• Ultraprobe 15,000 触摸数字枪式装置 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。这一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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Peraton结合了开创性的应用研究,包括Peraton Labs的分析。Peraton Labs的研究人员创建和实施创新的AI/ML技术,以应对大数据分析,无线网络,电子战和网络安全的关键挑战。我们努力的关键是世界一流的研究,用于开发高级ML功能,并将其应用于网络防御和自动化目标识别到频谱分析,愿景以及建模和模拟的问题。作为一个例子,我们的突破ML范式,使用特权信息学习,模仿人类学习的过程,以极大地提高数据分析的ML的准确性和速度,包括预测和异常检测。
基频为 60 Hz、均方根值为 0.158 V 的失真波形。这些精确失真的波形包含第 3、5、7、9、11、23、31 和 39 次谐波。选择这些谐波是出于以下两个方面的考虑:(a) 使用电力系统中常见且在电能质量文献标准中引用的谐波;(b) 保持谐波相对于频谱分析本底噪声的信噪比足够高,以使相位分辨率优于 0.001 。相对于基波,每个谐波的幅度为 10%,相位为 90 。首先使用 Digitizer1 测量包含基波和上述谐波之一的波形,然后测量包含基波和上述所有谐波的波形(图 2)。两组测量结果之间的差异不超过 0.001 。
图 1. 用于优化每个参与者个性化分类器的分析程序。原始 EEG 数据经过频谱分析。计算 MEP 振幅并通过中值分割分为小 MEP 和大 MEP。之后,通过拟合 100 个不同的 lambda 值和 168 个不同的特征数的 LDA 分类器执行 5 倍交叉验证网格搜索,并按重要性顺序添加特征。然后,选择每个参与者表现最佳的交叉验证分类器,并使用交叉验证期间获得的每个预测类的真实 MEP 振幅计算预测的 MEP 振幅调制。对于每个参与者,在优化和分类循环中训练和测试 16,800 个分类器,这在标准笔记本电脑上需要约 4 分钟。
最近的薄膜锂锂(TFLN)的出现扩展了综合光子学的景观。这是通过TFLN晶圆的商业化和TFLN的高级纳米化来实现的,例如高质量的干蚀刻。但是,制造缺陷仍然将传播损失限制为几个dB/m,严格严格该平台的影响。在这里,我们证明了具有创纪录的内在质量(Q)系数的TFLN微孔子,为2900万,对应于1.3 dB/m的超低传播损失。我们提出了频谱分析和Q因子跨不同谐振几何形状的统计分布。我们的工作推动了TFLN光子学的制造极限,以在材料极限的1个数量级内实现Q因子。©2024中国激光出版社
摘要 —脑电图 (EEG) 因其便携性、高时间分辨率、易于使用和低成本而被广泛应用于脑机接口 (BCI),使瘫痪者能够直接与外部设备通信和控制外部设备。在各种 EEG 范式中,基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 系统使用以不同频率闪烁的多个视觉刺激(例如计算机屏幕上的 LED 或盒子)由于其快速的通信速率和高信噪比在过去几十年中得到了广泛的探索。在本文中,我们回顾了基于 SSVEP 的 BCI 的当前研究,重点关注能够连续、准确检测 SSVEP 并因此实现高信息传输速率的数据分析。本文描述了主要的技术挑战,包括信号预处理、频谱分析、信号分解、空间滤波特别是典型相关分析及其变体和分类技术。还讨论了自发性大脑活动、心理疲劳、迁移学习以及混合 BCI 方面的研究挑战和机遇。
摘要。本文重点介绍采石凝灰岩石的复杂加工以提取金属(铁,钛,铜,银等)并获得用于建筑和农业的原材料。研究了凝灰岩软化的问题,并确定了水饱和度凝灰岩软化的规律性的分析依赖性,这表明饱和度随样品的质量增加而根据对数定律的增加而增加,并且脱水过程是根据寄生虫定律进行的。在研究过程中,定义了凝灰岩的磁敏感性,这取决于磁场的诱导大小。磁性敏感的部分按样品的重量高达50%,其余的硅酸盐部分在1.3 Tesla的磁场强度下。频谱分析显示,凝结石的磁敏感部分中的金属含量很高,其中包括铁(35-40%),钛(2.5-4.0%)和硅酸盐部分(0.4-0.7%)组成。发现代表商业利益的内容的百分比,因此是适当的复杂处理。