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对非线性效应的表征要求...
结论是，由于长度较短，集中式 C 波段 EDFA（由数十米高掺杂光纤组成）内的非线性目前并不是重要的测量问题。设计用于较长波长 L 波段的新型集中式放大器由较长的掺杂光纤样本（通常为 100-200 米）组成。这些光纤中的非线性比 C 波段放大器中的非线性更为显著。然而，与传输光纤中的非线性相比，相关性仍有争议，并且不值得在当前光子学计划下进行实验研究。分布式 EDF As 已被提出，其相互作用长度将比集中式 EDFA 大几个数量级。这些光纤中最可能的非线性效应是由于 1480 nm 附近的强泵浦波导致的信号拉曼放大。然而，这种轻掺杂光纤的拉曼增益谱与传统硅光纤非常相似，后者的表征技术已经建立。
非线性建模与飞行控制系统设计
论文批准：无人机非线性建模与飞行控制系统设计，由 DENİZ KARAKAŞ 提交，部分满足中东技术大学机械工程系理学硕士学位的要求，作者：Prof. Dr. Canan Özgen 自然科学与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. S. Kemal İder 机械工程系主任 Prof. Dr. R. Tuna Balkan 中东技术大学机械工程系主管 Prof. Dr. E. Bülent Platin 中东技术大学机械工程系联合主管 审查委员会成员： Prof. Dr. M. Kemal Özgören 中东技术大学机械工程系 Prof. Dr. R. Tuna Balkan 中东技术大学机械工程系 Prof. Dr. E. Bülent Platin 中东技术大学机械工程系 Prof. Dr. Y. Samim Ünlüsoy 机械工程METU 部 Volkan Nalbantoğlu 博士 ASELSAN 首席控制工程师 日期：2007 年 9 月 7 日
非线性沙漏浮标设计
桑迪亚国家实验室的研究人员开发了一种非线性控制技术，该技术利用了WEC沙漏的几何浮标设计和复杂的共轭控制（C3）策略，以优化多谐振条件下的功率吸收。沙漏浮标设计在波浪的重大运动或单个自由度的运动中运行，并且表现出比现有解决方案的优惠性能。沙漏浮标几何形状与海浪之间的独特相互作用产生了非线性立方存储效应，从而在操作过程中产生实际的能量存储或反应性。由于反应能力和能源存储系统（ESS）要求固有地嵌入了非线性浮标几何形状中，因此它仅需要简单的速率反馈控制，而无需存储或电源电子设备。通过专注于实现多谐和，这种开发可以增加WEC发电，使大小和重量减少，并有可能使现代WEC设计发电高效。
高性能非线性和机器学习分析...
几十年来，大脑研究一直致力于解读大脑在发育、疾病和健康状态下的状态，以了解正常和异常的大脑功能。神经科学的当前趋势是使用自然刺激，旨在了解现实世界中的大脑功能，在此期间，感觉、认知、情感和运动大脑过程相互重叠（Sonkusare 等人，2019 年 [1]；Cantlon，2020 年 [2]；Nastase 等人，2020 年 [3]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激意味着复杂、动态和多样化的刺激，与传统使用的还原刺激相比，它为大脑研究创造了更具生态相关性的条件（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激的例子有电影、课堂生物学、视频游戏、复杂的数学或听现场管弦乐队（Hasson 等人，2004 年 [5]；Dikker 等人，2017 年 [6]；Bavelier 和 Green [7]，2019 年；Chabin 等人，2022 年 [8]；Poikonen 等人，2022 年 [9]）。在自然刺激期间长时间收集的连续脑成像数据使得数据驱动分析的应用成为可能（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。机器学习 (ML) 分析可能有助于产生关于潜在任务相关大脑过程的新假设，尤其是在自然背景下。在这种情况下，几个低级和高级重叠的大脑过程同时发生（Nastase 等人，2020 年 [3]）。