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交叉耦合介电波导滤波器
配置，这对于集成应用程序很方便。此外，由于其高Q值和高功率能力，它们具有广泛的应用。在参考文献13中，设计了TM01模式单片介电滤波器，该滤光滤光片结合了使用带有低二电恒定恒定支撑的U形金属探针实现的负耦合。在参考文献14中，使用深层盲孔来基于介电波导结构实现负耦合。在参考文献15中分析了波导滤波器电容电容式负耦合理论。但是，这些类型的耦合需要高加工精度，并且需要一次成型，这不利于质量生产。这项研究涉及基于介电波导腔的一种正耦合结构的建议以及负耦合结构。该结构涉及一种集成的设计，可以通过简单地通过二线波导中的孔或盲孔来实现。在预期的位置钻孔或盲孔发射并模压滤波器的介电波导后，并且介电波导的表面完全金属化并同时涂层，这对于制造和调试非常方便。以四阶带通滤波器为例，本研究涉及一种介电波 - 导向器交叉耦合过滤器的设计。正耦合使用两个浅盲孔在对称的上方和下方的两个浅盲孔中，而中间通过一个连接两个盲孔的孔。负耦合是使用对称上方和下方的两个浅盲孔实现的。分析了正耦合设计理论，并阐明了过滤器的正向设计过程。制成的过滤器的总尺寸为27×27×5 mm，中心频率为3.5 GHz。带宽为5％，插入损失小于0.5 dB，带内的返回损耗大于15 dB，并且在3.25和3.65 GHz时产生了两个带外的传输零。
空间脑部 MRI 滤波方法分析......
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器（例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器）将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜，因此应用了标准线性滤波器（例如高斯滤波器和维纳滤波器）并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验，发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
基于脑电图模拟的空间滤波方法的性能：对中风患者的BCI研究
该研究报告了中风后神经疗法的中风患者在操作基于运动构象的脑部计算机界面（MI-BCI）的表现，并比较了三种不同的BCI空间滤波技术。对五名中风患者进行了实验，这些患者总共进行了15次Mi-BCI疗程，以围to的肢体为目标。在每个会话的初始校准阶段收集了脑电图数据，并通过使用源功能共同调节（SPOC），频谱加权的常见空间模式（SPECCSP）和过滤器银行常见的空间模式（FBCSP）BCI方法制作单个BCI模型。FBCSP的准确性显着高于SPOC的准确性（85.1±1.9％vs. 83.0±1.9％； P = 0.002），而FBCSP的准确性略高于SPECCSP的准确性（85.1±1.9％vs. 83.8±2.0％; P = 0.068）。SPOC和SPECCSP之间没有明显差异（p = 0.616）。平均误报比率为16.9％，17.1％，14.3％，而SPECCSP，SPOC，FBCSP的平均假阴影分别为15.5％，16.9％，15.5％。总而言之，我们证明了中风患者能够控制MI-BCI，并且可以用作早期中风阶段中互补神经居住的MI-BCI方法。
基于微环谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器
敏感传感器、全光开关和可重构分插滤波器[5-7]。前期工作中，利用微环谐振器（MRR）的对称谐振特性，已经制作出许多带宽可调的器件[8-12]。例如，一种是基于单个微环谐振器的滤波器，其谐振器的耦合系数由微机电系统调整。然而，要实现 MEMS 可调谐性，需要施加近 40 V 的高驱动电压 [5]。另一种也是基于单个微环谐振器的滤波器 [13]。其谐振器的耦合系数由热光移相器调整。这种滤波器的缺点是带宽变化范围有限，带外抑制性能较差。还有一种结合了 MZI 和环形谐振器的滤波器，环形谐振器嵌入 MZI 臂中，其带宽调谐受到带内纹波和插入损耗的限制 [14]。在本文中，我们展示了一种基于环形谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器。它由两个单个 MRR 和一个由两个 1 9 2 多模干涉 (MMI) 构成的 MZI 结构组成。两个单个 MRR 的耦合系数均由热光移相器调谐。在这种新设计中，由两个 TiN 加热器控制的两个 MRR 可用于产生额外的相位以打破正常 MRR 的对称洛伦兹形状。通过两个不对称洛伦兹形状的叠加可以观察到 Fano 谐振，并且 3 dB 通带明显增宽。利用硅的热光（TO）特性，带宽范围从0.46到3.09nm，比以前的器件更宽。输出端口的消光比大于25dB，自由光谱范围（FSR）为9.2nm，适合光电集成电路中的传输。众所周知，通过端口3dB，带宽是一个重要的
基于分布式卡尔曼滤波器的分布式计算解决方案，用于基于 WSN 的水管道监测中的泄漏检测
摘要：无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信，这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中，我们提出了一种完全分布式的解决方案，其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏，而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量，展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性，并介绍了功耗。物理实现的结果表明，分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性，同时保持了 WSN 的使用寿命。
提交，型号92FFD，风扇滤波器扩散器 - 关键环境应用-Aluminum -ECM- HEPA或ULPA滤波器
描述：Nailor 92FFD系列风扇滤光器扩散器旨在为洁净室环境提供HEPA/ULPA过滤空气。这些单元旨在用于洁净室应用，例如微电子，制药，生物技术以及航空航天制造/组装和激光/光学工业。所有92FFD系列全体会议由机器人焊接的元素和风扇/电机组件组成，以确保可重复，刚性，清洁和近乎泄漏的设计，并符合当前最严格的泄漏测试。ECM技术提供了超能量的高效设计，具有精确设置恒定空气量的能力。随着滤波器加载会增加风扇外部静压，ECM将补偿以保持设定的气流。过滤器被固定在全体会议中，以接触过滤器的凝胶通道的连续刀边缘，从而提供防泄漏密封。过滤器受四分之一固定器的穿孔脸部可移动的脸部保护。
UltraCap® HD 胶囊滤波器
UltraCap ® H.D.组件可以安装并支撑在适当支撑的刚性直列管道连接上。还提供壁挂支架和配件支架。对于需要多个 UltraCap ® H.D.胶囊过滤器的应用，建议使用 Meissner 的 UltraSnap ® 过滤器组件。该组件将预胶囊过滤器和最终胶囊过滤器固定到一次性过滤系统中，以便即插即用。请联系 Meissner 了解详情。
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。