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对称操作跨导放大器和滤波器应用程序的扩展带宽方法
1。Psychalinos，C.，Kasimis，C。和Khateb，F。（2018）。使用单个输出操作式传感器管放大器多输入单输出通用双Quad滤波器。AEU International电子与通信杂志，93，360-367。 https://doi.org/10.1016/j.aeue.2018.06.037 2。Bano，S.，Narejo，G。B.和Shah，S。U. A. （2019）。 低电压单端单端操作性转导放大器用于低频应用。 无线个人通讯，106（4），1875- 1884年。 https://doi.org/10.1007/s11277-018-5726-1 3。 Ali，H。K.和Abdaljabar，J。S.（2017）。 使用操作性转导放大器（OTA）对主动过滤器进行分析和模拟。 欧洲科学杂志，13（15），170-184。 https://doi.org/10.19044/esj.2017.v13n15p170 4。 Mathad，R。S.（2014）。 使用操作转导扩展fir的低频滤波器符号。 IOSR工程杂志（IOSRJEN），4（4），21-28。 https://doi.org/10.9790/3021-04462128 5。 Rezaei，F。和Azhari，S。J. （2011）。 超低电压，高性能操作跨导放大器及其在可调的GM-C FIL TER中的应用。 Microelectronics Journal，42（6），827-836。 https://doi.org/10.1016/j.mejo.2011.04.012 6。 Abuelma'atti，M。T.和Quddus，A。 （1996）。 程序Mable电压模式多功能过滤器使用两个电流输送机和一个操作跨导放大器。 主动和被动电子组件，19（3），133-138。 https://doi.org/10.1155/1996/29750Bano，S.，Narejo，G。B.和Shah，S。U.A.（2019）。低电压单端单端操作性转导放大器用于低频应用。无线个人通讯，106（4），1875- 1884年。 https://doi.org/10.1007/s11277-018-5726-1 3。Ali，H。K.和Abdaljabar，J。S.（2017）。 使用操作性转导放大器（OTA）对主动过滤器进行分析和模拟。 欧洲科学杂志，13（15），170-184。 https://doi.org/10.19044/esj.2017.v13n15p170 4。 Mathad，R。S.（2014）。 使用操作转导扩展fir的低频滤波器符号。 IOSR工程杂志（IOSRJEN），4（4），21-28。 https://doi.org/10.9790/3021-04462128 5。 Rezaei，F。和Azhari，S。J. （2011）。 超低电压，高性能操作跨导放大器及其在可调的GM-C FIL TER中的应用。 Microelectronics Journal，42（6），827-836。 https://doi.org/10.1016/j.mejo.2011.04.012 6。 Abuelma'atti，M。T.和Quddus，A。 （1996）。 程序Mable电压模式多功能过滤器使用两个电流输送机和一个操作跨导放大器。 主动和被动电子组件，19（3），133-138。 https://doi.org/10.1155/1996/29750Ali，H。K.和Abdaljabar，J。S.（2017）。使用操作性转导放大器（OTA）对主动过滤器进行分析和模拟。欧洲科学杂志，13（15），170-184。 https://doi.org/10.19044/esj.2017.v13n15p170 4。Mathad，R。S.（2014）。使用操作转导扩展fir的低频滤波器符号。IOSR工程杂志（IOSRJEN），4（4），21-28。 https://doi.org/10.9790/3021-04462128 5。 Rezaei，F。和Azhari，S。J. （2011）。 超低电压，高性能操作跨导放大器及其在可调的GM-C FIL TER中的应用。 Microelectronics Journal，42（6），827-836。 https://doi.org/10.1016/j.mejo.2011.04.012 6。 Abuelma'atti，M。T.和Quddus，A。 （1996）。 程序Mable电压模式多功能过滤器使用两个电流输送机和一个操作跨导放大器。 主动和被动电子组件，19（3），133-138。 https://doi.org/10.1155/1996/29750IOSR工程杂志（IOSRJEN），4（4），21-28。 https://doi.org/10.9790/3021-04462128 5。Rezaei，F。和Azhari，S。J.（2011）。超低电压，高性能操作跨导放大器及其在可调的GM-C FIL TER中的应用。Microelectronics Journal，42（6），827-836。 https://doi.org/10.1016/j.mejo.2011.04.012 6。Abuelma'atti，M。T.和Quddus，A。（1996）。程序Mable电压模式多功能过滤器使用两个电流输送机和一个操作跨导放大器。主动和被动电子组件，19（3），133-138。 https://doi.org/10.1155/1996/29750
