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采用半导体分布掺杂区带宽可切换带通滤波器的新型合成方法
摘要 本文介绍了一种使用半导体分布掺杂区 (ScDDA) 作为有源元件的带宽可切换带通滤波器的新型合成方法。提出了一种协同设计方法，对可切换滤波器的有源和无源部分进行整体和同步设计。集成在硅基板中的 ScDDA 能够从半波长开路短截线转换为四分之一波长短路短截线。这种协同设计方法具有很大的灵活性，允许将有源元件直接集成在基板中，从而避免任何元件焊接。该合成是针对有源元件的两种状态开发的，并作为概念验证应用于四极带宽可切换带通滤波器。该滤波器工作频率为 5 GHz，在 OFF 状态下（当短截线通过开路终止时）带宽为 50%，在 ON 状态下（当短截线短路时）带宽为 70%。对于该滤波器，合成在两种状态下进行，允许选择两个所需的带宽。这些结果得到了良好的拟合，证明了这种方法的可行性。
序列密码重分的非线性滤波模型
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来，大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码，并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性，以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题，这些函数既要提供足够的安全性，又要实现高效。不幸的是，在过去的二十年里，文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失，因为非线性过滤模型的巨大优势在于，除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外，还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识，当满足所有标准时，这让人对其安全性充满信心。在本文中，我们构造了奇数个变量（n≥5）的平衡函数，这些函数具有以下可证明的性质：线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1，代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋，代数免疫度至少为⌈（n−1）/4⌉，快速代数免疫度至少为1+⌈（n−1）/4⌉，并且这些函数可以使用O（n）NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高，对于任何目标安全级别，我们都可以构造高效的可实现函数，以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差，即使变量数量很大，它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L，我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例，这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议，使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别，相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别，门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当，而对于 256 位安全级别，我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词：布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
基于直列拓扑的多频带 SIW 带通滤波器的合成与实现
摘要 — 本文提出了一种用于多频带带通滤波器 (MBPF) 的相似变换方法，将星型拓扑转换为直列拓扑。介绍了一种通用理论技术，用耦合矩阵的相似变换旋转代替传统的通过滤波器综合逐步提取 LC 电路，解决了参数提取过程中的舍入误差，提高了理论综合结果的准确性。直列拓扑的应用大大提高了滤波器设计的灵活性，降低了电路复杂性，简化了高阶 MBPF 的制造。基于基片集成波导 (SIW) 技术，设计和实现了一系列示例，包括三频、四频，特别是首次报道的五频三阶切比雪夫 SIW 带通滤波器。模拟响应与测量结果之间具有良好的一致性，验证了设计的滤波器模型和提出的理论方法。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
fvit：带有Gabor滤波器的焦点视觉变压器
视觉变形金刚在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的进步。一个普遍的信念是，这归因于自我注意力在对特征令牌之间的全球依赖性建模中的能力。然而，自我注意力仍然面临着密集的预测任务的几个挑战，包括高计算复杂性和缺乏理想的电感偏见。为了减轻这些问题，重新审视了视觉变压器与Gabor过滤器的潜在优势，并提出了使用卷积的可学习的Gabor过滤器（LGF）。LGF不依赖自我注意力，它用于模拟生物学视觉系统中基本细胞对输入图像的响应。这鼓励视觉变形金刚专注于跨不同尺度和方向的目标的歧视性特征表示。此外，基于LGF设计了仿生焦点视觉（BFV）块。此块从神经科学中汲取灵感，并引入了双路径前进网络（DPFFN），以模仿生物学视觉皮层的平行和级联信息处理方案。此外，通过堆叠BFV块开发了一个称为焦视变压器（FVITS）的金字塔骨干网络的统一家族。实验结果表明，FVIT在各种视觉任务中表现出卓越的性能。在计算效率和可扩展性方面，与其他同行相比，FVIT具有显着优势。
