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具有各种基板厚度的微带天线
基板厚度 6.1 简介................ ............. 6-1 6.2 带宽定义。6.3 根据测量结果确定带宽 6.4 计算薄天线元件的阻抗带宽。6.5 计算厚天线元件的带宽.... 6.6 结果与讨论 6.7 结论
使用无线网络带宽优化
2 尼日利亚河流州哈科特港河流州立大学计算机工程系 摘要 - 带宽分配和管理在满足应用程序的服务质量 (QoS) 要求方面发挥着至关重要的作用，并促进了以用户为中心的网络模型的转变。由于带宽是一种稀缺资源，传统的带宽分配方法逐渐被人工智能方法所取代，以提高带宽利用率。在本研究中，研究了鲸鱼优化算法 (WOA) 如何在无线网络中提供最佳带宽分配。WOA 是一种最近的群体智能方法，它模仿了座头鲸的觅食模式。在本研究中，带宽被分配给实时用户 (RTU) 和非实时用户，同时为未来用户保留带宽。模拟是在 MATLAB 中实现的，并从连接概率的角度讨论了结果，重点关注可用带宽和网络上的 RTU 数量。从结果来看，提出的 WOA 技术有效地优化了分配给用户的带宽，并展示了少量带宽的带宽管理。索引术语-鲸鱼优化算法、带宽分配、服务质量、无线网络、连接概率
关于先进 LDD-IFE 激光驱动器的 IFE 白皮书（最终版）
3. LDD-IFE 技术问题——有几种方法可以提供 LPI 抑制和辐射均匀性所需的带宽。每个激光源可能产生所需的全部带宽、部分带宽或跨越所需光谱的离散波长。宽带非相干系统因过大带宽导致的时间调制而引发激光损伤问题，而宽带频率上转换为紫外波长具有挑战性，因此在离散波长下工作的激光器应该更简单、更有优势，尽管考虑到 IFE 反应堆容器可用立体角的实际限制，可能需要光谱光束组合 [19] 将所有激光辐射传送到目标。基于 OPA 或激光的系统可以为 LDD-IFE 提供所需的宽带放大。
适用于高要求传输网络的强化 DWDM - ...
带宽增长及其对网络架构的影响网络运营商在扩展其光传输网络以满足最终用户不断增长的带宽需求同时管理整体网络经济性时面临着巨大的挑战。XGS-PON、25G/100G PON 和 5G 移动网络等新接入技术为用户提供了越来越高的带宽，而带宽需求毫无减弱的迹象。对越来越高的网络带宽和最低每比特传输成本的追求正推动 DWDM 城域聚合和城域核心网络走向相干 DWDM 技术，通常以每波长 100G、200G 甚至 400G 的速率运行。业内共识是，400G 收发器将开始主导城域聚合和城域核心网络，要么直接安装在第三方主机设备（如路由器或交换机）中，要么托管在转发器等 DWDM 硬件中。
BUSINGER, Moritz 等人。固态杂化电子-核自旋中的光学自旋波存储
目前，人们正在研究具有光控的固态杂质自旋，以用于量子网络和中继器。其中，稀土离子掺杂晶体有望成为光的量子存储器，具有潜在的长存储时间、高多模容量和高带宽。然而，对于自旋，通常需要在带宽（有利于电子自旋）和存储时间（有利于核自旋）之间进行权衡。这里，我们展示了使用 171 Yb 3 + ∶ Y 2 SiO 5 中高度杂化的电子-核超精细态进行的光存储实验，其中杂化可以同时提供长存储时间和高带宽。我们达到了 1.2 毫秒的存储时间和 10 MHz 的光存储带宽，目前仅受光控制脉冲的 Rabi 频率限制。在此原理验证演示中的存储效率约为 3%。该实验是首次使用具有电子自旋的任何稀土离子的自旋态进行光存储。这些结果为具有高带宽、长存储时间和高多模容量的稀土基量子存储器铺平了道路，这是量子中继器的关键资源。
适用于低功耗应用的基于级联反相器结构的多级 TIA
摘要 — 本文讨论了一种基于三级改进型反相器结构的多级互阻抗放大器 (TIA)。通过添加两个级联晶体管，传统反相器结构的性能得到了改善。与传统反相器相比，这种新结构的优点是消除了米勒电容，可以提供更高的速度和更宽的频率带宽。除了使用 G m / ID 技术外，本文还权衡了带宽、增益和功耗之间的平衡，介绍了一种用于光通信接收机系统中高比特率的低功耗互阻抗放大器。此外，还使用了有源电感器来减少占用面积并增加频率带宽。将改进电路的极点转移到更高的频率意味着在固定带宽范围内所需的直流电流更少，从而实现低功耗特性
一款让在线流媒体变得经济实惠的独立解决方案
如果没有 Airmont，应用程序将原生使用每个流媒体服务提供商指定的带宽。由于卫星延迟，视频流经常处于暂停状态并面临“缓冲”问题。此外，带宽不足以支持许多同时进行的流，并且每个流的成本都很高。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .