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World File Search System滤波器
低通滤波器仿真模型的开发
摘要 本研究将讨论低通滤波器这一主题。研究范围将包括研究人员在整个实验过程中获得的数据、低通滤波器的样本图、理论和背景介绍以及数据和结果的分析。此外，研究还将研究一个名为 Multisim 的软件程序，以更准确地观察低通滤波器的行为。选择这个主题是因为这是研究人员最熟悉的滤波器类型。此外，这种类型的滤波器用于许多音频应用中，它可以消除背景噪音、消除数据分析中的特定频率、无线电调谐等等。因此，这种类型的滤波器被称为高切或高音切滤波器。这种熟悉是每个小组成员在整个课程中的先前经验和学习的结果。关键词：低通滤波器、截止频率、RC 低通滤波器、RL 低通滤波器、频率响应。1. 简介低通滤波器是只接受低频信号通过并阻止高频信号的滤波器 [1]。低频信号被定义为频率值低于截止频率的信号 [2]。此外，它分离输入信号，并根据频率值接受或拒绝信号。此外，它由与电感器或电容器连接的电阻器组成。只有两种类型的低通滤波器，即电感式和电容式低通滤波器 [3,4]。电容滤波器是电阻器和电压源串联连接。电容器两端的阻抗与频率成反比关系，而电容器的阻抗会随着频率值的增加而减小 [5]。这意味着电容器对低频具有高电阻，从而阻止其通过电容器。它对高频信号的电阻也很低。高频信号将通过电容器，因为它对它的电阻很低，而电容器将拒绝低频信号。因此，它将通过输出电压。由于电容器的反应性，电容器倾向于将高频信号与低频信号分开 [6]。
硅光子mems加载滤波器
引言硅光子学在过去几十年中已成为高性能光子集成电路（PIC）的成熟技术。标准化的硅光子技术平台受益于公认的制造工艺，基于CMOS Electronics Microfrication的体验，并助长了PIC设计师作为标准图书馆组件的大量高性能设备。中，基于光圈谐振器的附加电源过滤器已证明成功地在波长分层多路复用（WDM）电路中操纵光谱通道。标准硅光子平台中的主动加载过滤器通常会利用热形或等离子体分散效应。热控制的附加电源过滤器提供多种可调性（> 10 nm），但MS响应时间缓慢[1]。他们的高功耗和热串扰限制了可以集成在单个电路中的组件的数量。附加滤波器提供了NS响应时间，没有实质性的串扰[2]。然而，此类过滤器通常具有有限的调谐范围，并且由于组件的活性区域中的光子载体散射而导致过多的光学损失。最近，微机电系统（MEMS）技术已被认为是增强标准硅光子学的绝佳途径。好处包括低功率运行，大型指数可调性以及与标准硅光子平台制造过程的兼容性[3]。迄今为止，通过实现可移动的波导和环/磁盘谐振器[4] - [6]来实现硅光子磁极加载滤波器。尽管如此，此类先前的演示需要定制的光子技术。
使用自调节优化卡尔曼滤波器对时变脑网络进行建模
脑网络是复杂的动态系统，其中不同区域之间的定向相互作用在感觉、认知和运动过程的亚秒级尺度上发展。然而，由于神经信号及其未知噪声成分的高度非平稳性质，动态脑网络建模仍然是当代神经科学的主要挑战之一。在这里，我们提出了一种基于卡尔曼滤波器创新公式的新算法，该算法经过优化，可在未知噪声条件下跟踪快速发展的定向功能连接模式。自调节优化卡尔曼滤波器 (STOK) 是一种新型自适应滤波器，它嵌入自调节记忆衰减和递归正则化，以确保高网络跟踪精度、时间精度和对噪声的鲁棒性。为了验证所提出的算法，我们在现实替代网络和真实脑电图 (EEG) 数据中与经典卡尔曼滤波器进行了广泛的比较。在模拟和真实数据中，我们都表明 STOK 滤波器估计定向连接的时间频率模式具有显著优越的性能。STOK 滤波器的优势在真实 EEG 数据中更加明显，其中该算法从大鼠的颅脑 EEG 记录和人类视觉诱发电位中恢复了动态连接的潜在结构，与已知生理学高度一致。这些结果确立了 STOK 滤波器是模拟生物系统中动态网络结构的强大工具，有可能对大脑功能产生的网络状态的快速演变产生新的见解。
先进的 BAW 滤波器技术及其对 5G 的影响
5G 的全球推广和物联网的快速扩张带来了重大的全新 RF 滤波挑战。Qorvo 的体声波 (BAW) 滤波器技术正在不断进步，以克服这些挑战。主要进展包括：BAW 滤波器不断发展，以支持更高的频率和更大的带宽，以适应新的 5G 和 Wi-Fi 频段扩展。复杂的多滤波器模块（多路复用器和天线复用器）正用于解决 RF 系统挑战，尤其是 5G。此外，更小的 uBAW（微型 BAW）外形尺寸有助于将复杂的 RF 前端 (RFFE) 架构压缩到手机和物联网 (IoT) 设备有限的空间中。同时，Qorvo 的 BAW 技术有助于缓解与更高频率和更小外形尺寸相关的散热问题。
先进的 BAW 滤波器技术及其对 5G 的影响