微带线带宽增强的分析方法
用于控制微带线馈电设计的参数主要包括带状线长度和宽度变化以及贴片的长度和宽度。馈线控制天线的回波损耗。为了提高效率，回波损耗应该较小。端口尺寸控制总带宽。为了增加带宽，端口也应该与馈线匹配。工作频带由天线的高度控制，最后贴片控制中心频率。该技术提供 0.1GHz 带宽，从 -15dB 开始考虑。该设计的回波损耗图如图 7 所示。匹配主要通过控制贴片的尺寸来实现。回波损耗图给出中心频率 12.7 GHz 处的 - 21.2dB。
紧凑型五重奏带有高选择性和宽带宽度
在本文中，提出了具有高选择性和宽带宽带的紧凑型五重杆置带的超宽带带通滤波器。该过滤器采用近似闭环C形的踏板阻抗谐振器来生成三重置换频带，并使用Hilbert Fractal曲线缝隙和L形谐振器分别创建单个缺口频带。多个缺口带的中心为5.29、6.61、7.92、8.95和9.93 GHz，以消除来自WLAN，C-Band和X波段无线服务的不良干扰。此外，引入了两个传输零，以提高锋利的裙子的选择性高达0.944。该过滤器可以同时表现出高尖锐的选择性和更宽的带宽。该过滤器是在RT/Duroid 5880子策略上制造的（εr= 2.2，厚度= 0.787 mm），并测量以验证仿真结果。模拟和测量都非常一致，显示了过滤器的良好性能。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
支持带宽较重的和低潜伏期的依赖性技术，带有绳索部署的白皮书CPAT84--sa-eng
以一个名为Open Network Foundation（ONF）的组织领导的一项以其中央办公室为中心的分解和虚拟化电信网络的开创性计划。该计划的主要目标是将云经济体带到电信中央办公室，重点关注简单性和系统互操作性。在过去几年中部署的电源项目已严重依赖数据中心脊柱网络架构。该架构与传统上传统上的结构方式大不相同。在传统电信网络的基础上，23英寸宽的电信机架，DC电源电信设备和单层纤维连接一直是常态。随着转向绳索的转移，将利用更多传统的数据中心设备，打开完全不同的基础设施产品。这些产品中的一些是多模纤维，交流电源，UPS设备和频带（OOB）管理铜线电缆的管理。
圆形微带的增益和带宽增强...
摘要圆形微带贴片天线（CMPA）的增益和带宽增强的设计已通过使用用作超级材料的矩形金属板中的圆形凹槽进行了提出。提出的概念是独特的，并且简单地作为增强增益和带宽的灵活方法。矩形形状的泡沫间隔剂已用于提供机械支撑，以放置优化的凹槽蚀刻矩形金属板超材。拟议的天线提供了约35.5％的阻抗匹配带宽在8.45 GHz至12 GHz之间的带宽，总带宽为3.55 GHz，而传统的圆形贴片为9.95 GHz，几乎显示了势不足的带宽（480 MHz）的4.8％，大约显示了4.8％的抗衡。峰值增益为7dbi。除了增强的带宽特征co-pol。在整个操作频段中保持10DBI的峰值增益。与常规CMPA相比，实现了3DBI增益。对于实验验证，已经使用市售介电底物制造了一组天线原型。测得的结果显示与模拟预测相似。关键字：带宽，圆形贴片天线，圆形凹槽，超隔板
基于微环谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器
敏感传感器、全光开关和可重构分插滤波器[5-7]。前期工作中，利用微环谐振器（MRR）的对称谐振特性，已经制作出许多带宽可调的器件[8-12]。例如，一种是基于单个微环谐振器的滤波器，其谐振器的耦合系数由微机电系统调整。然而，要实现 MEMS 可调谐性，需要施加近 40 V 的高驱动电压 [5]。另一种也是基于单个微环谐振器的滤波器 [13]。其谐振器的耦合系数由热光移相器调整。这种滤波器的缺点是带宽变化范围有限，带外抑制性能较差。还有一种结合了 MZI 和环形谐振器的滤波器，环形谐振器嵌入 MZI 臂中，其带宽调谐受到带内纹波和插入损耗的限制 [14]。在本文中，我们展示了一种基于环形谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器。它由两个单个 MRR 和一个由两个 1 9 2 多模干涉 (MMI) 构成的 MZI 结构组成。两个单个 MRR 的耦合系数均由热光移相器调谐。在这种新设计中，由两个 TiN 加热器控制的两个 MRR 可用于产生额外的相位以打破正常 MRR 的对称洛伦兹形状。通过两个不对称洛伦兹形状的叠加可以观察到 Fano 谐振，并且 3 dB 通带明显增宽。利用硅的热光（TO）特性，带宽范围从0.46到3.09nm，比以前的器件更宽。输出端口的消光比大于25dB，自由光谱范围（FSR）为9.2nm，适合光电集成电路中的传输。众所周知，通过端口3dB，带宽是一个重要的
使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。
超带宽解决方案的需求
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