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Cube 20 Zoll Compact Sport Hybrid 2020 | 20 Zol...
2.521,03 € *
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Cube 20 Zoll Compact Sport Hybrid 2020: Cubes kompakte Mobilitätslösung heißt 20“ COMPACT SPORT HYBRID! Egal ob am Bootssteg in Kiel, oder dem Berliner Alexanderplatz, dieses Mini-Pedelec macht sich überall gut. Der formschöne Aluminium Superlite Rahmen bietet minimale Abmaße um gut verstaut werden zu können, kann aber locker mit Fahrergrößen bis zu 190 cm klarkommen. Das Konzept basiert auf 20 Zoll Laufrädern mit voluminösen Schwalbe Reifen mit 64 Millimeter breite. Die Beschleunigung wird unterstützt von der neuesten Bosch Drive Performance Antriebseinheit mit 65Nm Drehmoment und 250 Watt Leistung. Mit dem 500 Wh Bosch PowerPack Akku im hinteren Rahmendreieck platzsparend integriert, sind gute Reichweiten kein Problem.An Variabilität gewinnt das CUBE 20“ COMPACT SPORT HYBRID durch den patentierten Speedlifter-Vorbau, welcher in wenigen Sekunden das Packmaß verringern hilft. 10 Gänge bietet die Shimano Kettenschaltung. Das Shimano Zee Schaltwerk aus dem Downhill-Sport Segment vermeidet lästiges Kettenschlagen, ist robust und hält durch Shadow Plus Technologie die Kette stabil auch bei gröbsten Unebenheiten. Gebremst wird per hydraulischen Scheibenbremsen von Shimano, am Vorderrad sogar mit 180 Millimeter Scheibendurchmesser.Ordentlichen Spritzschutz bieten die 70 Millimeter Leichtschutzbleche. Das 20“ COMPACT SPORT HYBRID besitzt den hauseigenen ACID R-Link Gepäckträger der formschön am Schutzblech abgestützt wird. Übersicht über die gewählten Fahrparameter verschafft das Bosch Purion Display am Lenker. Hier findet sich auch der Scheinwerfer für optimale Fahrbahnausleuchtung bei jeder justierten Höhe des Speedlifter Vorbaus. Für leichteres Handling sind sogar die Leitungen und Bowdenzüge im Rahmenrohr untergebracht. Kein Faltrad, aber dennoch kompakt, damit empfiehlt sich das CUBE 20“ COMPACT SPORT HYBRID Pedelec für Mitnahmen in Wohnmobil oder Boot für die Erweiterung Ihrer Mobilität.

Anbieter: Lucky Bike
Stand: 21.10.2020
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Digital Enhancement of EEG/MEG Signals
48,80 € *
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Electroencephalography (EEG) and Magnetoencephalography (MEG) recordings are commonly used for analyzing the brain. However, in most cases, the recordings not only contain brain waves, but also artifacts of physiological (ocular, muscle, ECG artifacts) or technical (electrode popping, power-line) origins, and noise from different sources. The main aim of the work described in this thesis is the noise reduction and artifact suppression from EEG and MEG signals.Different techniques for artifact suppression have been used: A Low-Pass Filter (LPF), an instantaneous Independent Component Analysis (ICA) algorithm, a combination of ICA and LPF, a combination of ICA and State-Space Modeling (SSM), a combination of ICA and Wiener filters, and a hybrid filter (i.e., a filter that works in the time- and frequency-domains). These techniques have been tested only offline in the present work.Additionally, two artifact suppression methods that could work either offline or in real-time have been tested in real-time. The first one is a recent approach used for signal enhancement, called Empirical Mode Decomposition (EMD). This method is employed in this work for denoising, for detrending, and for suppressing the muscle artifacts from EEG signals. The second method is an algorithm here called Classification-based Signal Enhancement (CBSE). It was also used to suppress muscle artifacts in EEG signals, in real-time, using Wiener filters for signal enhancement.In order to use any artifact suppression technique, the artifacts to be removed have to be previously identified. If the artifact suppression is done offline, the detection can be carried out by visual inspection of the data by an expert, or in an automatic way. On the other hand, if the suppression of artifacts has to be done in real-time, the artifacts have to be detected automatically. A detection technique is proposed in the present work. First, different features are extracted from the independent components, and then a threshold-based classification is performed to determine which components are contaminated, what kind of artifacts they contain, and how the suppression of the artifacts is realized. This method was tested in an offline manner in this thesis.The effectiveness of the proposed artifact suppression techniques was demonstrated by application to either “semi-simulated” EEG signals artificially contaminated with artifacts, or to real EEG/MEG data from a healthy subject or a patient suffering from epilepsy (inherently contaminated with different kinds of artifacts). It is shown by visual inspection and in a quantitative manner that, after applying the different techniques, the EEG/MEG signals are enhanced.To reduce the noise, an equalizer and a Wiener filter have been used. The signals employed for this purpose correspond to those from the newly developed magnetoelectric (ME) sensors at Kiel University.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.10.2020
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Interaktionspartner der E1BN-Proteine des human...