由于多种大脑过程具有重叠性，基于还原论和简化研究设计而形成的神经科学理论的扩展既具有挑战性又值得怀疑 (Cantlon，2020 年 [2])。需要分析自然数据的新方法，而数据驱动的智能方法是开发和测试现实世界中大脑功能新理论的良好候选者 (Nastase 等人，2020 年 [3])。机器学习的最新发展已经应用于医疗保健领域，并扩展到多个领域：癫痫中的峰值检测、痴呆症预测以及心理健康和睡眠阶段分类 (Singh 等人，2022 年 [10])。这些数据驱动的方法旨在通过在生命早期解决大脑护理问题来改变医疗保健服务并改变大脑健康的轨迹 (Singh 等人，2022 年 [10])。例如，利用机器学习的最新进展，特别是脑机接口 (BCI) 技术，可帮助中风患者恢复神经系统
基于内核的非线性流形学习
基于内核的非线性流形学习，用于基于脑电图的功能连通性分析和渠道选择，并应用于阿尔茨海默氏病Gunawardena，R.，Sarrigiannis，P。G.，Blackburn，D。J.＆he，F。出版了PDF，存放在考文垂大学的存储库原始引用：Gunawardena，R，R，Sarrigiannis，PG，Blackburn，DJ＆HE，F 2023，'基于内核的非线性流动性学习，用于EEG基于EEG的功能连接分析，并适用于Alzheimer's Disean's Neurosience，Neurosience，vol，vol。523，pp。140-156。 https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 doi 10.1016/j.neuroscience.2023.05.033 ISSN 0306-4522 ESSN ESSN 1873-7544出版商：Elsevier出版商：Elsevier：Elsevier这是CC BID-NC-ND-NC-ND DD（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
使用阻抗和非线性频率响应
这项研究通过将其动态行为系统地与两个其他实验性细胞设置进行比较，对18650锂电池的阴极和阳极进行了深入分析：（i）在三电极设置和（ii）对称性阴极和ANODODE和ANODODE和ANODE细胞中进行全细胞。该分析涉及将细胞进行电化学阻抗光谱，放松时间的分布以及不同电荷处的非线性频率响应分析。我们的发现突出了分析所有三个设置中电极的重要性。在电极分辨细胞中还观察到了全细胞的阻抗和非线性频率响应特征。对称细胞表现出更强的阻抗和非线性响应，但它们允许识别单个细胞的贡献，而没有由参考电极引起的电感回路的伪像。可以清楚地识别通过不同细胞设置，阴极和阳极过程及其各自的特征频率之间的非线性信号和特征峰。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。[doi：10.1149/1945-7111/ad5ef9]
ch4：线性和非线性系统
为了进行控制系统的分析和设计，必须使用基本物理定律（例如，牛顿 - 欧拉（Newton-Euuler）的机械系统法律和柯尔乔夫（Kirchhoff）的电气系统定律，使用数学上的数学对动态系统（即机械，电气，热，经济，生物学等）进行数学建模。
多播非线性脑电图分析
1教育与体育教育学家教职员工（FPCEE），布兰奎尔纳，拉蒙·劳尔大学，西班牙巴塞罗那08022； NG1 4FQ心理学系实验室（HNL），英国劳动力或同学，伦敦帝国学院生物学院高中，伦敦W1T 7NF，K 7 K 7 K
2D材料的非线性动力学
纳米力学系统在现代技术的各种应用中无处不在。2D材料的出现以及制造一原子厚的膜的能力，使得达到不久前梦dream以求的最终感应能力成为可能。但是，这种革命性的降尺度与这些机械系统的线性动态范围的约束有关，因为非线性的签名已经出现在仅几纳米的振幅上[1]。尽管非线性动力学的领域可以追溯到几个世纪以来，但其在原子薄膜中的影响仍然在很大程度上尚未开发。在本演讲中，我们提出了理解和利用2D材料膜中非线性动态现象的方法和实验。我们的目的是阐明复杂的模态耦合以及噪声和非线性之间的强烈相互作用，并讨论利用这些影响的手段。