Backstepping-induced indirect adaptive sliding mode control for second order systems. - In: 2020 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), (2020), S. 3993-3998
This contribution presents a novel perspective on backstepping control design and sliding mode control for second order systems. It is shown how discontinuous control laws can be induced by suitable choices of control Lyapunov functions during the backstepping procedure. The advantages of this methodology are underlined through the design of a class of robust adaptive control laws that are capable to compensate for parametric uncertainties and unknown bounded disturbances. Simulation results are presented to validate the designed control law.
https://doi.org/10.1109/CDC42340.2020.9304110
Influence of the polarity on the stimulation resistance of an ocular direct current stimulation using different electrode parameters. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 65 (2020), S. S242
Enthalten in: Poster Session: Biosignals
https://doi.org/10.1515/bmt-2020-6042
A new approach to improve the SNR of evoked potentials using a SPHARA-based spatial filter. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 65 (2020), S. S240
Enthalten in: Poster Session: Biosignals
https://doi.org/10.1515/bmt-2020-6042
Habituation of steady-state visual evoked potentials during peripheral stimulation. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 65 (2020), S. S231
Enthalten in: Poster Session: Biosignals
https://doi.org/10.1515/bmt-2020-6042
A Fourier transformation based convolutional neural network layer for physics-informed deep learning of magnetic dipole inversion. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 65 (2020), S. S32
Enthalten in: Magnetic Methods in Medicine: Bioelectromagnetism (2)
https://doi.org/10.1515/bmt-2020-6008
Real-time time-frequency analysis in MNE-CPP. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 65 (2020), S. S31
Enthalten in: Magnetic Methods in Medicine: Bioelectromagnetism (2)
https://doi.org/10.1515/bmt-2020-6008
Performance evaluation of capacitive based force sensor for electroencephalography head caps. - In: International journal on robotics, automation and sciences, ISSN 2682-860X, Bd. 2 (2020), S. 4-8
https://doi.org/10.33093/ijoras.2020.2.1
Real-time estimation and visualization of functional connectivity in the human brain. - Düren : Shaker Verlag, 2020. - xi, 128 Seiten. - (Berichte aus der Medizintechnik)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2020
ISBN 978-3-8440-7773-5
Aus neurowissenschaftlicher Sicht sind die Möglichkeiten für die Echtzeitverarbeitung neuronaler Daten vielfältig. Echtzeit-Tools ermöglichen nicht nur einen schnelleren und intuitiveren Einblick in augenblickliche Gehirnfunktionen, sondern schaffen eine Grundlage für eine Vielzahl von Neurofeedback-Szenarien. Darüber hinaus ermöglichen sie eine frühzeitige Beurteilung der Datenqualität und des Versuchsaufbaus. Dies erlaubt ein frühes Eingreifen und Beheben von möglichen Fehlern. Aufgrund ihrer hohen zeitlichen Auflösung sind Magnetoenzephalographie (MEG) und die Elektroenzephalographie (EEG) geeignete Messverfahren für die Echtzeitdatenverarbeitung. Es existieren bereits Software-Toolboxen, welche in der Lage sind, M/EEG-Daten in Echtzeit zu überwachen und zu verarbeiten. Diese Arbeit stellt eine Reihe neuer Werkzeuge zur Erfassung und Verarbeitung elektrophysiologischer Datenströme vor. Die Methoden in dieser Arbeit ermöglichen die Schätzung und Visualisierung großer funktionaler Netzwerke in Echtzeit. Bereits existierende Arbeiten haben sich bisher stets auf Netzwerke mit wenigen Knoten konzentriert. Alle neuen Tools wurden in das Open-Source-Projekt MNE-CPP integriert, welches eine API und GUI-Anwendungen bereitstellt. Damit stehen die neuen Tools sowohl für Entwickler als auch Anwendern, welche keine oder nur wenig Programmiererfahrung besitzen, zur Verfügung. Die neuen Echtzeit-Tools sind in der Lage funktionale Netzwerke auf Sensor- und Quellebene zu verarbeiten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Proof-of-Principle-Messung durchgeführt, welche funktionale Netzwerke auf Quellniveau und evozierten Reaktionen, die durch eine Stimulation des sog. Nervus medianus ausgelöst wurden, geschätzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die implementierten Echtzeit-Tools wie erwartet funktionieren und in der Lage sind, während einer laufenden Messung, Einblicke in funktionale Netzwerke zu geben. Die implementierten Tools ermöglichen es dadurch eine laufende Messung zu überwachen und Experiment- bzw. Einrichtungsprobleme frühzeitig zu erkennen. Weiterhin können die Echtzeitergebnisse genutzt werden, um neuartige Gehirn-Maschinen Schnittstellen zu entwerfen.
Bi-static delay-Doppler reference for cooperative passive vehicle-to-X radar applications. - In: IET microwaves, antennas & propagation, ISSN 1751-8733, Bd. 14 (2020), 14, S. 1749-1757
Automotive radar systems are indispensable for advanced driver assistance systems and traffic safety. Besides existing monostatic radar techniques, bi-static radar sensing like passive coherent location offers additional options to improve the radar visibility of vulnerable road users. Regarding the testing and evaluation of signal processing algorithms including parameter estimation, it is essential to provide electromagnetically shielded and reproducible measurement conditions, in addition to field tests in real traffic scenarios. This study describes the possibility to emulate relevant performance parameters for bi-static radar scenarios in the frequency range from 1 GHz to 6 GHz in a metal-shielded semi-anechoic chamber. Of special interest are the bi-static angle between transmitter, target, and receiver, and the resulting bi-static Doppler frequencies of a realistic vehicular traffic scenario. According to the concept of cooperative passive coherent location, Doppler scattering measurements are presented and compared to electromagnetic simulations. The authors find promising agreement between measured and ground truth data in the delay-Doppler spectrum.
https://doi.org/10.1049/iet-map.2019.0991
Evaluation of spatio-temporal resolution of MPI scanners with a dynamic bolus phantom. - In: International journal on magnetic particle imaging, ISSN 2365-9033, Bd. 6 (2020), 2, 2009011, S. 1-3
https://doi.org/10.18416/IJMPI.2020.2009011