Broadcom ® ACSL-6xx0 是真正隔离、多通道和双向高速光耦合器。通过专利工艺技术将多个光耦合器集成到单片中。这些设备在紧凑的表面贴装封装中提供全双工和双向隔离数据传输和通信功能。提供 15 Mbd 速度选项和宽电源电压范围。
Broadcom ® ACSL-6xx0 是真正隔离、多通道和双向高速光耦合器。通过专利工艺技术将多个光耦合器集成到单片中。这些设备采用紧凑的表面贴装封装,提供全双工和双向隔离数据传输和通信功能。提供 15 Mbd 速度选项和宽电源电压范围。
Broadcom ® ACSL-6xx0 是真正隔离、多通道和双向高速光耦合器。通过专利工艺技术将多个光耦合器集成到单片中。这些设备采用紧凑的表面贴装封装,提供全双工和双向隔离数据传输和通信功能。提供 15 Mbd 速度选项和宽电源电压范围。
Broadcom ® ACSL-6xx0 是真正隔离、多通道和双向高速光耦合器。通过专利工艺技术将多个光耦合器集成到单片中。这些设备采用紧凑的表面贴装封装,提供全双工和双向隔离数据传输和通信功能。提供 15 Mbd 速度选项和宽电源电压范围。
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息,自适应过程从假设的波形(具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号)开始。在测试单通道系统之后,通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制,其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性(以脉冲响应为特征)。系统可以扩展到 SIMO(单输入多输出)类型的多通道版本,其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟(噪声信号通过座舱的声学传播)后驱动八个单通道系统,这些系统与多个增益延迟组合连接,以减少各个通道之间的串扰。
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息,自适应过程从假设的波形(具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号)开始。在测试单通道系统之后,通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制,其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性(以脉冲响应为特征)。系统可以扩展到 SIMO(单输入多输出)类型的多通道版本,其中相同的转速计/参考信号经过适当的延迟(噪声信号通过座舱的声学传播)后驱动八个单通道系统,这些系统与多个增益延迟组合连接,以减少各个通道之间的串扰。
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息,自适应过程从假设的波形(具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号)开始。在测试单通道系统之后,通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制,其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性(以脉冲响应为特征)。系统可以扩展到 SIMO(单输入多输出)类型的多通道版本,其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟(噪声信号通过座舱的声学传播)后驱动八个单通道系统,这些系统与多个增益延迟组合连接,以减少各个通道之间的串扰。
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息,自适应过程从假设的波形开始(具有足够幅度、相位和频率的正弦信号,甚至低通滤波的参考噪声信号)。在测试单通道系统后,通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制,其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性(以脉冲响应为特征)。系统可以扩展到 SIMO(单输入多输出)类型的多通道版本,其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟(噪声信号通过座舱的声学传播)后驱动八个单通道系统,这些系统与多个增益延迟组合连接,以减少各个通道之间的串扰。
虽然当今战场的动能武器射程、速度和杀伤力都有了显著改善,但交战能力的提高远远超过了敌我识别能力的提高。这种竞争态势导致态势感知 (SA) 和理解的扩展进展缓慢,反映了卡尔·菲利普·戈特弗里德·冯·克劳塞维茨描述的“战争迷雾”概念所带来的长期挑战。由于动能武器效果增强(交战距离更长而非更短),战场有效面积缩小,为单个平台配备多种通信路径源以获得提高杀伤力和生存能力所必需的态势感知变得越来越重要。然而,即使有了军队现代化的努力,预算现实和正在进行的行动的紧迫性也更加强调对现有平台的增强。因此,许多现有的空中、地面和海上平台都在寻求改进通信,以实现 Link 16(战术数据链的主要视距波形)提供的所需 SA,但必须对现有系统进行内部交易,特别是在尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C) 方面。“网络化”联合部队的需求只会使这一需求更加迫切,但这并没有消除平台上已有的传统通信路径的需求。小型战术终端 (STT) KOR-24A 由 ViaSat 和 Harris 开发,是一种双通道无线电,旨在满足具有 SWaP-C 限制但需要同时访问 Link 16 和宽带波形或传统通信路径(包括甚高频和超高频 (VHF/UHF))的用户的需求。借助 STT,现在可以使用来自地面网络的战术信息并将该信息传递到 Link 16,反之亦然,从而在空军和地面部队之间创建无缝的 SA 和通用作战图 (COP)。它还为配备传统 VHF/UHF 无线电的 SWaP 受限平台提供了升级到 Link 16 的途径(同时保持其传统功能),而无需影响平台 SWaP。