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PLL 设计和时钟/频率生成（讲座 4）
I. 时钟和频率生成概述 1. 课程介绍 2. 现代通信系统中的锁相时钟 II. 锁相基础 1. PLL 线性模型 2. 环路组件 3. 环路动态 4. 瞬态响应和采集 5. PLL 行为模拟 III. PLL 设计 1. 系统设计视角 - 杂散和调制 - 相位噪声/抖动 - 稳定时间 - 带宽优化 2. 电路设计方面 - 相位检测器 - 电荷泵 - 分频器 - 压控振荡器 3. 延迟锁定环
解开婴儿大脑中的社会经济地位和种族......
摘要背景：种族通常被用来代替多种特征，包括社会经济地位。分离这些因素，找出影响婴儿结果的机制，如出生体重、胎龄和大脑发育，并指导适当的干预措施和制定公共政策，这些都至关重要。方法：使用人口统计学、社会经济和临床变量来模拟婴儿结果。在出生体重和胎龄的分析中，共有 351 名参与者被纳入。对于使用脑体积的分析，在删除缺少磁共振成像扫描和符合我们排除标准的参与者后，共纳入 280 名参与者。我们用线性和非线性模型对这三种不同的婴儿结果进行了建模，包括婴儿大脑、出生体重和胎龄。结果：非线性模型比线性模型更能预测婴儿出生体重（R 2 = 0.172 vs. R 2 = 0.145，p = .005）。与线性模型相比，非线性模型在对出生体重进行建模时，将收入、邻里劣势和歧视经历的重要性排在了种族之前。种族不是妊娠周龄或结构性脑容量的重要预测因素。结论：与现有的社会科学文献一致，与出生体重相关的研究结果表明，种族是与结构性种族主义相关的非线性因素的线性替代。能够解开通常与种族相关的因素的方法对于政策制定很重要，因为它们可以更好地识别和排列影响结果的可修改因素。
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
线性经济中生产函数的运用
1 引言 如今，人们越来越接受这样的观点：向可持续发展转型至关重要 (Szalmáné Csete 和 Buzási，2020 年)。在巨大的社会压力下，越来越多的公司正在开发和应用新的创新商业模式，以实现更可持续的生产 (Torok 等人，2018 年)。自工业革命以来，工业生产就被描述为线性模型 (Torok 等人，2014 年)。1970 年至 2017 年间，全球材料开采量增长了两倍，并且还在继续增长。全球材料开采是一种全球性风险 (Mulvaney，2019 年)。公司生产由线性模型中的以下要素组成：资源的开采、组合和加工、消费，然后丢弃。促进可持续性的政策努力主要集中在线性过程的最后阶段，即废物管理、回收和再利用 (Hartley 等人，2020 年)。大多数用作原材料的自然资源都是稀缺的，而且这些资源大多是不可替代的，或者只能以非常高的成本进行替代（Csete 等人，2013 年；Harazin 和 Pálvölgyi，2014 年）。经济活动以自然资源的使用为基础（Zilahy，2016 年）。因此，资源稀缺也会影响经济领域，新兴竞争会推高商品价格并导致各种价格波动（Hartley 等人，2020 年）。循环经济为扩大可持续和劳动密集型经济活动提供了机会。2020 年 3 月，欧盟通过了
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
NASA功率气象数据的统计分析，用于评估
Received: 15/08/2024 Revised: 20/10/2024 Accepted: 7/11/2024 ____________________________________________________________________________________________ This study addresses the critical need for reliable, long-term meteorological data to assess the impact of global warming on food security and human well-being.研究表明，基于卫星的空间数据库，尤其是NASA的功率数据查看器的实用性，在评估区域气候趋势时的实用性。我们使用固定站的数据分析了1992年至2022年的六个气候参数。对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。 ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。 这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。 关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据
通过结构，监督和生成的对抗学习测试定向无环图
在本文中，我们提出了一种针对定向无环图（DAG）的新假设测试方法。虽然有大量的DAG估计方法，但DAG推理解决方案的相对匮乏。此外，现有方法通常施加一些特定的模型结构，例如线性模型或加性模型，并假设独立的数据观察结果。我们提出的测试允许随机变量之间的关联是非线性的，并且数据与时间有关。我们基于一些高度灵活的神经网络学习者进行测试。我们建立了测试中的渐近保证，同时允许每个受试者的受试者数量或时间点差异到无穷大。我们通过模拟和大脑连接网络分析来证明测试的功效。
为什么重力是非Quantum
摘要：Niels Bohr的综合分析表明，经典世界是不可从量子力学衍生的必要的其他独立概念结构。测量结果必须始终经过经典表达。此外，线性“逆转”或任何其他单一线性模型/解释都不能导致观察到的非线性经典物理学。正如我们将看到的，构成一般相对性动态非线性时空的不变客观经典事件是这种经典结构。因此，需要经典的重力才能使许多相互不兼容的可能性成为观察到的非线性世界的具体现实的抽象和正式，完美的量子机械永恒的共存。这也意味着“量子重力”是伪造问题，一个幻影，“量子时空”的矛盾。