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World File Search System合成器
设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。
使用计算机视觉的编织式音乐界面
本文描述了一种音乐表达的新乐器，该乐器从编织中制作音乐。此接口仅使用针织针，纱线和计算机作为硬件。笔记本电脑上的网络摄像头输入实时捕获玩家编织，定制的maxmsp补丁处理传入的数据流。使用计算机视觉原理检测到运动，以识别表演者针迹的形状，线条和运动。手势然后将表演者的使用映射到合成器，该合成器根据玩家在编织和purl时根据玩家的移动方式产生Music。每个性能都因表演者编织的速度，前者的技术编织风格，针刺上的针迹的种类，性能期间使用的纱线的颜色和纹理以及编织项目的大小。
21.56 dBm 四路电流合成功率放大器...
摘要 本文介绍了一种采用 65 nm CMOS 工艺的四路电流合成 Ka 波段功率放大器 (PA)。采用基于对称传输线的四路电流合成器和输出变压器，将高负载阻抗 (4* 푍 퐿 ) 传输到每个功率单元所需的 푍 표푝푡。此外，还优化了级间/输入灵活匹配变压器和功率分配器以提高性能。基于上述方法，功率放大器在 35GHz 时的小信号增益约为 24.12 dB，饱和输出功率为 21.56 dBm，峰值功率附加效率为 27.3%。关键词：四路电流合成、功率放大器、传输线合成器、柔性变压器 分类：微波和毫米波器件、电路和硬件
ASB-500 - sunair - 合成机载高频单边带收发器
radiomanual.info › Surplus_Civil PDF 2022年3月21日 — 2022年3月21日 可靠性... 和旋翼 28 伏飞机。数字频率合成器和自动... 安装在固定翼和旋翼飞机中。
Woogeun Rhee收到了B
（850/900/1800/1900MHz）直接转换GSM/GPRS RF收发器，带有积分VCO和分数-N合成器”，载于IEEE固态电路杂志，第1卷。37，pp。1710-1720，2002年12月。<由266 – Scholar.google.com> 67。W. Rhee，B。Bisanti和A. Ali，“ 18毫米2.5-GHz/900-mHz BICMOS双重频率
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
数字 FM 激励器 – 紧凑且多功能 - 罗德与施瓦茨
数字化音频信号通过低通滤波器路由，带通滤波器抑制数据信号频谱之外的干扰信号成分。内部立体声编码器处理滤波后的音频信号以产生符合标准的 MPX 信号。对于立体声信号，您可以设置导频音的级别。数字 MPX 信号用于高精度直接数字合成器 (DDS) 的频率调制。
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议