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World File Search System滤波器
静态掩蔽技术在磁控溅射技术中线性可变滤光片生产中的应用
从设计角度来看，获得可变滤波器的可能性取决于多层涂层的光谱特性与某些层（如果不是全部）厚度的依赖关系。在由两个金属镜形成的法布里-珀罗滤波器的特定情况下，腔层厚度的简单变化会使其中心波长发生偏移。这种简单的结构具有自然提供宽抑制带的优势，但不足以提供尖锐的过渡带通，并导致高吸收损耗。为了改善最后一点，一种解决方案是使用所谓的感应透射滤波器方法，其中金属层放置在介电法布里-珀罗滤波器腔内电场分布最小处 [2-4]。然而，生产具有任意指定抑制、宽度和锐度特性的滤波器的唯一方法是使用标准的全介电方法，该方法由多腔法布里-珀罗结构与附加介电短波长和长波长通断滤波器相关联形成。在这种情况下，所有层的厚度必须通过一个公共因子进行调整，从而产生比例的波长偏移，以产生可变滤波器[5,6]。
使用自适应改进的运动想象分类...
a. 将空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。b. 计算过滤后的训练数据和训练标签之间的损失。c. 通过更新空间滤波器来最小化损失。（4）保存学习到的空间滤波器。（5）将学习到的空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。（6）从过滤后的训练数据中提取特征以获得训练特征。（7）使用训练特征和训练标签训练分类器。（8）保存训练后的分类器。（9）预处理原始测试数据以获得处理后的测试数据。（10）将学习到的空间滤波器应用于处理后的测试数据以获得过滤后的测试数据。（11）从过滤后的测试数据中提取特征以获得测试特征。（12）使用训练后的分类器预测测试特征的标签。（13）返回预测的测试标签。
利用人工智能技术对 3D 运动物体进行目标估计滤波
1.研究目的：为了提高复杂运动目标的跟踪和平滑能力，需要提高地面设备的指挥控制和信息相关功能的性能。特别是需要提高与指挥控制设备配合使用的雷达的性能。作为雷达目标跟踪算法，已经提出了M3（多机动模型）滤波器、IMM（交互多模型）滤波器等。该类滤波器对高机动目标有较高的跟踪性能，有望作为未来指挥控制雷达的滤波器。然而，有许多参数必须提前设置，例如运动模型的转移概率。在本研究中，我们设计了一种融入人工智能技术的过滤器，旨在提高处理三维运动物体的能力。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关方法，由旋转气体滤波器产生的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个在高分压下充满测量成分的微型单元。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，将附加干涉滤光片旋转到第二个滤光片上，可以限制测量成分吸收带上的光谱范围。消光和其他信号处理的计算由单光束双波长法进行。
航空伺服弹性飞行控制设计...
军用飞机武器系统的气动伺服弹性飞行控制系统设计的目的主要是优化给定控制律的前向路径和反馈结构。控制律参数（如增益、相位超前滤波器和陷波滤波器）涵盖了所有设想的飞机配置的全飞行包线中的所有条件，这些飞机配置携带外部导弹、外挂物、炸弹，所有可能的对称和非对称组合。在优化过程中得出的控制律增益和相位超前滤波器被认为与马赫数和飞行高度有关，而结构滤波器（即陷波滤波器）可能是所有飞行条件和大量外部外挂物配置组的变量或常数。描述了飞行控制系统开发的设计策略和程序，其中包括飞行动力学耦合系统的建模、代表性选定外部外挂物的结构动力学、执行器和传感器以及数字飞行控制系统的影响。展示了不同的示例，记录了设计过程。 FCS 陷波滤波器的设计基于飞机模型，该模型描述了耦合飞行动力学、飞行控制动力学以及在代表性外部存储配置的地面和飞行结构耦合测试中测得的结构动态行为。本文
跟踪与 3D 中高度机动目标相关的 Frenet-Serret 框架
在雷达应用中，轨道维护是该过程的一个重要组成部分。从数学上讲，它可以归结为一个滤波问题，即必须从嘈杂的位置测量中滤除飞机的当前位置、速度以及可能的高阶导数。我们将此问题简称为“目标跟踪”。当飞机机动时，由于运动的不可预测性，该问题很难解决。在过去的四十年中，这一领域一直是广泛研究的对象，参见 [1]。跟踪的主要自由度是 1- 描述目标运动的动力学模型，以及 2- 使用的（统计）滤波器。对于动力学模型，有很多可能性，但线性模型通常用于工业应用，最著名的是 Singer 模型 [2]。对于滤波器，一种简单的稳健解决方案是 Castella 的噪声过程自适应卡尔曼滤波器 [3]。更现代的方法包括粒子滤波器 [4] 和用于跟踪的参考滤波器，即交互多模型 (IMM) 滤波器，参见 [1]。后者滤波器基于各种模型并行运行 (扩展) 卡尔曼滤波器组，并通过评估测量输出的可能性来评估每个模型的权重。这可以适应单个雷达可能面临的各种类型的目标和机动性程度。学术界现在主要转向多目标跟踪的挑战，并在视频中进行联合应用，参见 [5]。如今，雷达防空行业面临着新的挑战，目标的机动性越来越强。一些目标的速度可以达到 7 马赫，加速度为 15 g。通过运动模型注入一些结构的方法
Mann+Hummel智能空气解决方案
在指定供滤波器的标称流速度下，将测试气溶胶应用于滤波器介质。测试气溶胶的部分流是过滤器样品的上游和下游的。粒子计数方法确定颗粒浓度并计算分数效率曲线。分数效率曲线达到最小值的粒径称为MPP。简单地说，这是滤波器介质对定义的流速最差的粒径。
高性能 DC-AC 转换技术...
