XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System射频
展示最前沿的射频：未来半导体技术的开创性飞跃
Forefront RF 凭借其创新的移动无线电前端设计方法，已成为半导体行业创新的典范，带来了与传统方法的重大转变。自 2020 年成立以来，该公司一直致力于重新定义移动通信技术的潜力。通过创造其独有的 Foretune TM 技术，Forefront RF 不仅解决了可穿戴设备和智能手机的当前问题，而且还为下一代无线通信的美好未来奠定了基础。
采用 130nm CMOS 技术的射频功率放大器多级电源调制器：基于比较器的方法
摘要：节能功率放大器 (PA) 可以延长电池寿命，同时又不牺牲线性度，对移动设备来说越来越重要。包络跟踪 (ET) 设计中的电源调制器会影响射频 (RF) PA 的效率提升。本文介绍了一种基于比较器的电源调制器的设计，该调制器可动态控制驱动 PA 所需的电源电压。 前置放大器被设计用于放大 RF 输入信号，包络检测器在比较器的 0 - 3.3 V 摆幅范围内跟踪放大信号。 单位比较器被设计为工作在 2.1 GHz 频率下，最小上升时间延迟为 0.2 ns，并且它被级联以用作 8 位比较器。多级电源调制器接收来自 8 位比较器的输入。这通过限制流过由比较器关闭的晶体管的电流来确定流向 PA 的电流量。因此，基于比较器的包络跟踪系统旨在设计 ET 电路并将功率附加效率提高到大约 45%。此外，ET 电路不包含电感器等笨重元件，因此预计会占用较少的芯片面积。
脉冲射频方法的进步和疼痛调节疼痛的挑战
r e s e a r c h m a p。j p / s e i f u k u i / p u b l i s h e d _ papers / 41351951“用电刺激剂进行超声成像可用于内侧区域的慢性膝盖疼痛。< / div> < / div> < / div>JA临床报告2022 ；8：92。4）福岛等：：
YOLO用于射频信号分类
免责声明这一信息是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或过程披露或代表其使用将不会侵犯私人拥有的私有权利。参考文献以商品名称，商标，制造商或其他方式指向任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构的支持。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
可疑射频电磁场 (RF-...
此信息取自基于证据的联合创伤系统 (JTS) 疑似射频电磁场过度暴露临床实践指南 (CPG)。JTS CPG 可在 JTS CPG 网站或 JTS 部署医学网站上找到。
使用非接触射频信号监测长期心脏活动
图1的概述。a，我们的系统将RF信号从胸部反射为输入并输出实时IBI，然后将其用于诊断心脏病。b，本文使用的RF设备的示意图爆炸视图。c，我们的系统由三个组成部分组成：信号选择，节拍频率模式提取和HRV估计。首先，我们引入了信号选择算法，以选择具有丰富心跳信息的体素点。然后，我们将信号分解为各种频率组件，并使用高频组件获得节拍频率模式。最后，我们从模式中提取心跳峰来计算HRV。d，在两种情况下评估了拟议的系统：临床场景和日常生活情况。e，对拟议的系统进行了三个任务的评估，包括在大规模临床环境中监测HRV，在大规模临床方面诊断心脏病，并在长期日常生活情况下监测HRV。
航天射频电缆组件
三十多年来，Amphenol CIT 一直为航天应用（地球轨道及更远、载人和无人任务）提供高可靠性 RF 同轴电缆组件（柔性和半刚性）。凭借针对 Amphenol CIT 电缆量身定制的坚固的 Amphenol CIT 连接器设计，可打造优化的电缆组件，我们在提供微波传输线产品方面拥有丰富的经验，这意味着您可以与我们合作，为您提供经过验证的解决方案，以应对您最苛刻的航天技术挑战，包括 V 波段的工作频率、功率处理（CW、多路复用器、电离）、PIM、辐射、热真空和低温操作等。Amphenol CIT 产品已通过多项特定项目要求的认证，并可根据 NASA EEE-INST-0002 和 ESCC 3408 提供。
射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。