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适用于 X 波段 AESA 雷达应用的 10W GaN on SiC CPW MMIC 高功率放大器，PAE 为 44.53%
本文介绍了一种用于雷达应用的新型 X 波段碳化硅 (SiC) 共面波导 (CPW) 单片微波集成电路 (MMIC) 高功率放大器 (HPA) 设计。在设计中，采用了 0.25 μ m γ 形栅极和高电子迁移率晶体管 (HEMT)，它们采用了碳化硅基氮化镓技术，因为它们具有高热导率和高功率处理能力。此外，在 8.5 GHz 至 10.5 GHz 的频率范围内，反射系数低于 -10 dB，可产生 21.05% 的分数带宽。此外，MMIC HPA 在 2 GHz 带宽内实现了 44.53% 的功率附加效率 (PAE)，输出功率为 40.06 dBm。此外，由于 MMIC HPA 具有高输出功率、宽工作带宽、高 PAE 和紧凑尺寸，因此非常适合用于 X 波段有源电子扫描阵列雷达应用。索引术语 — 有源电子扫描阵列 (AESA) 雷达、共面波导 (CPW)、碳化硅 (SiC) 上的氮化镓 (GaN)、高电子迁移率晶体管 (HEMT)、单片微波集成电路 (MMIC)、高功率放大器 (HPA)。
通过使用L波段缩放参考
摘要 - 建造土壤水分（SM）的气候数据记录（SM）需要通过合并板载不同卫星的传感器的检索来计算长时间序列，这意味着在原始时间序列上执行偏见校正或重新缩放。由于它们的长时间跨度和高时间频率，模型数据可以用作重新缩放的常见参考。但是，某些应用程序需要避免观察性气候数据记录中的模型依赖性。在本文中，讨论了从L -band传感器之一专门设计用于测量SM的L-带传感器之一的参考遥感数据的可能性。高级微波扫描辐射计2 SM时间序列通过将其累积分布函数（CDF）与土壤水分和海洋盐度（SMOS），土壤水分积极被动（SMAP）和全球土地数据同化系统（GLDAS）Noah Noah模型时间序列相匹配，从而重新缩放。CDF计算作为时间序列的函数进行了批准，从四年到九年中发现了显着差异。通过空间差异代替时间不允许我们从短时间序列中计算出更好的CDF。重新定义的时间序列显示高相关性（r> 0。8）相对于参考，原始的偏差（<0.03 m 3·m -3）。还对使用几个SMO或SMAP数据集进行重新缩放的时间序列也针对原位测量进行了评估，并显示出类似于或使用模型GLDAS重新缩放的表演。评估了观察数据的随机误差和差距对重新恢复的影响。这些结果表明，实际上可以将L-带数据用作来自其他传感器的Rescale时间序列的参考来构建SM的长时间序列。
一维金属性和π波段超导性在Rho-econizonate自由基煎饼
摘要：由钾和一氧化碳制成的凝结相的计算探索导致预测由环状六元的氧化碳阴离子和K +阳离子组成的稳定盐，k n（C 6 O 6）m。在半导体和金属相中，这些系统中的降低状态范围很大，C 6 O 6分子正式降低-2，-3，-3.5和-6。特别关注K 3 C 6 O 6，其中三分激发的激进阴离子在一维中紧密且平衡地堆叠。自由基的等距相互作用极为罕见，通常由于自发的对称性破坏，PEIERLS或JAHN-TELLER失真而不稳定。K 3 C 6 O 6的显着例外是通过相互间隔的多中心键（也称为煎饼键）与大离子拒绝的相结合来解释的。这种引人入胜的相互作用促进了在费米水平上极高的状态密度，并导致我们预测极端金属性，电阻率的负温度系数以及在环境压力条件下的稀有π波段超导率。这些预测振兴了使用金属盐的分子设计来搜索新的有机导体和超导体。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。 Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在中 道德，监管和S Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系 档案中的库弗特·Unige疫苗在护理中犹豫... frei，Anja等。在高度感染发生率时期，杂交免疫力的发展。在：国际流行病学杂志，2 小鼠相关的脂肪性肝炎 eLandaloussi，Yannis等。了解小脑结构与社会能力之间的关系。在：分子自闭症，2023年，第1卷。 14，n° Wacker Bou Puigdefabregas，Julie Caroline等。先天性核心肌病和延迟发作的限制性CA 的成功心脏移植 有限的利润和充分性 朝两极分化纠缠的宣传分布 经颅多普勒超声检查 假肢术语的词汇表2023：第十版 重新定义未知初级>的癌症 扩展触点会破坏流量 Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征
摘要目的：用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里，我们提出了一种新方法，该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接，而不是与运动相关的激活。方法：使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈，将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果：十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性，该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论：这些结果提供了概念证明，即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的，并且在行为上是有用的。意义：该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用，并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面（BCI）的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏（SMR）的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈，因此可以学会自愿调节大脑活动（Kamiya，1969）。