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AVRG750LCD智能LCD UPS
网络能源智能LCD系列AVRG750LCD不间断的电源（UPS）保障PC和其他电子设备（显示器，电缆/DSL调制解调器，VoIP路由器和家庭影院设备），避免了停电，棕色，棕色，冲浪，尖顶，SAGS，SAGS和其他电源的电源。
Stereo-Review-1997-02.pdf - 世界无线电史
“这款猛烈的系统可能会击败您听过或见过的任何其他系统。”-Brent Butterworth，十年最佳家庭影院扬声器 专家们一致认为：Definitive 的 BP2000 是一款了不起的产品！我们彻底改造了扬声器，将六驱动器双 D'Appolito 双极阵列与内置（侧置）300 瓦有源 15 英寸低音炮相结合。（是的，每个扬声器都内置了一个完整的有源低音炮！）结果是非凡的声音性能，超出您听到过的任何声音。音乐和电影都以无与伦比的纯度、透明度和逼真度再现。令人惊叹的高分辨率成像和超棒的低音效果让您完全沉浸在声音的狂喜中。Definitive 完整的 AC -3 就绪 BP2000 家庭影院系统是终极音乐和电影表演的完美选择。圆圈号读者服务卡上的 15 请参阅我们的经销商列表第 108 页
BOSE的测试解决方案
Bose Corporation通过在1968年引入901®直接/反射®扬声器系统来建立自己。在此介绍中，Bose通过为栩栩如生的声音复制设定了新的标准，获得了国际的好评。BOSE出现的主要技术列表不断增长。十四年的研究导致了声学波导扬声器技术的发展，这是我们屡获殊荣的Wave®无线电，Wave®音乐系统和AcousticWave®系统的开发。引入Acoustimass®Speaker的引入对扬声器尺寸和声音之间关系的常规思考。扬声器很小，足以适合您的手掌，并带有奥斯卡蒂姆斯的外壳可产生出色的声音质量。BoseLifestyle®系统中发现的专有集成系统设计为家庭影院系统设定了新的标准。
已公布的异议商标 - USPTO
用于数字数据处理和分析的电子设备，即包括用于测量和处理电信号的高频记录器和用于数据采集、数据可视化和频域变换的信号发生器的测量系统以及信号发生器；用于数字记录、传输和再现声音和图像的设备，即用于电视和广播演播室的数字混音台、数字收音机和录音机、包括机顶盒和数字数据压缩器/解压缩器的数字家庭影院系统；数字数据和信号处理系统，即微处理器模块和数字信号处理器模块；空白磁性数据载体和空白磁性数据记录载体；空白光学数据载体和空白光学数据记录载体；空白机械数据载体和空白机械数据记录载体；用于分析、处理、生成和可视化数字信号（例如声音、图像和测量数据）的处理器和操作系统的计算机软件；电子元件，即可编程逻辑半导体和微处理器；用于开发信号和数据处理系统的计算机软件和计算机硬件；以及用于开发信号和数据处理系统软件和硬件的计算机软件和计算机硬件（美国 CLS. 21、23、26、36 和 38）。
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S，右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：170 ms/ch @ fs = 48 kHz • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频控制处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S、右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：fs = 48 kHz 时为 170 ms/ch • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，在可选时间段内缓冲数据，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。其中 fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
虚拟现实中的实时情感检测：基于情感和脑电信号三维模型的技术
本文探讨了一种实时检测虚拟现实 (VR) 用户情感状态的技术的开发。该技术通过一项实验的数据进行测试，实验中 18 名参与者在 VR 家庭影院内观看了 16 个包含情感内容的视频，同时记录了他们的脑电图 (EEG) 信号。参与者根据三维情感模型评估了他们对视频的情感反应。分析了该技术的两种变体。两种变体之间的区别在于用于特征选择的方法。在第一个变体中，使用线性混合效应 (LME) 模型选择从 EEG 信号中提取的特征。在第二个变体中，使用递归特征消除和交叉验证 (RFECV) 选择特征。两种变体都使用随机森林来构建分类模型。通过交叉验证获得准确度、精确度、召回率和 F1 分数。进行了方差分析以比较每个变体中构建的模型的准确性。结果表明，特征选择方法对分类模型的准确性没有显著影响。因此，两种变体（LME 和 RFECV）在检测 VR 用户的情感状态方面似乎同样可靠。分类模型的平均准确率在 87% 到 93% 之间。