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脑电信号分类的动态多尺度网络
在临床诊断中高度要求从脑部计算机界面（BCI）系统进行语音图像脑电图（EEG）信号的准确和自动分类。设计自动分类系统的关键因素是从原始输入中提取基本特征；尽管许多方法在该领域取得了巨大的成功，但它们可能无法处理来自不同接收领域的多尺度表示形式，因此阻碍了该模型获得更高的性能。为了应对这一挑战，在本文中，我们提出了一个新型的动态多尺度网络，以实现EEG信号分类。整个分类网络基于Resnet，输入信号首先通过短时傅立叶变换（STFT）编码特征；然后，为了进一步提高多尺度的特征提取能力，我们结合了动态多尺度（DMS）层，该层使网络可以从更精细的水平上学习来自不同接收场的多尺度特征。为了验证我们设计的网络的有效性，我们在BCI竞争II的公共数据集III上进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的动态多尺度网络可以在此任务中实现有希望的分类性能。
使用多输入ddtas
摘要：本文使用差异差异放大器（DDTAS）提出了一种通用的第一阶类似物过滤器。DDTA采用了在亚阈值区域运行的批量驱动（BD）多输入的MOS MOS驱动技术（MI-MIST）。这会导致低压和低功率操作能力。因此，DDTA在Cadence环境中使用UMC的130 nm CMOS技术设计，其运行速度为0.3 V，并且消耗了357.4 NW。与先前的作品不同，所提出的通用前类似物过滤器提供了单个拓扑内的低通，高通和全通滤波器的第一阶传输函数。所有滤波器都可以使用转移功能的非反转，反转和电压增益。此外，提出的结构提供了高输入和低输出阻抗，这是电压模式电路所需的。可以通过电子控制滤波器的极频率和电压增益。低通量过滤器的总谐波失真计算为-39.97 dB，施加的正弦波输入信号为50 mV pp @ 50 Hz。所提出的过滤器已用于实现正交振荡器，以确保新结构的优势。
UB40.241 div>
UB40.241是一个不间断的电源控制器（DC-UPS控制器），该电源控制器与24V电源和外部24V电池组合使用，用于桥接电源故障。当电源提供足够的电压时，DC-UPS控制器会为电池充电。当电源电压发生故障时，电池中存储的能量将在受管制的过程中释放到DC总线上。一个独特的功能是电池充电器，它可以平衡两个无与伦比的电池，其中包括两个独立的电池测试器，用于连接的两个12V电池。此功能使匹配电池不必要，并允许精确的电池充电，测试和优化电池容量以实现最长的电池使用寿命。该设备包含各种电池诊断功能，包括电池低预告信号，以确保整个系统的可靠操作。此外，温度控制的充电延长了电池的寿命。它还包括一个可选的缓冲时间限制器以及“准备”，“缓冲”和“更换电池”触点。为了安全性和维护，包括抑制输入信号以启用无强制缓冲的阶段。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
CMOS 全加器面积优化文献综述
CMOS全加器。建议的全加器总共使用八个晶体管，功耗为4.604 μW，总面积为144 μm 2 。1-trit三元全加器（TFA）由Aloke等人[2]提出，作为波流水线三元数字系统构建的一个组件。在本文中，针对建议的三元全加器电路“SUM”实现了K-map。完整的TFA是在Tanner EDA V.16增强型标准工艺中设计和优化的，该工艺基于TSMC 65nm CMOS技术的BSIM4模型，温度为27°C，施加电压线为1.0Volt。0 Volt、0.5Volt和1.0Volt的值用于表示三元值“00”、“01”和“02”。 Sharmila Devi 和 Bhanumathi [3] 描述了如何使用单向逻辑门线来创建典型的 MCML 全加器，以接收 6 个输入信号来执行可逆门。使用 Tanner EDA 软件来设计和模拟此布置。在分析模拟数据后，建议的结果是 24，与 TSG 导向全加器、费米门导向全加器和费曼门导向全加器相比，系统地减少了 60%、66.66% 和 63.63%。
基于脑电图的脑机接口中的用户身份保护