49,00 € *
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Den E1BN-Proteinen konnte noch keine Funktion zugeordnet werden, die nicht auch durch E1B-55K erfüllt werden kann. Es war somit bisher unbekannt, ob die E1BN-Proteine nur der Redundanz bei der Erfüllung einiger E1B-55K-vermittelter Funktionen dienen oder ob sie individuelle Fähigkeiten besitzen, die von keinem anderen adenoviralen Protein übernommen werden können. Um diese Möglichkeit zu untersuchen wurden im Rahmen dieser Arbeit zelluläre Proteine identifiziert, die mit den verschiedenen E1BN-Proteinen interagieren. Zu diesem Zweck wurde im Institut für Infektionsmedizin, UK-SH Campus Kiel Yeast-Two-Hybrid Analysen durchgeführt. Hierdurch konnten 34 verschiedene zelluläre Proteine identifiziert werden, die potenziell mit einem der E1BN-Proteine interagieren. Die Interaktion mit einem der potenziellen Interaktionspartner von E1B-156R - dem zellulären Protein RYBP - wurde zudem eingehender untersucht.

Anbieter: Dodax
Stand: 21.10.2020
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Digital Enhancement of EEG/MEG Signals
57,90 CHF *
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Electroencephalography (EEG) and Magnetoencephalography (MEG) recordings are commonly used for analyzing the brain. However, in most cases, the recordings not only contain brain waves, but also artifacts of physiological (ocular, muscle, ECG artifacts) or technical (electrode popping, power-line) origins, and noise from different sources. The main aim of the work described in this thesis is the noise reduction and artifact suppression from EEG and MEG signals. Different techniques for artifact suppression have been used: A Low-Pass Filter (LPF), an instantaneous Independent Component Analysis (ICA) algorithm, a combination of ICA and LPF, a combination of ICA and State-Space Modeling (SSM), a combination of ICA and Wiener filters, and a hybrid filter (i.e., a filter that works in the time- and frequency-domains). These techniques have been tested only offline in the present work. Additionally, two artifact suppression methods that could work either offline or in real-time have been tested in real-time. The first one is a recent approach used for signal enhancement, called Empirical Mode Decomposition (EMD). This method is employed in this work for denoising, for detrending, and for suppressing the muscle artifacts from EEG signals. The second method is an algorithm here called Classification-based Signal Enhancement (CBSE). It was also used to suppress muscle artifacts in EEG signals, in real-time, using Wiener filters for signal enhancement. In order to use any artifact suppression technique, the artifacts to be removed have to be previously identified. If the artifact suppression is done offline, the detection can be carried out by visual inspection of the data by an expert, or in an automatic way. On the other hand, if the suppression of artifacts has to be done in real-time, the artifacts have to be detected automatically. A detection technique is proposed in the present work. First, different features are extracted from the independent components, and then a threshold-based classification is performed to determine which components are contaminated, what kind of artifacts they contain, and how the suppression of the artifacts is realized. This method was tested in an offline manner in this thesis. The effectiveness of the proposed artifact suppression techniques was demonstrated by application to either “semi-simulated” EEG signals artificially contaminated with artifacts, or to real EEG/MEG data from a healthy subject or a patient suffering from epilepsy (inherently contaminated with different kinds of artifacts). It is shown by visual inspection and in a quantitative manner that, after applying the different techniques, the EEG/MEG signals are enhanced. To reduce the noise, an equalizer and a Wiener filter have been used. The signals employed for this purpose correspond to those from the newly developed magnetoelectric (ME) sensors at Kiel University.

