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研究相关联的信息，就需要采用降维特征提取的技术，例如主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA），来去除冗余信息，从而降低计算成本。脑机接口应用中常用的特征包括时域、频域和空域等，不同的特征采取不同的
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包括时域、频域和空域等，不同的特征采取不同的特征提取方法。 除了降维特征提取方法，另外还有空域特征提取和频域特征提取等方法。以空域特征提取为例，因为非侵入式的脑电图信号往往表现出较差的空间分辨率，通过
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）。研究人员从照明光场调制和频域调制角度入手，巧妙地将多角度全内反射照明引入到结构光照明显微技术中，搭建了一套基于非共轴干涉系统的新型光学成像系统。该方法结合了结构光照明显微技术和多角度全内反射照明显微技
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在那里，不增不减，不生不灭。但在特定的技术条件下，频谱资源的可用范围是有限的。在一定的区域、时间和频域内，某段频率一旦被使用，其他设备便不能再用，否则就会产生干扰。所以，对其科学利用就能获得价值。若闲
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://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30997842 脑电图（EEG）脑波的分析通常在时域和频域两个维度，时域指的是分析脑电图（EEG）的幅度随着时间的变化；频域的指的是分析一段时间内脑电
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率和生产力。 原文： https://arxiv.org/abs/1909.06515v2 音频信号分类的深层神经网络 这项新的研究通过使用先前提出的分层相关传播（LRP）技术，研究了音频
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一致而后者要在频域上保持一致。因制式的不同，导致两种制式的理论峰值有所不同，FDD在理论峰值上是要远远大于TDD。 但是到5G的时候，按照3GPP的标准，统一称为NR（New Radio）。5G
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正弦函数之和表示。二者的区别在于：小波在时域和频域上都是局部的，而傅里叶变换通常只在频域上是局部的；另外，小波计算的复杂度较小，只需O（N）时间，而快速傅里叶变换需要的时间是O（NlogN）。 除
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