图 5.7：输出电压 V o 中的 IHD 评估 .............................................................. 124 图 5.8：LCLC 滤波器电容器 RMS 电流的评估 ........................................................ 126 图 5.9：LCLC 滤波器简化 ...................................................................................... 127 图 5.10：电压降与电感 ............................................................................................. 127 图 5.11：LCLC 滤波器谐振峰的阻尼 ...................................................................... 129 图 5.12：LCLC 滤波器的设计空间 ............................................................................. 130 图 5.13：用于 LCLC 滤波器设计验证的 SABER 模拟波形 ............................................. 133 图 5.14：具有并联 RC 阻尼的每相双交错 LCLC 滤波器 ............................................. 134 图 5.15：V PWM1 和 V PWM2 中的高频电压谐波 ............................................................. 136 图 5.16：跨L d ................................................................... 137 图 5.17：交错式 LCLC 滤波器的电感重量与电感 ........................................ 139 图 5.18：交错式 LCLC 滤波器的电感损耗与电感 ........................................ 139 图 5.19：耦合电感设计流程 ............................................................................. 141 图 5.20：交错式 LCLC 滤波器的 L d 与 L ............................................................. 143 图 5.21：交错式 LCLC 滤波器的 CI 与 L 的重量和损耗 ........................................ 143 图 5.22：交错式 LCLC 滤波器电容器 RMS 电流的评估 ........................................ 147 图 5.23：交错式 LCLC 滤波器电压降与电感的评估 ........................................ 148 图 5.24：交错式 LCLC 滤波器的设计空间 ........................................................ 149 图5.25：交错式 LCLC 滤波器的 SABER 仿真波形 ...................................................................... 151 图 5.26：滤波器重量比较 .............................................................................................. 153 图 6.1：原型系统的转换器拓扑 ...................................................................................... 156 图 6.2：电感器构造的关键阶段 ...................................................................................... 161 图 6.3：L 1 和 L 2 的测量电感 ...................................................................................... 162 图 6.4：绕组布置和构造的耦合电感 ............................................................................. 163 图 6.5：磁性元件重量比较 ............................................................................................. 165 图 6.6：转换器的热模型 ............................................................................................. 166 图 6.7：转换器的 3D 计算机模型 ................................................................................ 168 图 6.8：原型转换器 ................................................................................................ 169 图 6.9：原型转换器的详细 SABER 仿真模型 ...................................................................................... 170 图 6.10：PWM 波形比较，V PWM1 和 V PWM2 ........................................................................ 172 图 6.11：不同杂散电感值下的 V PWM1 ...................................................................................... 173 图 6.12：V PWM1 和 V PWM2 的 FFT 比较 ............................................................................. 175 图 6.13：电流比较，I 1 和 I 2 ............................................................................................. 176 图 6.14：I 1 和 I 2 的电流过冲比较 ............................................................................................. 176 图 6.15：I 1 和 I 2 的 FFT 比较 ............................................................................................. 178 图 6.16：V d 和 I d 的比较 ............................................................................................. 179 图 6.17：V d 和 I d 的特写比较 ............................................................................................. 179 图6.18：V d 和 I d 的 FFT 比较 ...................................................................................... 181 图 6.19：V 1 、IL 和 IC 的比较 ........................................................................................ 183 图 6.20：V o 和 I o 的比较 ............................................................................................. 185 图 6.21：V o 和 I o 的 FFT 比较 ...................................................................................... 186 图 6.22：测量值和计算值的转换器损耗比较 ............................................................. 187 图 6.23：转换器重量细目 ............................................................................................. 190................................... 186 图 6.22：测量值与计算值的变流器损耗对比 .......................................... 187 图 6.23：变流器重量细目 .............................................................. 190................................... 186 图 6.22：测量值与计算值的变流器损耗对比 .......................................... 187 图 6.23：变流器重量细目 .............................................................. 190
通过 LMS 干扰消除滤波器实现动态电极偏移消除的数字辅助多路复用神经记录系统
摘要 — 本文介绍了一种低功耗 (LP) 面积高效的植入式神经记录系统，该系统支持高密度神经植入 (HDNI) 应用。该系统采用时分多址方法同时记录 16 个神经电极。最小均方 (LMS) 算法用于通过使用单抽头数字自适应滤波器 (AF) 同时消除所有通道的缓慢变化电极偏移。所提出的技术采用 65 纳米 CMOS 技术制造，每通道面积为 0.00248 mm 2 ；其中 68% 是数字电路（因此可通过技术扩展）。整个系统每通道功耗为 3.38 µW，同时在 10 kHz 带宽内实现 2.6 µV rms 的输入参考噪声 (IRN)。所提出的系统的噪声效率因子 (NEF) 为 1.83，并且完全集成在芯片上。