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 21.10.2020
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Kamerabuch Fujifilm X-E1
17,00 CHF *
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Die X-E1 ist ein Meilenstein in der Entwicklung digitaler Systemkameras aus dem Hause FUJIFILM, und das hat sie bereits unter Beweis gestellt: Auf der Photokina 2012 erhielt die X-E1 den PHOTOKINA STAR 2012 Award, und im Februar 2013 wurde ihr der Marketing- und Innovationspreis verliehen. Perfekte Fotos mit der FUJIFILM X-E1 Mit der X-E1 hat FUJIFILM dem Fotografen wieder eine Kamera in die Hand gebaut, die all das bietet, was einen guten Fotoapparat ausmacht: herausragende Qualität, höchsten Bedienkomfort und eine unbezahlbare Zurückhaltung im Design. In der X-E1 verschmelzen die Vorzüge der analogen und der digitalen Fotografie in einem Gerät: Multi-Hybrid-Optischer Sucher, Blenden- und Fokusring am Objektiv sowie ein Einstellrad für die Belichtungszeit und eines für die Belichtungskorrektur - alle Einstellräder, Knöpfe und Schalter sind genau da, wo sie an einem Fotoapparat sein müssen. Motive erkennen und perfekt umsetzen mit der X-E1 Es ist aber nicht nur das Aussehen oder die Handhabung der X-E1, die Begeisterung auslöst, sondern auch das Innenleben der Kamera und das, worum es in der Hauptsache geht: eine Bildqualität, die den Betrachter nur noch staunen lässt. Michael Nagel, Trainer und Dozent des Photo-Medienforums in Kiel, zeigt in diesem Buch, wie Sie mit Ihrer X-E1 nicht einfach nur Schnappschüsse machen, sondern erstklassige Fotos schiessen. Seine fotografische Erfahrung und sein enormes fotografisches Wissen machen dieses Buch zu einem unverzichtbaren Ratgeber für den anspruchsvollen X-Fotografen. Die Inhalt-Highlights aus 'FujiFilm X-E1 - Das Kamerabuch': *Alles, damit die X-E1 richtig tickt *Bedienkonzept und Bedienelemente der X-E1 *Wichtige Grundeinstellungen für das erste Shooting *Ideale Aufnahmemodi für den Start *Leica-M- und Voigtländer-Objektive *ISO-Empfindlichkeit, Auflösung und Bildqualität *Klassische Analogfilme simulieren *Autofokus-Einstellung und -Anwendung

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 21.10.2020
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Digital Enhancement of EEG/MEG Signals
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Electroencephalography (EEG) and Magnetoencephalography (MEG) recordings are commonly used for analyzing the brain. However, in most cases, the recordings not only contain brain waves, but also artifacts of physiological (ocular, muscle, ECG artifacts) or technical (electrode popping, power-line) origins, and noise from different sources. The main aim of the work described in this thesis is the noise reduction and artifact suppression from EEG and MEG signals. Different techniques for artifact suppression have been used: A Low-Pass Filter (LPF), an instantaneous Independent Component Analysis (ICA) algorithm, a combination of ICA and LPF, a combination of ICA and State-Space Modeling (SSM), a combination of ICA and Wiener filters, and a hybrid filter (i.e., a filter that works in the time- and frequency-domains). These techniques have been tested only offline in the present work. Additionally, two artifact suppression methods that could work either offline or in real-time have been tested in real-time. The first one is a recent approach used for signal enhancement, called Empirical Mode Decomposition (EMD). This method is employed in this work for denoising, for detrending, and for suppressing the muscle artifacts from EEG signals. The second method is an algorithm here called Classification-based Signal Enhancement (CBSE). It was also used to suppress muscle