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- 1 (1) Equivalent permeability of the magnetically anisotropic slot wedge became isotropic wedge permeability for air-gap flux ripple.
- 2 (2) Two ways were identified to reduce voltage-higher harmonics by using the slot wedges.
- 3 (3) The level of leakage flux passing through the anisotropic slot wedge was determined only by its permeability in the width direction.
- 4 (4) Effectiveness of the magnetic anisotropic slot wedges inserted into the stator slots was verified from experimental results using a model machine of the open- slot-type rotor.
Epilepsy is a neurological disorder that may affect the autonomic nervous system (ANS) from 15 to 20 min before seizure onset, and disturbances of ANS affect R–R intervals (RRI) on an electrocardiogram (ECG). This study aims to develop a machine learning algorithm for predicting focal epileptic seizures by monitoring R–R interval (RRI) data in real time. The developed algorithm adopts a self-attentive autoencoder (SA-AE), which is a neural network for time-series data. The results of applying the developed seizure prediction algorithm to clinical data demonstrated that it functioned well in most patients; however, false positives (FPs) occurred in specific participants. In a future work, we will investigate the causes of FPs and optimize the developing seizure prediction algorithm to further improve performance using newly added clinical data.
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