体声波滤波器设计的通用程序
I. 引言 如今，体声波 (BAW) 器件已用于要求高集成度和高性能的现代通信系统。基于氮化铝 (AlN) 或氧化锌 (ZnO) 等的 BAW 器件已得到广泛研究，该技术现已成为集成高达数 GHz 的本振和滤波器等窄带元件 (5%) 的有效替代方案 [1–4]。为了扩展 BAW 技术的应用，其他压电材料也受到研究，并被视为实现宽带元件的有希望的解决方案。本文提出了一种可应用于窄带和宽带带通滤波器设计的程序。该设计程序基于 BAW 谐振器的集总元件模型的优化，该模型与技术参数直接相关。本文讨论了所提方法的背景，即有效性，并选择了两个示例进行说明。第一个例子是为 UMTS 通信设计的窄带（3%）带通滤波器 [5]。第二个
扩展的卡尔曼滤波器具有最佳控制登革热模型
摘要：在现实生活中，由于各种测量局限性，登革热流行模型中的所有变量都可以测量。因此，需要一个工具来估计具有已知相关变量的未测量变量。估计非线性系统中变量的一种方法是扩展的卡尔曼滤波器（EKF）。接下来，使用这些估计的结果，将以疫苗接种的形式寻求最佳控制，以减少感染的数量。从仿真结果中可以得出结论，登革热模型的EKF状态估计足以估计在所选的干扰协方差范围内被随机变量干扰的状态。然后，发现干扰的标准偏差越小，开始时所需的最佳控制越小。因此，破坏越大，所花费的成本越大。
具有宽和快速调音功能的尼贝特锂锂vernier微型环滤波器
摘要：可调的光学微环形滤波器在光学通信，微波光子学和光子神经网络中起着重要作用。典型的微环滤波器基于微秒时间尺度的热光（TO）效应或具有有限的调谐范围的电用量（EO）效应。Here, we report a continuously tunable lithium niobate on insulator (LNOI) Vernier cascaded micro-ring filter with wire-bonded packaging integrated with both TO and EO tuning electrodes, featuring a 40-nm free spectral range (FSR), 2.3 GHz EO bandwidth, and a high sidelobe suppression ratio of 21.7 dB, simultaneously.我们的高性能光学微型环滤波器可能会成为未来LNOI光子电路的重要元素，并在高容量波长分段多发性多路复用（WDM）系统，宽带微波光子学，快速启用的外部外部腔激光器和高速光谱神经网络中应用。
103 Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 性能评估...
Gabor 滤波器、GLCM 和 DWT 在脑肿瘤分类中的表现评估 Fausat Fadeke Agboola 1；Wasiu Oladimeji Ismaila 2；Oluyinka Iyabo Omotosho 2；Adeleye Samuel Falohun 3；和 Folasade Muibat Ismaila 4 1 尼日利亚阿达马瓦州约拉莫迪博阿达玛大学物理科学学院计算机科学系。 2 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学计算机与信息学学院计算机科学系。 3 尼日利亚奥约州奥格博莫索拉多克阿金托拉理工大学工程与技术学院计算机工程系。 4 尼日利亚奥顺州理工学院计算机科学系。摘要 大脑对身体功能至关重要，如果不加以治疗，肿瘤可能会侵袭大脑，导致死亡、不受控制的生长和转移。因此，自动分类脑肿瘤类型对于加快治疗、制定更好的计划和提高患者生存率至关重要，因为人工诊断脑肿瘤类型在很大程度上依赖于放射科医生的专业知识和敏感性。因此，本文使用 Kaggle 数据库中的四类脑 MRI 肿瘤，评估了 Gabor 滤波器、灰度共生矩阵 (GLCM) 和离散小波变换 (DWT) 在识别正常和异常脑肿瘤方面的性能。性能分析侧重于二元分类，以确定每种特征提取方法的功效。研究发现，Gabor 特征的假阳性率 (FPR) 为 7.61%，假阴性率 (FNR) 为 8.57%，灵敏度为 91.43%，精确度为 81.36%，准确度为 92.13%，时间为 985.34 秒。 GLCM 特征的 FPR 为 9.69%，FNR 为 9.52%，灵敏度为 90.48%，精度为 77.24%，准确率为 90.36%，时间为 364.74 秒。DWT 特征的 FPR 为 11.42%，FNR 为 11.43%，灵敏度为 88.57%，精度为 73.81%，准确率为 88.58%，时间为 275.53 秒。GLCM 产生了最有效的特征提取器，它可以作为一种有用的技术，并作为放射科医生诊断脑肿瘤的第二读取器，以降低死亡率。关键词：Gabor 滤波器、GLCM、DWT、MRI 图像、脑肿瘤、分类。引言脑肿瘤是一种起源于脑内的疾病，当不规则细胞不受控制和限制地生长时，就会无视正常的细胞生长规律。
基于侧窗滤波的脑图像融合方法
脑医学图像融合在构建当代图像以增强相互和重复信息以用于诊断目的方面起着重要作用。提出了一种对脑图像使用基于核的图像滤波的新方法。首先，使用双边滤波器生成源图像的高频分量。其次，估计第一幅图像的强度分量。第三，对几个滤波器采用侧窗滤波，包括引导滤波器、梯度引导滤波器和加权引导滤波器。从而最小化第一幅图像的强度分量与第二幅图像的低通滤波器之间的差异。最后，基于三个评估指标对融合结果进行评估，包括标准差（STD）、特征互信息（FMI）、平均梯度（AG）。基于该算法的融合图像包含更多信息、更多细节和更清晰的边缘，有助于更好地诊断。因此，我们基于融合图像的方法能够很好地找到目标体积的位置和状态，从而远离健康部位并确保患者的健康。