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使用肌电图控制的机器人时，大脑活动反映了对延迟输入的主观反应
在各种实验环境中，肌电图 (EMG) 信号已用于控制机器人。基于 EMG 的机器人控制需要控制的内在参数，这使得用户很难理解输入协议。当未提供适当的输入时，系统的响应时间会发生变化；因此，无论实际延迟如何，都应调查用户的主观延迟。在本研究中，我们调查了延迟的主观感知对大脑激活的影响。在受试者使用 EMG 信号控制机械手时进行脑部记录，这需要基本的处理延迟。我们使用肌肉协同作用来执行机械手的抓握命令。在通过抓握手来控制机器人后，每次试验都会应用四个额外延迟持续时间（0 毫秒、50 毫秒、125 毫秒和 250 毫秒）之一，并指示受试者回答延迟是自然的、额外的还是他们不确定。我们根据回答（“确定”和“不确定”）比较了大脑活动。我们的结果表明顶叶的 θ 波段存在显著的功率差异，并且这个时间范围包括受试者感觉不到延迟的间隔。我们的研究提供了重要的见解，在构建自适应系统并评估其可用性时应考虑这些见解。
3通道LED恒流驱动专用电路TM1914A
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯，采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式，选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit，其中前24bit为命令码，后24bit为检验反码， 芯片复位开始接收数据，模式设置命令共有如下3种： （1）0xFFFFFF_000000命令： 芯片配置为正常工作模式。在此模式下，首次默认DIN接收显示数据，芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则切换到FDIN接收显示数据，芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收，如果超过300ms未接收到数据，则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换，接收显示数据。 （2）0xFFFFFA_000005命令： 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下，芯片只接收DIN端输入的显示数据，FDIN端数据无效。 （3）0xFFFFF5_00000A命令： 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下，芯片只接收FDIN端输入的显示数据，DIN端数据无效。 2、显示数据
具有串行控制和 11 个模拟输入的 12 位模拟数字转换器数据表 (Rev. C)
在采样期间，其中一个模拟输入内部连接到转换器的电容器阵列以存储模拟输入信号。在四个地址位被输入到输入数据寄存器后，转换器立即开始对所选输入进行采样。采样从 I/O CLOCK 的第四个下降沿开始。转换器保持采样模式，直到 I/O CLOCK 的第八个、第十二个或第十六个下降沿，具体取决于数据长度选择。在最后一个 I/O CLOCK 下降沿的 EOC 延迟时间之后，EOC 输出变为低电平，表示采样周期结束并且转换周期已开始。EOC 变为低电平后，可以更改模拟输入而不会影响转换结果。由于从最后一个 I/O CLOCK 的下降沿到 EOC 低电平的延迟是固定的，因此可以以固定速率数字化随时间变化的模拟输入信号，而不会因时序不确定性而引入系统谐波失真或噪声。
具有基于双峰电阻感官输入的人工串扰的仿生触觉特征的感官皮肤
生物生物体中的触感是一种依赖各种专业受体的教师。这项研究中介绍的双峰传感皮肤，结合了将皮肤归因于机械和热感受器功能的软电阻复合材料。模仿不同自然受体在皮肤层的不同深度中的位置，可以实现软电阻式组合的多层布置。然而，信号响应的大小和刺激的定位能力随双峰皮肤的较轻压力而变化。因此，采用了一种基于学习的方法，可以帮助您对4500探针的刺激进行预测。类似于人脑中的认知功能，两种类型的感觉信息之间的感觉信息的串扰使学习体系结构可以更准确地预测刺激的定位，深度和温度。使用8机械感受器和8个热感应感应元素的定位精度为0.22 mm，温度误差为8.2°C，对于较小的元素间距离实现了。将双模态感测多层皮肤与神经网络学习方法结合起来，使人造触觉界面更接近地模仿生物皮肤的感觉能力。
分布式模型的预测性控制，用于领先车辆未知输入的异质车辆排
在本文中，提出了针对异性恋车辆排的分布式模型预测控制（DMPC）算法。允许领先的车辆由非零和时间变化的输入驱动，而不是以恒定的速度行驶。除了每个车辆的个别状态和输入限制外，所有车辆均通过状态耦合的车间间距约束和状态耦合成本函数耦合，从而维持一维排的构造与令人满意的瞬态性能。每辆车都与其附近的车辆通信，并且可能不知道领先的车辆的动力学状态信息。每个车辆的控制输入是由每个车辆的本地信息以及其邻居的假定状态信息确定的局部优化问题计算的。通过设计以下车辆的分布式终端控制法，将每个状态耦合设置为几个特定子集，然后迫使每辆车辆以优化其在分配的子集中受到约束的状态，可以将耦合约束和成本函数解耦，因此可以采用分布式和平行的计算方法来计算所有以下所有车辆的控制权。基于量身定制的终端平等约束以及量身定制的终端控制法，在所有时间步骤中都实现了本地MPC优化问题的递归可行性，并且还可以保证每辆车的渐近稳定性。在模拟中证明了所提出的DMPC方法的有效性，并且所提出的DMPC的优势与领先的车辆的非零，无法访问，并且随时间变化的输入强调了与不断变化的领先车辆速度的异构车辆平台的比较模拟。
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
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MaxRC（最大比率合并）是一种独特的解调技术，在 NLOS（非视距）条件下，当与分集配置中的多个天线一起使用时，可以创造强大的优势。该技术分析每个天线输入，然后纠正由于天线去相关而导致的多个输入的任何相位关系。然后，它将比例幅度组合起来，以聚合链路内的能量。在单个天线输入上聚合的能量称为分集改进因子。该因子的范围可以从两个天线输入的 4 dB 一直到六个天线输入的 11 dB，具体取决于天线输入的数量和天线输入的多径信道特性。MRC 已在其 DVB-T、LMS-T 和 SCM 解调平台中实施了 Max RC。
LED 驱动控制专用电路TM1636
在有按键按下时，读键数据如下： SG1 SG2 SG3 SG4 SG5 SG6 SG7 SG8 K1 1110_1111 0110_1111 1010_1111 0010_1111 1100_1111 0100_1111 1000_1111 0000_1111 K2 1111_0111 0111_0111 1011_0111 0011_0111 1101_0111 0101_0111 1001_0111 0001_0111 在无按键按下时，读键数据为： 1111_1111 ； 七、 接口说明 微处理器的数据通过两线总线接口和 TM1636 通信，在输入数据时当 SCLK 是高电 平时， DIO 上的信号必须保持不变；只有 SCLK 上的时钟信号为低电平时， DIO 上的信号 才能改变。数据输入的开始条件是 SCLK 为高电平时， DIO 由高变低；结束条件是 SCLK 为高时， DIO 由低电平变为高电平。 TM1636 的数据传输带有应答信号 ACK ，在传输数据的过程中，在时钟线的第九个 时钟芯片内部会产生一个应答信号 ACK 将 DIO 管脚拉低。 指令数据传输过程如下图（读按键数据时序）：
