XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样率
解耦硬件和软件问题...
此抽象 API 允许异步处理传输和接收，并可选择由事件驱动。对于传输需求，SDR 应用程序可以自由生成完整的传输需求，并将其提交给描述符中指示的未来传输（即异步操作）。或者，应用程序可以提交带有空样本缓冲区的传输需求，并等待通知开始写入样本。此事件通知将在需求的实际开始时间之前触发，以补偿传输路径延迟。收到通知后，应用程序必须至少以与请求中配置的采样率一样快的速度生成样本，以避免下溢。类似地，应用程序可以异步提交接收需求并在方便时检查样本缓冲区。与传输一样，应用程序可以等待指示第一个样本已到达的事件。由于接收路径中的延迟，此事件自然会在接收请求的开始时间之后发生。应用程序从样本缓冲区读取样本的速度不能快于指定的采样率。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
DNA/DNR/DNF-AI-222
2 线 ±0.8 °C / ±1.6 °C ±0.2 Ω / ±0.4 Ω ±0.4 Ω / ±0.8 Ω ±0.8 Ω / ±1.6 Ω ±0.8 Ω ±0.08% / ±1% 读数 激励电流 50 µA 典型值（所有范围） 电阻范围 0 – 40,000 Ω 通用 A/D 规格 增益误差 ±0.005 %（典型值） 输入 INL 误差 6 ppm 典型值，15 ppm 最大值 输入阻抗 >5000 MΩ 抗混叠滤波 @47.6% 采样率，~100 dB/十倍频 50/60/400 Hz 陷波滤波 >70 dB，采样率为 19.7 Hz 或更低 通道间串扰 < 0.03 Ω 或 0.08 °C，使用 100 Ω PT RTD 隔离 350 Vrms，通道间和通道间过压保护 -15 V 至 +15 V（电源开启或关闭时，电流必须限制在 ±20 mA） 功耗 最大 4 W 工作温度（经测试） -40 °C 至 +85 °C 工作湿度 95%，无凝结 振动 IEC 60068-2-6 IEC 60068-2-64 5 g，10–500 Hz，正弦 5 g (rms)，10–500Hz，宽带随机
倾转旋翼机试验台上贝尔 699 旋翼的声学评估
2.1 旋翼机气动声学 ................................................................................................................ 19 2.1.1 飞机模式 ................................................................................................................ 20 2.1.2 直升机模式 ................................................................................................................ 22 2.1.3 过渡模式 ................................................................................................................ 25 2.2 旋翼机声学数据处理技术 ............................................................................................. 26 2.2.1 信号滤波 ................................................................................................................ 27 2.2.2 采样率 ................................................................................................................ 28 2.2.3 信号平均 ................................................................................................................ 28 2.2.4 声学图 ................................................................................................................ 29 2.2.5 距离校正 ................................................................................................................ 30 2.2.6 旋翼飞行器的声学指标 ................................................................................................ 32
ADS8504 - 德州仪器
• 工业过程控制 • 250 kHz 采样率 • 数据采集系统 • 标准 ± 10 V 输入范围 • 数字信号处理 • 45 kHz 输入时的 73 dB SINAD • 医疗设备 • ± 0.45 LSB 最大 INL • 仪器仪表 • ± 0.45 LSB 最大 DNL • 12 位无丢失代码 • ± 1 LSB 双极零误差 ADS8504 是一款完整的 12 位采样 A/D • ± 0.4 PPM/ ° C 双极零误差漂移转换器，采用最先进的 CMOS 结构。它包含一个完整的 12 位、基于电容器的 SAR A/D，带有 S/H、参考、时钟、用于微处理器使用的接口和 3 态输出驱动器。和 16 位 ADS8505 ADS8504 的采样率为 250 kHz • 在整个温度范围内使用内部或外部参考速率。精密 • 全并行数据输出电阻提供行业标准 ± 10 V 输入 • 250 KSPS 范围内典型功耗为 70 mW，而创新设计允许从单个 +5 V 电源运行，功耗低于 100 mW。
用机载测量的云粒子尺寸分布...
