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电线系统老化评估和状态监测（WASCO）
摘要 核设施依靠电线系统执行各种功能以确保成功运行。其中许多功能直接支持设施的安全运行；因此，即使电线系统老化，其持续可靠性也至关重要。已安装电线系统的状态监测 (CM) 是任何老化计划的重要组成部分，无论是在合格使用寿命的前 40 年，还是在核电站许可证续期之前。本报告介绍了一种基于频域反射法的电线系统状态监测方法，该方法是在 Halden 反应堆项目中开发的。该方法导致了一个名为 LIRA（线路谐振分析）的系统的发展，该系统可在线用于检测由于绝缘故障或退化而导致的电缆电气参数的任何局部或全局变化。LIRA 由信号发生器、信号分析仪和模拟器组成，可用于模拟多种故障/退化场景并评估 LIRA 系统的准确性和灵敏度。本报告第 5 章介绍了一种基于正电子测量技术的补充方法，该方法由于对微缺陷（尤其是开放体积缺陷）的高灵敏度而在缺陷物理学中得到广泛应用。本报告详细介绍了这些方法、现场实验结果和拟议的未来工作。关键词状态监测、电缆老化、输电线路、热点检测、故障检测、频域反射法、时域反射法、驻波反射法、LIRA、正电子 NKS-130 ISBN 87-7893-192-4 电子报告，2006 年 4 月 报告可从 NKS 秘书处获取 NKS-775 PO Box 49 DK - 4000 Roskilde，丹麦 电话 +45 4677 4045 传真 +45 4677 4046
基于深度多视角特征学习的脑电信号运动想象意图识别
摘要：运动想象意图识别是当前脑机接口研究的热点之一，它可以帮助患有躯体运动障碍的患者传达自己的运动意图。近年来，利用深度学习在运动想象任务识别研究方面取得了突破性进展，但如果忽略与运动想象相关的重要特征，可能导致算法的识别性能下降。该文针对运动想象脑电信号分类任务提出了一种新的深度多视角特征学习方法。为了在脑电信号中获得更具代表性的运动想象特征，根据脑电信号的特点以及不同特征之间的差异，引入一种多视角特征表示，采用不同的特征提取方法分别提取脑电信号的时域、频域、时频域和空域特征，使它们相互配合、相互补充。然后采用基于t分布随机邻域嵌入（t-SNE）改进的深度受限玻尔兹曼机（RBM）网络对脑电信号的多视角特征进行学习，使算法在去除特征冗余的同时兼顾多视角特征序列的全局特性，降低多视角特征的维数，增强特征的可识别性。最后采用支持向量机（SVM）对深度多视角特征进行分类。将所提方法应用于BCI竞赛IV 2a数据集，获得了优异的分类结果。结果表明，深度多视角特征学习方法进一步提高了运动想象任务的分类准确率。
电气工程技术 - CPS (EET)
EET 3750. 线性系统。（3 小时）涵盖连续和离散系统的基本理论，强调线性时不变系统。考虑信号和系统在时域和频域中的表示。主题包括线性、时不变性、因果关系、稳定性、卷积、系统互连、正弦响应以及用于讨论频域应用的傅里叶和拉普拉斯变换。分析连续波形的采样和量化（A/D 和 D/A 转换），从而讨论离散时间 FIR 和 IIR 系统、递归分析和实现。开发了 Z 变换和离散时间傅里叶变换并将其应用于离散时间信号和系统的分析。
空气动力学参数的实时估计 - DiVA
第一种估计方法使用频域中的最小二乘算法，基于 chirp z 变换。第二种估计方法是通过在第一种方法中添加频域微分 ↵ 中的边界项和工具变量而创建的。添加的边界项在激励开始时产生更好的估计，而工具变量在噪声水平高时导致较小的偏差。因此，在概念程序的算法中选择了第二种方法，因为它被认为比第一种方法具有更好的性能。变换的顺序属性确保了实时功能，并且程序的最大延迟仅略高于一秒。
空气动力学参数的实时估计 - DiVA
第一种估计方法使用频域中的最小二乘算法，基于 chirp z 变换。第二种估计方法是通过在第一种方法中添加频域微分 ↵ 中的边界项和工具变量而创建的。添加的边界项在激励开始时产生更好的估计，而工具变量在噪声水平高时导致较小的偏差。因此，在概念程序的算法中选择了第二种方法，因为它被认为比第一种方法具有更好的性能。变换的顺序属性确保了实时功能，并且程序的最大延迟仅略高于一秒。
耦合 - 核电子 - decay-demanics of-o2-inner- ...
在高度激发的分子电子状态中的自动离子和预测之间的竞争是科学界1-7引起的，因为它以一种基本的方式解决了电子和核自由度之间的耦合。对此类系统的研究提供了对这些状态的势能表面的见解，以及电子相关性和非绝热效应，这些效应驱动其衰减动力学。直到最近，这些动力学已从频域测量值中推断出来，例如来自同步加速器或电子散射实验的吸收横截面中的线宽。5，8-12然而，频谱XUV区域中超快光源的出现已通过新型的光谱技术直接测量激发态寿命，
弯腰驼背对医学生心率变异性和心血管健康的影响
背景：医学生经常采取不良姿势，例如弯腰驼背，可能会影响健康。心率变异性（HRV）是自主神经系统功能的指标，与心血管健康相关。目的和目标：本研究的目的是比较医学生在三种姿势下的 HRV 参数：端坐、轻松姿势（盘腿）和弯腰驼背（低头和弯肩）。材料和方法：一项比较横断面研究招募了 26 名男医学生。要求参与者保持每个姿势 5 分钟，同时使用 Polar V800 记录 HRV。使用 Friedman 检验和事后检验进行成对比较，分析了不同姿势之间的时域和频域参数。P<0.05 被认为具有显著性。数据以中位数四分位距表示。结果：不同姿势之间的 HRV 参数存在显著差异。轻松姿势下连续 RR 间隔差的均方根中值（48.28 毫秒 vs. 35.35 毫秒）和 pNN50% 中值（24.40% vs. 13.62%）明显高于懒散姿势。频域分析显示，轻松姿势下高频 (HF) 功率中值（626.56 毫秒² vs. 378.15 毫秒²）和 HF 标准化单位（33.78 vs. 22.55）明显高于懒散姿势。轻松姿势下低频 (LF)/HF 比率较低（1.96 vs. 3.43）和 LF 标准化单位较低（66.18 vs. 77.30）。虽然统计上并不显著，但与懒散姿势相比，直立坐姿下 HRV 的副交感神经指标更高。结论：对于医学生来说，采取轻松的姿势（盘腿而坐）似乎可以增强 HRV，从而增加副交感神经活动，而采取懒散的姿势则会降低 HRV。
博士考试课程和主题_v3
• 频率响应 • 伯德增益和相位图 控制系统分析和设计 • 传递函数、框图和信号流图 • 稳定性分析、瞬态性能、稳态误差 • 劳斯稳定性标准 • 根轨迹技术 • PI、PD 和 PID 控制器 • 极点和零点对系统响应的影响、极点-零点抵消 控制系统的频域分析和设计 • 伯德增益和相位图 • 增益和相位裕度、相对稳定裕度、稳健性 • 超前和滞后动态补偿 • 奈奎斯特图和奈奎斯特稳定性标准 矩阵数学 • 矩阵分解（Jordan、Schur、奇异值） • 非负定矩阵和正定矩阵 • 矩阵范数、广义逆 • 矩阵指数