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World File Search System振荡器
耦合 CP 分解同步 MEG-EEG 信号用于区分光驱动过程中的振荡器
脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 是研究大脑功能和组织的当代方法。同时获取的 MEG-EEG 数据本质上是多维的并表现出耦合。本研究使用耦合张量分解从间歇性光刺激 (IPS) 期间的 MEG-EEG 中提取信号源。我们采用耦合半代数框架通过同步矩阵对角化 (C-SECSI) 进行近似 CP 分解。在使用模拟基准数据将其性能与其他方法进行比较后，我们将其应用于 12 名参与者在 IPS 期间的 MEG-EEG 记录，其中个体 alpha 频率的分数在 0.4 到 1.3 之间。在基准测试中，C-SECSI 比 SECSI 和其他方法更准确，尤其是在病态场景中，例如涉及共线因子或具有不同方差的噪声源。分量场图使我们能够将视觉诱发的大脑活动的生理意义振荡与背景信号区分开来。分量的频率特征可识别出相应刺激频率或其第一谐波的同步，或单个 alpha 波段或 theta 波段的振荡。在对 MEG 和 EEG 数据的组分析中，我们观察到 alpha 和 theta 波段振荡之间存在相互关系。使用 C-SECSI 的耦合张量分解是一种强大的方法，可用于从多维生物医学数据中提取生理意义的源。无监督信号源提取是使先进的多模态信号采集技术可用于临床诊断、术前规划和脑机接口应用的重要解决方案。
![b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”](/simg/2/2f4fca7a9ebfa5cb60fe7de58e772a96f031e18a.webp)
b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”
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b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二进制通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”
分布式简并带边振荡器
摘要 — 我们提出了一种新型振荡器，通过设计两个耦合周期波导的色散来呈现简并带边 (DBE)。DBE 是四阶特殊简并点 (EPD)，即表示波导系统的四个本征模式无损耗和增益的融合。我们提出了一种分布式 DBE 振荡器，该振荡器在周期耦合传输线中实现，具有独特的模式选择方案，即使在负载变化的情况下也能实现稳定的单频振荡。由于与 EPD 概念相关的独特功能，DBE 振荡器有可能提高 RF 源的效率和性能。这类振荡器有望改进离散分布式相干源，并可扩展到辐射结构以实现新型有源集成天线阵列。
LAO-NCS：激光辅助自旋扭矩纳米振荡器-...
处理大数据，尤其是视频和图像，是现有冯诺依曼机面临的最大挑战，而人脑凭借其大规模并行结构，能够在几分之一秒内处理图像和视频。最有前途的解决方案是受大脑启发的计算机，即所谓的神经形态计算系统 (NCS)，最近得到了广泛的研究。NCS 克服了传统计算机一次一个字思考的限制，得益于类似于大脑的数据处理大规模并行性。最近，基于自旋电子的 NCS 已显示出实现低功耗高密度 NCS 的潜力，其中神经元使用磁隧道结 (MTJ) 或自旋扭矩纳米振荡器 (STNO) 实现，并使用忆阻器来模拟突触功能。尽管与 MTJ 相比，使用 STNO 作为神经元所需的能量较低，但由于启动具有可检测输出功率的振荡需要高偏置电流，因此基于自旋电子的 NCS 的功耗与大脑之间仍然存在巨大差距。在本文中，我们提出了一种基于自旋电子的 NCS（196 × 10）概念验证，其中通过微瓦纳秒激光脉冲辅助 STNO 振荡来降低 NCS 的功耗。实验结果表明，通过将 STNO 加热到 100 ◦ C，设计的 NCS 中 STNO 的功耗降低了 55.3%。此外，与室温相比，100 ◦ C 时自旋电子层（STNO 和忆阻器阵列）的平均功耗降低了 54.9%。与室温下典型的基于 STNO 的 NCS 相比，所提出的基于激光辅助 STNO 的 NCS (LAO-NCS) 在 100 ◦ C 下的总功耗提高了 40%。最后，与室温下典型的基于 STNO 的 NCS 相比，LAO-NCA 在 100 ◦ C 下的能耗预计可降低 86%。