摘要。在试飞期间，原型机载数字全息仪器 HOLODEC（云全息探测器）获取全息数据，对其进行数字重建，以获得冰粒的尺寸（等效直径在 23 至 1000 µ m 范围内）、三维位置和二维图像，然后使用自动算法计算冰粒尺寸分布和数量密度，几乎无需用户干预。全息方法具有样本体积大小明确且不受颗粒尺寸或空速影响的优点，并提供了一种检测破碎颗粒的独特方法。全息方法还允许将体积采样率提高到超过原型 HOLODEC 仪器的采样率，而后者仅受相机技术的限制。在云的混合相区域中获取的 HOLODEC 尺寸分布与试飞期间飞机上 PMS FSSP 探测器的尺寸分布非常吻合。利用沿光轴的深度位置检测破碎粒子的保守算法可从数据集中消除明显的冰粒破碎事件。在这种特殊情况下，与所有粒子的尺寸分布相比，当量直径为 15 至 70 µ m 的粒子的非破碎粒子的尺寸分布减少了大约两倍。
CI3166xa – 6 位、100MHz、3.3V/1.8V IQ ADC
概述 CI3166xa 是一款双高速低功耗 6 位 100 MS/s ADC 核心单元，专为 0.18um 1P6M +MiM CMOS 技术而设计。ADC 架构采用插值闪存 ADC，以低功耗和输入电容实现高采样率。可编程增益放大器用于适应 0.25 V、0.5 V 和 0.75 V 的满量程输入范围。参考电压在内部生成，并提供外部用于去耦目的。
基于转移熵的方法从临床角度分析睁眼和闭眼条件下的信息流
研究正常或病理条件下的大脑动态已被证明是一项具有挑战性的任务，因为对于最佳方法没有统一的共识。在本文中，我们提出了一种基于传递熵的方法来研究健康受试者在睁眼（EO）和闭眼（EC）静息状态下不同大脑半球之间的信息流。我们使用了一个模拟临床环境中技术条件的实验装置，并从 65 Hz 采样率的 24 通道脑电图（EEG）短记录中收集数据集。我们的方法考虑了两种条件下的半球间和半球内信息流分析，并依赖于从 EEG 通道之间的传递熵估计计算出的 4 个指标。这些指标提供有关活动连接的数量、强度和方向性的信息。我们的结果表明，在 EC 条件下，alpha、beta1 和 beta2 频带的信息传递有所增加，但在任何一种条件下，半球间信息移动都没有优先的方向。这些结果与之前报道的以更高采样率进行更密集的 EEG 记录的研究一致。总之，我们的方法表明，在 EO 和 EC 静息状态下，大脑信息传递的动态存在显著差异，这也可以应用于常规临床治疗。
具有串联双线性的节能 delta-sigma ADC ...
Delta-sigma (ΔΣ) ADC 广泛用于信号采集和处理应用。因此，这种类型的 ADC 被用作编解码器和助听器，这些设备需要信号路径具有较大的动态范围 [1-4]。与奈奎斯特速率转换器相比，ΔΣ ADC 更易于设计，因为它们不需要具有严格参数的模拟组件。过采样转换器对输入信号带宽进行采样，因此无需使用抗混叠滤波器。通过中等过采样率和增加的采样率，可以设计高分辨率 ADC。这可以有效降低整个功耗，同时保持所需的分辨率 [5]。电压缩放适用于数字电路设计，以降低散热量，同时牺牲速度。已报道了几种解决该问题的技术，例如体驱动电路、SAR 操作、亚阈值操作 [6-9] 和过零电路 [10, 11]，但这些电路的性能非常低。delta-sigma ADC 是一种非常高效的结构，具有过采样和噪声整形特性。连续 ΔΣADC 的工艺缩放因子和带宽得到了改善。高性能模拟电路包括无运算放大器流水线 ADC [12, 13]、节能逐次逼近寄存器 (SAR) ADC [14, 15] 和数字校准技术 [16, 17]。为了在时域中处理信号，压控振荡器 (VCO) 起着重要作用 [18-24]。当触发器同步时，VCO 输出会在 VCO 中引入量化误差。
MAX30102 评估套件 | 数据表
数据记录从菜单栏中选择文件 | 记录，ADC 数据可以记录到 .csv 文件中，可以使用文件 | 定时数据收集选项收集特定时间的数据，时间范围从 5 到 60 秒。设置所需配置后，按“开始监控”按钮捕获数据。每个数据集的标题包括采样率、LED 电流、脉冲宽度和模式的设置。如果文件名未更改，后续数据收集将附加到现有文件并包含新标题。