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導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機械機電液一體化系統的動態性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統模型，并預測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發熱情況。該軟件可應用于工程機械產品 開發的各個階段如參數選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應用于山推 工程機械股份有限公司的新產品開發中。 技術特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預制的機電液零部件模塊模型為基 礎，可快速地、精細化地實現極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統，可實現任意節點輸出的、圖解化的、基于機械系統實驗結 果的系統分析。 (3) 機型軟件快速開發，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術階段的參數選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。

本實用新型涉及一種變頻控制的振動磨，特別是一種能產生高振強的多波變正弦曲線變頻控制振動磨， 屬于振動利用工程技術領域。由電源、變頻器、振動磨、傳感器、記錄分析儀組成，變頻器接線一端與電 源相連接，變頻器接線另一端與振動磨的驅動電機相連接；變頻器上可以進行多點頻率的變化輸入，以使 電機的輸入頻率按照設定的規律變化，從而驅動振動磨系統工作；傳感器依靠磁力置于振動磨磨筒上，傳 感器搭配積分電荷放大器使用，可將檢測的加速度信號及二次積分即振幅信號，傳輸給記錄分析儀，進而可以確定振動磨的振強、振幅變化曲線，便于調整變頻器的變化規律，進行控制程序編制，對振動磨機實 施變頻控制。

（專利號：ZL 201510093124.3） 簡介：本發明公開了一種基于激光沖擊波技術的內孔孔壁沖擊噴涂的方法及裝置，涉及零件加工再制造領域。本發明首先將料斗內的金屬料粉送至坩堝內加熱熔化制成金屬熔融液，然后利用強激光輻照在熔融液的液面上，熔融液表面部分物質吸收激光能量瞬間氣化、電離在液面產生高壓等離子體，高壓等離子體瞬間對熔融金屬液面施加一向下的超高的沖擊力，使熔液發生爆炸性濺射，濺射的熔滴在空中飛行遇到阻力，霧化成更為細小的微粒，并以很高的速度撞向工件內孔壁，在孔壁快速凝固后形成致密的涂層。實現該方法的裝置包括激光發生器、導光系統、送粉系統、工件夾具系統以及控制系統。本發明具有噴涂壓力超高、粒子濺射速度超快、涂層質量好以及效率高等特點。

微波毫米波電路測試系統 招標項目的潛在投標人應在南京市建鄴區西城路300號君泰國際大廈C座3樓獲取招標文件，并于2022年07月06日 14點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種適用于5G毫米波通信的高增益漸變縫隙陣列天線，包括上層金屬、板材、下層金屬，所述上層金屬和下層金屬疊合在一起形成金屬層，所述金屬層刻蝕在板材上，所述金屬層由微帶轉SIW結構、一分八T型SIW功分器、二階感性窗和TSA天線單元組成。本發明結構緊湊、方便設計和安裝，T型SIW功分器輸出端口金屬過孔的引入，引入了感性加載，調整功分器輸出相位，使得天線在寬頻范圍內增益較高，從而提高了天線的增益帶寬，本發明提出的高增益漸變縫隙陣列天線適用于5G毫米波通信40.5～43.5GHz頻段。

本發明的硅基懸臂梁Ｔ型結間接加熱式未知頻率毫米波相位檢測器，實現結構主要由懸臂梁耦合結構、Ｔ型結和間接加熱式微波功率傳感器和開關構成。懸臂梁耦合結構包括兩組懸臂梁，每組懸臂梁由兩個對稱的懸臂梁構成兩個懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長度在所測信號頻率范圍內的中心頻率３５ＧＨｚ處為λ／４。為實現未知頻率毫米波相位的檢測，首先對待測信號的頻率進行檢測。頻率檢測通過測量兩路在所測信號頻率范圍內的中心頻率３５ＧＨｚ處相位差為９０度的耦合信號的合成功率實現；相位檢測通過將兩路在中心頻率３５ＧＨｚ處相位差為９０度的耦

本發明的硅基懸臂梁Ｔ型結直接加熱式未知頻率毫米波相位檢測器，其實現結構主要包括懸臂梁耦合結構、Ｔ型結和直接加熱式微波功率傳感器和開關。懸臂梁耦合結構包括兩組懸臂梁，每組懸臂梁由兩個對稱的懸臂梁構成，兩個懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長度在所測信號頻率范圍內的中心頻率３５ＧＨｚ處為λ／４。為實現未知頻率毫米波相位的檢測，首先對待測信號的頻率進行檢測。頻率檢測通過利用直接加熱式微波功率傳感器測量兩路在所測信號頻率范圍內的中心頻率３５ＧＨｚ處相位差為９０度的耦合信號的合成功率實現；相位檢測通過將兩路相位差為９

本發明的基于硅基懸臂梁Ｔ型結直接加熱在線式毫米波相位檢測器，主要由懸臂梁耦合結構、Ｔ型結和直接加熱式微波功率傳感器構成。懸臂梁耦合結構中，兩個懸臂梁在ＣＰＷ中央信號線上方，結構相同，用于耦合部分待測信號，通過錨區與Ｔ型結相連，兩個懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長度為λ／８。懸臂梁下方的ＣＰＷ中央信號線上覆蓋了一層Ｓｉ３Ｎ４介電層，用于防止電學短路。參考信號通過Ｔ型結分成兩路信號，分別與兩路懸臂梁耦合的信號通過Ｔ型結合成，Ｔ型結的輸出端連接到直接加熱式微波功率傳感器進行功率檢測。最后根據兩個直接加熱式微波

本發明的基于硅基懸臂梁Ｔ型結間接加熱在線式毫米波相位檢測器，主要由懸臂梁耦合結構、Ｔ型結和間接加熱式微波功率傳感器構成。懸臂梁耦合結構中，兩個懸臂梁在ＣＰＷ中央信號線上方，結構相同，用于耦合部分待測信號，通過錨區與Ｔ型結相連，兩個懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長度為λ／８。懸臂梁下方的ＣＰＷ中央信號線上覆蓋了一層Ｓｉ３Ｎ４介電層，用于防止電學短路。參考信號通過Ｔ型結分成兩路信號，分別與兩路懸臂梁耦合的信號通過Ｔ型結合成，Ｔ型結的輸出端連接到間接加熱式微波功率傳感器進行功率檢測。最后根據兩個間接加熱式微波