摘要 —脑机接口 (BCI) 在大脑和外部设备之间建立了直接的通信通路。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 中最受欢迎的输入信号。大多数基于 EEG 的 BCI 研究都集中在 EEG 信号的准确解码上；然而，EEG 信号也包含丰富的隐私信息，例如用户身份、情绪等，这些信息应该受到保护。本文首先揭示了基于 EEG 的 BCI 中的一个严重的隐私问题，即 EEG 数据中的用户身份很容易被学习，因此来自同一用户的不同 EEG 数据会话可以关联在一起，以更可靠地挖掘隐私信息。为了解决这个问题，我们进一步提出了两种方法将原始 EEG 数据转换为身份不可学习的 EEG 数据，即删除用户身份信息，同时保持主要 BCI 任务的良好性能。在来自五种不同BCI范式的七个EEG数据集上的实验表明，平均而言，生成的不可学习身份的EEG数据可以将用户识别准确率从70.01％降低到最多21.36％，极大地促进了基于EEG的BCI中的用户隐私保护。
使用基于块的 Haar 小波变换和 COVIDOA 压缩用于 IoMT 系统的生物信号
摘要：背景：生物信号是智能医疗系统诊断和治疗常见疾病所需的基本数据。然而，医疗系统需要处理和分析的信号量非常大。处理如此大量的数据会带来很多困难，例如需要很高的存储和传输能力。此外，在应用压缩时，保留输入信号中最有用的临床信息至关重要。方法：本文提出了一种用于 IoMT 应用的生物信号高效压缩算法。该算法使用基于块的 HWT 提取输入信号的特征，然后使用新颖的 COVIDOA 选择最重要的特征进行重建。结果：我们使用两个不同的公共数据集进行评估：MIT-BIH 心律失常和 EEG 运动/意象，分别用于 ECG 和 EEG 信号。所提算法的 CR、PRD、NCC 和 QS 平均值分别为 ECG 信号的 18.06、0.2470、0.9467 和 85.366，EEG 信号的 12.6668、0.4014、0.9187 和 32.4809。此外，所提算法在处理时间方面比其他现有技术更高效。结论：实验表明，与现有技术相比，所提方法成功实现了高 CR，同时保持了出色的信号重建水平，并且处理时间更短。
航空电子 LRU 系统健康建模与仿真...
摘要——航空工业中使用的电子系统通常被概括为航空电子设备。大约七十年前，飞机上使用的第一批航空电子设备是基于旧仪表和模拟系统的导航和通信系统。从那时起，该行业已经发生了很大的发展，如今航空电子系统需要新的和更智能的功能，从而推动整个航空研究以指数级的速度向高级航空电子系统和架构发展。在本文中，对航空电子系统在不同发展阶段的成熟度进行了全面调查。在这个项目中，考虑了四个 LRU，每个 LRU 具有不同的输入参数和不同的采样时间。基于时间采样，数据数组被串行发送而没有任何时间延迟。一旦数据数组作为输出发送出去，它就会进入由数据集中器和推理器组成的嵌入式系统。数据在这里收集，然后通过数据总线发送到微控制器，最后输出显示在 PC 上。 Mathwork SIMULINK 可用于编码部分，算法通过 Simulink 模块集实现。根据提供给每个 LRU 的输入信号，在示波器模块集上查看输出。将输出与所需输出进行比较。
甚高频雷达干扰器 IRJET 的有效性评估
驱动）会产生不良后果，最明显的是输出失真。本论文研究了多音驱动下的行波管 (TWT) 建模。多音驱动意味着馈送到放大器的输入信号或驱动信号的频谱具有几个不同的音调或载波，每个音调或载波都用于传输与其他载波上的信息无关的信息。即使对于中等水平的驱动信号，放大器输出上的频谱也包含输入中没有的频率内容，即输出不仅仅是输入的缩放版本。输入信号的这种失真使得随后对载波上的信息进行解码变得困难。我们研究 TWT 的物理、建模和分析，旨在提高设备性能。1.1.1 行波管 行波管是一种用于放大相干电磁波的装置，通常在微波（1-100 GHz）范围内。放大波所需的自由能来自存储在靠近电磁 (EM) 波的电子束中的直流能量。如果电子束和 EM 波的速度几乎相同，则光束中的能量会传递给波，表现为波幅增长；这种增长是由于光束-波系统固有的不稳定性造成的。在定性描述相互作用之前，我们需要简要解释一下相互作用所需的慢波引导结构。