基于电压可变电感器的线性电压控制正交振荡器实现
Ź i = Zi/ α 1 β 1 α 2 δ 2 (2) 其中 α 1,2 = (1 ─ε i,1,2 )/ (sτ i,1,2 +1) ，β 1 = (1 ─ε v1 )/ (sτ v1 +1) 和 δ 2 = (1 ─ε o1 )/ (sτ o1 +1)。直流增益误差完全可以忽略不计 ( ε << 1)[ 13] ；滚降极点出现在非常高的频率范围 (>> 100MHz) 并且它们非常接近 [14 ]。因此，我们可以写出 τ i,v,z ≈τ ≡ 1/ω p ，从而得出 α 1 β 1 α 2 δ 2 = 1/ { (sτ) 4 + (4sτ ) 3 + (6sτ) 2 + 4s τ +1 （3）忽略高阶项，对于频域写出 sτ = jωτ ≡ jω/ω p ≈ ju ；我们得到一个修正的 L 值，其中 u << 1，因为 Ĺ /L ≈ {1/ √(1+16 u 2 )} ∟─arctan (4 u ); u << 1 （4）因此，器件滚降极点的影响可以忽略不计。如图 1(a) 所示，将所提出的 VVI 应用于具有分流电容器 (C s ) 和串联电阻器 (r) 的选择性 BP 滤波器中，其传递函数为 V o /V i (s) ≡ F(s) 为 F(s) = (sL/r)/ { s 2 LC s (1+ m ) +(sL/r) + 1} (5)
单离子机械振荡器的量子增强传感
特殊量子态用于计量学，以实现低于经典行为状态 1,2 所确定的极限的灵敏度。在玻色子干涉仪中，压缩态 3、数态 4,5 和“薛定谔猫”态 5 已在各种平台上实现，并且与使用相干态的干涉仪相比，其测量精度更高 6,7 。另一种在计量学上有用的状态是两个具有最大能量差异的本征态的相等叠加；理想情况下，这种状态可以达到量子力学所允许的最大干涉灵敏度 8,9 。这里我们展示了在谐振子的情况下这些量子态的增强灵敏度。我们扩展了现有的实验技术 10，以创建高达 n = 100 的阶数状态，并在单个捕获离子的运动中生成谐振子基态和形式为 ∣ ⟩ ∣ ⟩ + n ( 0 ) 1 2 的数态的叠加，其中 n 高达 18。虽然实验不完善使我们无法达到理想的海森堡极限，但我们观察到对机械振荡器频率变化的灵敏度增强。这种灵敏度最初随 n 线性增加，在 n = 12 时达到最大值，与具有相同平均占据数的相干态的理想测量相比，我们观察到计量增强了 6.4(4) 分贝（不确定度是平均值的一个标准差）。这样的测量应该提供改进的特性
机械振荡器运动的量子放大
机械振荡器是日益多样化的精密传感应用中必不可少的组件，包括引力波探测 ( 1 )、原子力显微镜 ( 2 )、腔光力学 ( 3 ) 和弱电场测量 ( 4 )。从量子力学的角度来看，任何谐振子都可以用一对非交换可观测量来描述；对于机械振荡器，这些可观测量通常是位置和动量。这些可观测量的测量精度受到不可避免的量子涨落的限制，即使振荡器处于基态，这些涨落也会出现。使用“压缩”方法，可以操纵这些零点涨落，同时根据海森堡不确定性关系保留它们的乘积。这种压缩可以提高一个可观测量的测量精度，但代价是另一个可观测量的波动增加（5）。尽管已经在各种物理系统中创建了压缩态，包括电磁场（6）、自旋系统（7）、微机械振荡器（8-10）和单个捕获离子的运动模式（11、12），但利用压缩来增强计量一直具有挑战性。特别是，在检测过程中添加的噪声会限制计量增强，除非它小于压缩噪声。可以通过增加要测量的信号幅度来克服低噪声检测的要求。在光学干涉测量 ( 13 ) 和自旋系统 ( 14 ) 中，已经证明压缩相互作用的逆转可以放大
扩展腔二极管激光主振荡器电源...
典型的性能波长767 nm（k），780 nm（rb）871 nm（yb +），1064 nm（yag）1070 nm（al +）光学功率> 30mw30mw内在线宽5 <3 kHz 〜3 kHz 〜3 kHz 〜3 kHzfWHm linewidth（fwhm linewidth（10°S）5 <100 khz 5 <<<100 khz 5 <<<100 khz 5 <<<<100 khz <<<100 khz <<<<<<<<100 khz。足迹25 x 80mm²质量40 g空间资格和任务