Spatial Filters
공간 필터

이러한 기능은 센서 어레이의 토폴로지와 차동 기능 공변에 대한 경험적 증거를 모두 통합함으로써 다중 채널 신호가 전달하는 정보를 향상시키고 특히 참가자의 의도와 관련된 정보를 향상시키는 공간 필터 역할을 합니다.

제안된 FSS는 레이돔, 안테나 반사체, 공간 필터와 같은 실용적인 응용 분야에 사용될 수 있다.

이 연구에서는 지도 디지털 분류 결과의 공간 필터에 사용할 수 있는 접근 방식으로 대부분의 세그먼트 기반 필터링(MaSegFil)을 제안합니다.

2DLPP와 2DLDA 방법은 모든 범주의 샘플을 동시에 사용하여 공간 필터를 훈련할 수 있으므로 이 두 방법이 클래스 간 정보를 어느 정도 활용할 수 있습니다.

그러나 뇌파검사(EEG)에서 비정상(nonstationary)의 영향과 CSP 목적 함수의 고유한 결함으로 인해 공간 필터 및 해당 기능은 CSP 내에서 사용되는 기능 공간에서 반드시 최적인 것은 아닙니다.

이 모델을 기반으로 일반적으로 사용되는 4개의 공간 필터의 모양과 위치가 이미징 해상도와 광 이용 효율에 미치는 영향에 대해 논의합니다.

이 시스템의 결과에 대한 공간 필터의 영향이 고려됩니다.

정규화된 목적 함수의 공간 필터를 얻기 위해 반복 알고리즘이 설계되었습니다.

현재 대부분의 강력한 SSVEP 탐지 방법은 공간 필터와 Pearson의 상관 계수를 기반으로 하는 유사성 측정입니다.

공간 필터는 동일한 자극의 훈련 데이터 간의 상관 관계를 최대화하면서 다른 자극의 상관 관계를 최소화하여 정의됩니다.

그러나 FBP 알고리즘에 의해 재구성된 이미지의 품질은 투영에 적용되는 공간 필터 및 노이즈 제거 필터에 크게 의존합니다.

, 공간 필터 및 SSVEP 템플릿) SSVEP 기반 BCI의 두 가지 다른 시각적 자극 그룹에 걸쳐 있습니다.

슬롯형 주파수 선택 반사기는 평면 또는 곡선형 하위 반사기와 결합할 때 다양한 주파수 범위에서 작동할 수 있는 공간 필터 범주에 속합니다.

이 편지에서 우리는 공간 필터를 기반으로 하는 축소 차원 적응형 안테나 설계를 위한 간단한 방법을 제시합니다.

결합된 피질 및 피질하 기록에서 움직임을 디코딩하기 위한 공간 필터의 적용은 지능형 DBS 시스템을 위한 기계 학습 접근 방식을 개발하는 중요한 단계입니다.

공간 필터가 있는 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 대중 교통 접근성 및 기타 사회 경제적 요인을 제어한 후 통근 여행에 대한 이민자 정착 패턴과 대중 교통 모드 점유율 사이에 상당한 양의 관계가 있음을 발견하여 최근 이민자의 대중 교통 의존도가 증가했음을 나타냅니다.

supFunSim 라이브러리는 정확한 EEG 순방향 모델을 생성하고 선형 제한 최소 분산(LCMV), 고유 공간 LCMV, 널링(NL) 및 최소 분산 의사를 포함하여 EEG 소스 재구성을 위한 공간 필터 모음을 구현하는 새로운 Matlab 도구 상자입니다. 다양한 버전의 MV-PURE(편향 감소 순위) 필터.

대부분의 특징 추출 기술은 여러 주파수 대역에서 공간 필터 및 전력 분석을 기반으로 합니다.

스펙트럼 및 공간 필터를 사용하여 NSEO를 분리하는 것은 약물 작용의 메커니즘 이해에서 감각, 지각 및 인지 기능에 대한 더 깊은 이해에 이르기까지 많은 유용한 응용 프로그램으로 이어졌습니다.

다음으로, 일부 공간 필터 및 임계값 추정기를 사용하여 이동 대상 서명을 활용하여 잔류 오탐지를 추가로 식별합니다.

이 방법에는 위상 전용 공간 광 변조기와 공간 필터가 통합된 디지털 축퇴 공동 레이저가 포함됩니다.

그런 다음 공간 필터 외에도 각 하위 그래프에 대해 별도의 시간 필터를 학습할 수 있습니다.

이 기사에서 우리는 최소 및 최대 필터라고 하는 이미지 처리에서 일반적으로 사용되는 두 개의 공간 필터에서 영감을 얻은 아이디어를 사용하여 RE3WC라는 3방향 클러스터링 접근 방식을 구성하고 이상점 감지에서의 적용을 살펴보았습니다.