SMR对应于α和β频率（〜8-30 Hz）中感觉运动皮层中神经元基的活性，这被真实或想象中的运动抑制（Arroyo等，1993; Pfurtscheller等人，2006年）。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代，即控制假体和机器人设备（Galan等，2008; McFarland等，2008）。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中，神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力（Birbaumer等，2007； Daly等，2008）。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节（Buch等，2008; Broetz等，2010; Caria等，2011; Ramos-Murguiarlday等，2013），因此可以看作是对运动成像训练的支持（Mattia等人（Mattia等，2012）。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）糖尿病性视网膜病（DR）的续集是糖尿病（DM）的频繁并发症，是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性，以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环，导致DR转化为PDR，具有特征性的眼部属性，包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤，慢性炎症，新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征，其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关，多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学，微血管缺陷和小血管疾病，慢性炎症和过度的组织重塑，本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
极化子跳跃在所有无定形阴极电致色素氧化物中诱导的双波段吸收
图1个极化子跳跃在WO 3中诱导的双波段吸收。A在不同时间间隔的GalvanoStatic电荷插入后WO 3膜的原位光学透射率。b，在450 nm（表示可见范围）和1100 nm（代表NIR范围）的WO 3膜的电荷能力的函数。c，od光谱是波长的函数，以及北极理论的吸收系数的理论计算。理论曲线已分解为下两个面板中的两个偏振子峰。d，在电荷插入过程中在不同时间的WO 3（W 4 F峰）膜的XPS光谱。e，d中XPS光谱得出的相应的W值的比例。XPS光谱和其他电荷插入状态的比例可在图中看到S6。f，C（A 1，A 2;左侧尺度）的两个峰的振幅显示为LI插入时间的函数，并将其与位点饱和理论获得的跳跃效率（H.E;右手尺度）相比。H.E.通过45分钟XPS的插值在D下降到零，从而获得了15和30分钟的点。
适用于高动态范围雷达接收器的 GaN-on-Si 100 纳米 Ka 波段 MMIC LNA
由于低成本无人机的普及，小型无人机的高爆检测最近已成为一个非常重要的课题，因为这对安全构成了越来越大的潜在风险[1][2]。FMCW 雷达被认为是最适合无人机检测的解决方案之一，因为它结构简单，具有短距离检测能力[1]-[4]。小型无人机的检测是一项具有挑战性的任务，因为它们的尺寸非常有限，并且采用非反射材料，因此雷达截面 (RCS) 非常小。因此，只有利用毫米波频率、高发射功率以及具有低噪声系数 (NF) 和高动态范围的接收器，才能优化雷达检测范围和分辨率。在这种情况下，氮化镓 (GaN) 微波技术代表了性能最佳的解决方案，因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的性能系数[4]-[6]。利用微波频率下卓越的 GaN 功率密度，有利于实现紧凑型高功率发射器，以增强无人机目标的弱回波信号（低 RCS）。另一方面，由于兼具低噪声和宽动态范围特性，GaN 技术在 RX 部分也非常有吸引力 [5]-[9]。这一特性对于用于无人机检测的 FMCW 雷达接收器至关重要，因为 LNA 需要检测非常低的无人机回波信号（接近热噪声水平），同时在存在强干扰/阻塞信号的情况下保持其线性度，这些信号通常是由于雷达杂波和其自身发射器功率放大器的泄漏造成的 [3][4]。在本文中，我们描述了一种基于 GaN 的 Ka 波段 MMIC LNA，可用于 FMCW 雷达接收器，用于小型无人机检测。采用 mmW-GaN 技术可以同时瞄准低 NF、高增益和大动态范围，从而在 Ka 波段上方实现无与伦比的综合性能。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
N 波段系统中的 Berry 曲率和量子度量
参数相关的哈密顿矩阵的特征值在参数空间中形成能带结构。在这样的 N 带系统中，由贝里曲率和量子度量张量组成的量子几何张量 (QGT) 通常通过数值获得的能量特征态计算得出。这里，提出了一种基于特征投影器和（广义）布洛赫矢量的 QGT 替代方法。它比特征态方法提供更多的分析见解。具体而言，仅使用哈密顿矩阵和相应的能带能量，即可获得每个能带的完整 QGT，而无需计算特征态。最显著的是，众所周知的以哈密顿矢量表示的贝里曲率双带公式被推广到任意 N 。使用三带和四带多重费米子模型说明了该形式化，尽管具有相同的能带结构，但它们具有非常不同的几何和拓扑性质。从更广泛的角度来看，这项工作中采用的方法可以用于计算任何物理量或研究任何可观测量的量子动力学，而无需明确构建能量本征态。
L 波段合成孔径雷达：当前和未来在地球科学中的应用
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