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World File Search System频谱分析
软件定义无线电中基于人工智能的频谱分析
在本节中，我们将详细介绍我们全面的方法和方法。我们的项目旨在创建一个直观的前端界面，用于分析复杂的数据集，并由能够进行复杂计算和机器学习推理的强大后端提供支持。在前端，我们选择了 React 作为框架，并对 IQEngine 进行了初步的数据流分析。我们集成了 IQEngine，增强了用户界面，同时确保高效地将数据传输到后端。在后端，我们选择了 Django，因为它与 Qoherent 的 Python 模块兼容。我们分析了 Qoherent 的机器学习模型，强调设计中的模块化。我们还选择了数据传输协议，以实现前端和后端之间的高效通信。
验证可穿戴 MUSE 耳机的脑电图频谱分析和额叶阿尔法不对称
摘要 — EEG 功率谱密度 (PSD)、个体 alpha 频率 (IAF) 和额叶 alpha 不对称 (FAA) 都是 EEG 频谱测量，已广泛用于评估实验和临床环境中的认知和注意力过程，并且可用于现实世界的应用（例如远程 EEG 监测、脑机接口、神经反馈、神经调节等）。高密度 EEG 记录系统的成本高、移动性低、准备时间长，这些因素限制了其潜在应用。低密度可穿戴系统解决了这些问题，并可以增加对更大和多样化样本的访问。本研究测试了低成本、4 通道可穿戴 EEG 系统 (MUSE) 是否可用于快速测量连续 EEG 数据，从而产生与研究级 EEG 系统 (64 通道 BIOSEMI Active Two) 相似的频率分量。我们将参考乳突的 MUSE EEG 数据的频谱测量与具有两个不同参考的 BIOSEMI EEG 数据的频谱测量进行比较以进行验证。我们特意收集了最少量的数据来测试实际应用的可行性（EEG 设置和数据收集在 5 分钟内完成）。我们表明 MUSE 可用于检查所有频带的功率谱密度 (PSD)、单个 alpha 频率 (IAF；即峰值 alpha 频率和 alpha 重心) 和额叶 alpha 不对称。此外，我们观察到使用 MUSE 记录的 alpha 功率和不对称测量具有令人满意的内部一致性可靠性。估计 PAF 和 CoG 频率上的不对称性与传统方法（整个 alpha 波段）相比没有产生显着优势。这些发现应推动在大量参与者样本中使用可穿戴神经技术进行人类神经生理监测，并提高其在现实环境中实施的可行性。关键词——可穿戴 EEG、功率谱密度、频域、信号验证、额叶 alpha 不对称、单个 alpha 频率 (IAF)。
使用 TMS320C25 或 TMS320C30 DSPS 进行频谱分析以检测发动机爆震
简介 1 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>...........什么是发动机爆震？ div>1 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....爆震传感器 1 .。。。。。。。。 < /div>...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...直接测量 1 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........远程测量 1 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................爆震检测概述 2 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......................光谱特征 2 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。适配要求 2.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。信号调理 2 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。检测策略 3.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。控制策略 4.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
将传统示波器 FFT 与 Spectrum View 频谱分析进行比较，用于测量电源控制环路频率响应
尽管频率响应分析通常使用专用设备进行，但可以使用较新的示波器来测量电源控制环路的响应。这种分析通常被称为亨德里克·韦德·波德 (Hendrik Wade Bode) 的波特图。传统上，这种分析使用 FFT 算法来测量系统在目标频率范围内的增益和相位。一些新型示波器（例如 4、5 和 6 系列 MSO）在所有通道上采用专用数字下变频器，这些下变频器独立于时域采样率和记录长度运行。此功能称为“频谱视图”，以区别于传统 FFT，可用于改善频率响应分析的结果。本白皮书使用传统 FFT 和频谱视图对两种不同的被测设备 (DUT) 的波特图（也称为控制环路响应）进行了比较。
博士。达米安·莫拉蒂尔
编程 Python、Matlab、R、PHP/JS、SQL、React-Native、Arduino 硬件 脑产品、Biosemi、Biopac、Enobio、NirX、EyeLink、PupilLabs、SmartEye、Tobii EEG 评估脑节律（频谱分析）、提取刺激引起的神经元激活（ERP）、解决逆问题（LORETA） ECG 心率和心率变异性（时间分析）、评估交感神经和副交感神经活动（频谱分析） fNIRS 评估血流动力学活动（时间分析） 眼动追踪 扫描路径、瞳孔测量 EDA 评估紧张和相位成分（时间分析）、评估交感神经活动（频谱分析） 统计 描述性和推断性统计、基础机器学习（SVM、LDA、LSTM）、荟萃分析 其他 LabStreamingLayer、LaTeX、Eprime、Qualtrics、Microsoft Office
肿瘤相关的巨噬细胞亚型在癌症免疫上以及预后分析以及肿瘤细胞与巨噬细胞之间的SPP1介导的相互作用
1 MOE Key Laboratory of Laser Life Science & Institute of Laser Life Science, College of Biophotonics, South China Normal University, Guangzhou, China, 2 Genetic and Prenatal Diagnosis Center, Department of Gynecology and Obstetrics, First Affiliated Hospital, Zhengzhou University, Zhengzhou, China, 3 Department of Hematology, The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University & Sun Yat-Sen血液学研究所，中国广州，Sun Yat-Sen University Cancer Center，中国南部肿瘤学州主要实验室，中国乳腺外科癌症医学创新中心，乳腺外科5中国广州阳光森大学医院，中国广东省7号省关键实验室，中国南部师范大学生物植物学学院，中国广州8号频谱分析和功能探测器8，频谱分析和功能探测器，生物探测学院，生物素养学院，南中国中国师范大学，广场，广场，广场，
UCGE 报告 - 卡尔加里大学
第二章：水下目标跟踪 ................................................................................................22 2.1 声纳系统基本原理 ......................................................................................................22 2.1.1 传输损耗 ................................................................................................................23 2.1.1.1 声速剖面（SVP） ......................................................................................24 2.1.1.2 声音传播路径 ................................................................................................25 2.2 反潜战目标的声源 ......................................................................................................32 2.3 声纳浮标设备 .............................................................................................................34 2.4 被动声纳浮标 .............................................................................................................35 2.5 DIFAR 声纳浮标 .............................................................................................................37 2.5.1.1 系统操作 .............................................................................................................37 2.5.1.2 信号处理技术及其局限性 .............................................................................39 频谱分析 ................................................................................................................40 2.6研究进展与现状................................................................................48 2.6.1 目标检测......................................................
通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。
Ultraprobe® - UE 系统
• Ultraprobe 15,000 触摸数字手枪单元 这款先进的超声波仪器可以执行机载频谱分析、记录测试设备的声音、测量和记录温度、使用闪光灯拍照、存储和管理数据。Ultraprobe 15,000 采用触摸屏技术。此独特功能使用图标轻松控制和操作 Ultraprobe 的任何显示屏。触摸屏幕可让您查看分贝级别、温度、控制灵敏度、更改频率、查看 FFT 以及记录声音和图像。
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