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World File Search System采样率
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
Quantum 3 - 入门 - 第 A 期
注意：当控制台通过 USB 连接以 48kHz 或 96kHz 运行时，UBMADI（USB 音频）端口可提供最多 48 个音频 I/O 通道。无论控制台采样率如何，“UBMADI”都以 48kHz 运行。控制台工作面由 3 个部分组成，可配置为控制最多 128 个输入通道、24 个 VCA、64 个总线以及一个主总线（立体声/LCR/LCRS/5.1）和一个 24 x 24 矩阵。这 3 个部分中的每一个都有 12 个可分配的推子和一组可分配的屏幕通道控件，右侧部分有一对额外的推子，这些推子完全可分配，但默认为主总线和 Solo 1。控制台的总线架构是动态的，可以支持单声道、立体声、LCR 和 5.1 配置。多个控制台设置可以提供：带有共享舞台机架和增益跟踪的前台和监控。从另一个控制台或笔记本电脑远程控制一个控制台。
集成电路的开源设计
摘要 本文介绍了使用 SKY130 开源 PDK 设计自时钟 12 位非二进制全差分 SAR-ADC。整个混合信号电路设计和布局均采用免费开源软件创建。ADC 在 1.8V 电源下达到高达 1.44MS/s 的采样率，同时在 0.175mm 2 的小面积上消耗 703 μW 的功率。可配置抽取滤波器可以在使用 256 的过采样因子时将 ADC 分辨率提高到 16 位。使用 448aF 华夫饼电容器的 9 位温度计编码和 3 位二进制编码 DAC 矩阵导致每个输入的总电容为 1.83pF。使用 SKY130 高密度标准单元的形式来实现可配置的模拟功能，允许使用硬件描述语言对模拟电路进行参数化，并在有意数字化的工作流程中强化宏。
RIEGL 波形激光雷达技术的进步和...
Waveform-LiDAR 利用了两个关键特性：首先，脉冲飞行时间激光雷达的返回信号（从光学状态转换为电状态后）通过高采样率的模数转换器 (ADC) 进行数字化，同时覆盖宽动态范围。其次，数字化的回波信号会进行详细分析（信号检测和信号估计）——在线或离线——提供功能丰富的测距结果，包括目标的精确距离、信号强度以及从接收到的回波信号的实际形状得出的属性。结合角度测量和运动激光雷达应用中集成 IMU/GNSS 系统的测量，生成的 3D 点云不仅具有几何形状，还具有经过校准的附加属性，如振幅和反射率估计，从而简化了进一步的处理，如配准、地理参考和过滤。
G6 通用媒体网关 GENBAND 术语表 概念与规划
自适应差分脉冲编码调制。ADPCM 是一种压缩算法，通过频繁采样声音并以二进制形式给出样本值，将声音或模拟信息转换为二进制信息（一串 0 和 1）。ADPCM 在传输缓冲区之前对其进行压缩，并在接收缓冲区后对其进行解压缩。它用于在长距离光纤线路上传输声音，并将声音与文本和图像一起存储。G.721、G.726 和 G.727 是 ADPCM 的 Telcordia（和 CCITT）标准。G.726 ADPCM 计算 64kbps A 律或 µ 律 PCM 信号中两个连续语音样本之间的差异并记录该差异，因此使用更少的带宽。ADPCM 使用 8kHz 采样率（8000 个样本/秒）和 4 位编码，因此语音信号通过 32kbps（8000 x 4）数字信道传输，而不是 64Kbps 信道。另请参阅 PCM 。
用户手册 - 未来设计控件
C21 是 1/32 DIN 尺寸面板安装控制器。C91 是 1/16 DIN 尺寸面板安装控制器。这些设备由 11-26 或 90-250 VDC/VAC 电源供电，标配 2 安培控制继电器输出。第二个输出可用作冷却控制、警报或停留定时器。两个输出都可以选择三端双向可控硅开关、5V 逻辑输出、线性电流或线性电压来驱动外部设备。第二个输出可以配置六种类型的警报和一个停留定时器。这些设备完全可编程用于 PT100 和 J、K、T、E、B、R、S、N、L 型热电偶，无需修改设备。输入信号使用 18 位 A 到 D 转换器进行数字化。其快速采样率使设备能够控制快速过程。
12 位、80 MSPS CommsADC？模拟数字转换器数据表
ADS5410 是一款 12 位 ADC。其低功耗（360 mW）和 80 Msps 高采样率是使用基于先进低压 CMOS 工艺构建的最先进的开关电容流水线架构实现的。ADS5410 模拟核心主要由 3.3 V 电源供电，消耗大部分电量。数字核心由 1.8 V 电源供电。如果设计中没有 1.8 V 电源，则可以使用 TPS76318 从 3.3 V AVDD 电源获取 1.8 V。为了增加接口灵活性，数字输出电源 (OV DD ) 可设置为 1.6 V 至 3.6 V。ADC 核心由 10 个流水线级和一个闪存 ADC 组成。每个阶段产生 1.5 位。每半个时钟周期，上升沿和下降沿都用于将样本通过管道传播，总共六个时钟周期。
面向工程师的软件定义无线电 | ADI 公司
2.1 时域和频域 19 2.1.1 傅里叶变换 20 2.1.2 DFT 的周期性 21 2.1.3 快速傅里叶变换 22 2.2 采样理论 23 2.2.1 均匀采样 23 2.2.2 均匀采样的频域表示 25 2.2.3 奈奎斯特采样定理 26 2.2.4 奈奎斯特区 29 2.2.5 采样率转换 29 2.3 信号表示 37 2.3.1 频率转换 38 2.3.2 虚信号 40 2.4 信号指标和可视化 41 2.4.1 SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N 和 SFDR 42 2.4.2 眼图 44 2.5 SDR 的接收技术 45 2.5.1 奈奎斯特区域 47 2.5.2 定点量化 49
SPP-EEGNET：一种用于跨数据集迁移学习的输入无关自监督 EEG 表征模型
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少，并且不同的数据集通常具有不兼容的设置（例如，各种采样率、通道数、事件长度等）。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型，这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构，该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1
将传统示波器 FFT 与 Spectrum View 频谱分析进行比较，用于测量电源控制环路频率响应
尽管频率响应分析通常使用专用设备进行，但可以使用较新的示波器来测量电源控制环路的响应。这种分析通常被称为亨德里克·韦德·波德 (Hendrik Wade Bode) 的波特图。传统上，这种分析使用 FFT 算法来测量系统在目标频率范围内的增益和相位。一些新型示波器（例如 4、5 和 6 系列 MSO）在所有通道上采用专用数字下变频器，这些下变频器独立于时域采样率和记录长度运行。此功能称为“频谱视图”，以区别于传统 FFT，可用于改善频率响应分析的结果。本白皮书使用传统 FFT 和频谱视图对两种不同的被测设备 (DUT) 的波特图（也称为控制环路响应）进行了比较。