artifacts in EEG signals, in real-time, using Wiener filters for signal enhancement. In order to use any artifact suppression technique, the artifacts to be removed have to be previously identified. If the artifact suppression is done offline, the detection can be carried out by visual inspection of the data by an expert, or in an automatic way. On the other hand, if the suppression of artifacts has to be done in real-time, the artifacts have to be detected automatically. A detection technique is proposed in the present work. First, different features are extracted from the independent components, and then a threshold-based classification is performed to determine which components are contaminated, what kind of artifacts they contain, and how the suppression of the artifacts is realized. This method was tested in an offline manner in this thesis. The effectiveness of the proposed artifact suppression techniques was demonstrated by application to either “semi-simulated” EEG signals artificially contaminated with artifacts, or to real EEG/MEG data from a healthy subject or a patient suffering from epilepsy (inherently contaminated with different kinds of artifacts). It is shown by visual inspection and in a quantitative manner that, after applying the different techniques, the EEG/MEG signals are enhanced. To reduce the noise, an equalizer and a Wiener filter have been used. The signals employed for this purpose correspond to those from the newly developed magnetoelectric (ME) sensors at Kiel University.

Anbieter: Thalia AT
Stand: 21.10.2020
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Kamerabuch Fujifilm X-E1
14,99 € *
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Die X-E1 ist ein Meilenstein in der Entwicklung digitaler Systemkameras aus dem Hause FUJIFILM, und das hat sie bereits unter Beweis gestellt: Auf der Photokina 2012 erhielt die X-E1 den PHOTOKINA STAR 2012 Award, und im Februar 2013 wurde ihr der Marketing- und Innovationspreis verliehen. Perfekte Fotos mit der FUJIFILM X-E1 Mit der X-E1 hat FUJIFILM dem Fotografen wieder eine Kamera in die Hand gebaut, die all das bietet, was einen guten Fotoapparat ausmacht: herausragende Qualität, höchsten Bedienkomfort und eine unbezahlbare Zurückhaltung im Design. In der X-E1 verschmelzen die Vorzüge der analogen und der digitalen Fotografie in einem Gerät: Multi-Hybrid-Optischer Sucher, Blenden- und Fokusring am Objektiv sowie ein Einstellrad für die Belichtungszeit und eines für die Belichtungskorrektur - alle Einstellräder, Knöpfe und Schalter sind genau da, wo sie an einem Fotoapparat sein müssen. Motive erkennen und perfekt umsetzen mit der X-E1 Es ist aber nicht nur das Aussehen oder die Handhabung der X-E1, die Begeisterung auslöst, sondern auch das Innenleben der Kamera und das, worum es in der Hauptsache geht: eine Bildqualität, die den Betrachter nur noch staunen lässt. Michael Nagel, Trainer und Dozent des Photo-Medienforums in Kiel, zeigt in diesem Buch, wie Sie mit Ihrer X-E1 nicht einfach nur Schnappschüsse machen, sondern erstklassige Fotos schießen. Seine fotografische Erfahrung und sein enormes fotografisches Wissen machen dieses Buch zu einem unverzichtbaren Ratgeber für den anspruchsvollen X-Fotografen. Die Inhalt-Highlights aus 'FujiFilm X-E1 - Das Kamerabuch': *Alles, damit die X-E1 richtig tickt *Bedienkonzept und Bedienelemente der X-E1 *Wichtige Grundeinstellungen für das erste Shooting *Ideale Aufnahmemodi für den Start *Leica-M- und Voigtländer-Objektive *ISO-Empfindlichkeit, Auflösung und Bildqualität *Klassische Analogfilme simulieren *Autofokus-Einstellung und -Anwendung

Anbieter: Thalia AT
Stand: 21.10.2020
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