5G 的全球推广和物联网的快速扩张带来了重大的全新 RF 滤波挑战。Qorvo 的体声波 (BAW) 滤波器技术正在不断进步，以克服这些挑战。主要进展包括：BAW 滤波器不断发展，以支持更高的频率和更大的带宽，以适应新的 5G 和 Wi-Fi 频段扩展。复杂的多滤波器模块（多路复用器和天线复用器）正用于解决 RF 系统挑战，尤其是 5G。此外，更小的 uBAW（微型 BAW）外形尺寸有助于将复杂的 RF 前端 (RFFE) 架构压缩到手机和物联网 (IoT) 设备有限的空间中。同时，Qorvo 的 BAW 技术有助于缓解与更高频率和更小外形尺寸相关的散热问题。
基于 VDVTA 和 OTA 的 CMOS 实现的全电子可调一阶全通滤波器，在低电源电压 ± 0.85 V 下具有最佳线性度
本文介绍了一种新型一阶全通滤波器配置。所提出的全通滤波器配置采用两种配置，即基于 VDVTA 和 OTA 的一阶全通滤波器配置。所提出的第一种配置采用单个 VDVTA 和一个接地电容器，而所提出的第二种配置采用两个 OTA 和一个接地电容器。所提出的两种配置都是完全电子可调的，其品质因数不依赖于可调极点频率范围。所报告的配置具有较低的主动和被动灵敏度，并且功耗较低，电源电压非常低，±0.85 V，偏置电压为±0.50 V。使用 0.18 µm CMOS 技术工艺参数验证了所提出的 VDVTA 和两个基于 OTA 的一阶全通滤波器配置的 PSPICE 模拟。
使用区域时空卡尔曼滤波器对深部脑活动进行源成像
a 基尔大学医学心理学和医学社会学系，德国基尔 D-24113。b 基尔大学实验与应用物理研究所，德国基尔 24098。c 基尔大学神经儿科系，德国基尔 D-24098。d 明斯特大学生物磁学和生物信号分析研究所，德国明斯特 D-48149。e 基尔大学工程学院数字信号处理和系统理论组，德国基尔 D-24143。f 伯特利福音医院儿童和青少年精神病学和心理治疗系，德国比勒费尔德 33617。
采用改进型进位算法对 FIR 滤波器进行分析与设计 ...
摘要：便携式多媒体设备和通信系统的蓬勃发展，对节省面积和功耗的高速数字信号处理 (DSP) 系统的需求也随之增加。有限脉冲响应 (FIR) 滤波器是设计高效数字信号处理系统的重要组成部分。数字有限脉冲响应 (FIR) 滤波器的使用是 DSP 中的主要模块之一。数字乘法器和加法器是 FIR 滤波器中最关键的算术功能单元，也决定了整个系统的性能。因此，低功耗系统设计已成为主要的性能目标。本文提出了一种使用超前进位加法器和乘法器设计的 FIR 滤波器。其中乘法器由改进型超前进位加法器的内部电路提出。超前进位加法器 (CLA) 用于加法运算，它使用最快的进位生成技术，通过减少修复进位位所需的时间来提高速度，而乘法器则以分层方式执行乘法过程。因此，所提出的方法可以最大限度地降低 FIR 滤波器的有效功率和延迟。初步结果表明，与传统方法相比，使用所提出的乘法器方法的 FIR 滤波器实现了更少的延迟和功率降低。所提出的 FIR 滤波器使用 Verilog 代码进行编程，并使用 Xilinx ISE 14.7 工具进行综合和实现。并使用 Xpower 分析器分析功率。关键词：进位前瞻加法器、FIR 滤波器、乘法器、数字信号处理
低电源电压±0.82V下最低功耗的基于VDTA的电调谐波有源滤波器的CMOS实现
本文介绍了一种基于电压差分跨导放大器 (VDTA) 的波有源滤波器的高阶电压和电流模式低通或高通滤波器。针对波有源滤波器的基本有源构建模块，提出了波等效变量技术和拓扑模拟以及使用波变量技术的操作实现。将所提出的波等效技术与正确选择端子连接一起应用于波有源滤波器。本文提出，实现波有源滤波器的基本元件是串联电感和并联接地电容。通过使用 SPICE 模拟和 0.18 µm TSMC CMOS 技术参数，实现了最低功耗为 ±0.82 V 的 4 阶低通和高通巴特沃斯滤波器，从而验证了所提出的波有源滤波器。
用于可解释且高效的黎曼分类的切空间空间滤波器
摘要 — 目标：基于黎曼几何的方法已被证明是脑机接口 (BCI) 解码的良好模型。然而，这些方法受到维数灾难的影响，无法部署在高密度在线 BCI 系统中。此外，黎曼方法缺乏可解释性，导致人工制品决定分类性能，这在人工制品控制至关重要的领域（例如患者群体中的神经反馈和 BCI）是有问题的。方法：我们严格证明了切线空间上的任何线性函数与相应的派生空间滤波器之间的精确等价性。在此基础上，我们进一步提出了一组无需密集优化步骤的黎曼方法降维解决方案。使用开放式 BCI 分析框架，针对经典的常见空间模式和切线空间分类验证了所提出的流程，该框架总共包含 7 多个数据集和 200 个主题。最后，通过可视化相应的空间模式验证了我们框架的稳健性。主要结果：与经典的切线空间分类相比，所提出的空间滤波方法具有竞争力，有时甚至略好的性能，同时在测试阶段将时间成本降低了 97%。重要的是，无论通道数量多少，所提出的空间滤波方法的性能都只使用四到六个滤波器组件，这也通过可视化的空间模式进行了交叉验证。这些结果揭示了每个记录会话中存在潜在神经元来源的可能性。意义：我们的工作促进了对基于黎曼几何的 BCI 分类的理论理解，并允许更有效的分类以及从基于黎曼方法构建的分类器中去除伪影源。