출력 채널에 특정한 필터를 공간 필터에 대한 확률 분포로 취급하여 필터 간의 유사성을 측정합니다.

따라서 제어된 구조의 공간 필터 구성에 대한 접근 방식 중 하나는 강도가 다른 노이즈에서 대조 이미지를 선택하기 위해 제안됩니다.

결합된 피질 및 피질하 기록에서 움직임을 디코딩하기 위한 공간 필터의 이 새로운 적용은 지능형 aDBS 시스템 구축을 위한 기계 학습 사용을 향한 중요한 단계입니다.

여기 소스로 양자 캐스케이드 레이저를 사용할 때 공간 필터의 사용을 피할 수 있도록 800μm의 큰 QTF 프롱 간격이 선택되었습니다.

원형 홍채 및 공간 필터와 같이 널리 사용 가능한 저가의 기성 원형 조리개를 사용하는 빔 프로파일링 방법을 시연합니다.

그런 다음 이러한 개념을 적용하여 EEG 및 MEG 측정 결합의 이점을 평가하고 가중 및 정규화된 L2 최소 표준 추정 및 공간 필터를 비교합니다.

다음으로, 공간 필터의 특정 조합을 기반으로 하는 새로운 필터링 방식이 도입되어 최소한의 컴플라이언스 토폴로지 최적화 문제에서 이러한 제약 조건을 직접 제어할 수 있습니다.

다중 채널 EEG 신호의 분류 및 인식에서, 종종 각 채널의 데이터 선택 및 공간 필터의 차원에서 효과적인 특징 선택 전략이 부족합니다.

하나는 모든 훈련 대상의 데이터를 사용하여 작업 관련 구성 요소 분석 기반 공간 필터(일대일, A2O)를 훈련하고 다른 하나는 각 훈련 대상의 데이터를 사용하여 작업 관련 구성 요소 분석 기반 공간 필터(하나는 -to-one, O2O).

특히, 우리는 컨볼루션 레이어의 공간 필터 공간을 정의 및 분석하고 모든 네트워크, 깊이 및 훈련 중에 회전하는 가장자리로 구성된 단순한 원과 선, 가장자리 및 비선형 패턴.

따라서 현재 연구는 단일 시도로 시각적 검색 작업에서 측면 대상을 식별하기 위한 다중 상관 구성 요소 분석(MCORCA) 방법의 가능성을 탐색했습니다. 이 방법은 공간 필터로 대상 신호에 가중치를 주어 양측 반구와 효율적인 정보의 손실을 피하기 위해 상관 구성 요소의 최적 하위 집합을 사용하여 여러 시도에서 여러 채널의 선형 조합을 추출합니다.

뉴런이 공간 필터 역할을 하거나 가장자리와 같은 단순한 기능을 감지하는 초기 단계에 초점을 맞춰 생물학적 공간 비전을 검토하는 것으로 시작합니다.

이 논문은 뇌파검사(EEG) 기반 운동 영상 분류에서 공간 필터와 기능을 선택하는 새로운 방법을 제시합니다.

신경망을 블랙박스 도구로 취급하는 심층 클러스터링 방법과 달리 공간 필터를 인코딩하는 네트워크는 대상 신호 통계의 누적 없이 스트리밍 오디오 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.

관성 측정 장치(IMU)의 사용은 기계 상태 모니터링에 매력적이므로 IMU 기반 오류 동작에서 캐리지의 선형 가이드웨이의 레일 마모 상태를 결정하기 위해 공간 필터 기반 방법이 개발되었습니다.

적응형 스마트 안테나는 특정 방향에서 도달하는 의도된 신호를 수신하고 다른 방향에서 발산되는 원하지 않는 신호의 수신을 무효화하기 위한 공간 필터로 사용됩니다.

본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 공간 필터의 스위칭 및 구성을 공동 최적화 문제로 공식화하는데, 이는 각 TF bin에서 가장 지배적인 간섭 신호의 클러스터링과 최소 구성의 두 가지 관점에서 이해할 수 있습니다. 이러한 빈을 사용하는 분산 왜곡 없는 응답 빔 형성기.

제안된 알고리즘은 초기 WS 값, 노이즈 유형에 영향을 받지 않으며 여러 유형의 공간 필터 설계에 적용할 수 있음을 보여줍니다.

넓은 주파수 범위의 전자기 간섭을 억제해야 하는 안테나 레이돔 및 공간 필터와 같은 애플리케이션에 적합한 후보가 될 수 있습니다.

이 방법은 지리적 좌표를 사용하여 지리적 거리에 걸쳐 고유 벡터를 지정하여 공간 필터 세트를 결정하는 것으로 구성됩니다.

초음파 파워 도플러 혈류 이미지를 개선하기 위해 고유 기반 필터와 공간 필터가 모두 제안되었습니다.