研究它。
不使用算法乘法运算的信号离散频率选择数字算法
最小化可编程逻辑器件和专用处理器微电子器件上离散信号频率选择数字算法硬件和软件实现的硬件成本[1]。这些任务可以而且应该通过最少算术乘法运算的级联数字滤波方法和不执行算术乘法运算的多频带数字滤波（MDF）方法来解决[2]，[3]，[4]。最少算术乘法运算的计算级联数字滤波算法可以基于幅频特性（AFC）具有对称性的NDF、基于Walsh NDF或基于齐次和三角数字滤波器来实现[5]。没有算术乘法运算的计算MDF算法可以而且应该在低位系数的NDF基础上、在低位系数的差分数字滤波器（DDF）基础上、或在整数系数的DDF基础上实现[6]，[7]。对于采样周期为 T 的 MDF 复信号 {х(nТ)}，使用低通数字滤波器 (LDF) 的此类算法，仅需在 𝑛ൌ0,1,2…𝑁െ1 处添加和移位其第 n 个时间样本即可执行信号的 N 点离散傅里叶变换 (DFT) [8]。本研究的目的是比较分析离散信号的频率选择数字方法，以构建其无需算法乘法运算的算法，并确定在不执行算术乘法运算的情况下将此类方法用于离散信号的多级 DFT 的必要和充分条件 [9]，[10]。该研究使用了具有最少数量的算法乘法运算的级联数字滤波算法和不执行算法乘法运算的 MDF 的计算程序 [11]，[12]。此类算法的比较分析结果以及硬件和软件建模已经证明并减少了硬件