摘要 — 本文详细介绍了时域 (TD) 测试,以直观地了解带通 (BP) 负群延迟 (NGD) 对双线微带电路行为的影响。为了确定 TD 测试期间要使用的输入信号的中心频率和带宽,对电路进行了频域 (FD) S 参数分析。这项初步分析首先借助仿真,然后借助测量进行,结果显示 15 MHz(分别为 8 MHz)频带的 NGD 在 2.345 GHz(分别为 2.364 GHz)左右。为了在 TD 中观察 2.345 GHz 左右的 NGD 影响,使用高斯脉冲整形的 2.345 GHz 正弦载波进行了 TD 实验。在这些 TD 测试中,BP NGD 特征通过输出包络得到验证,输出包络比输入包络提前出现上升沿和下降沿。实验还表明,当输入正弦载波位于锂电路 NGD 频带之外时,输出通常会延迟。
本文研究了不同质量图像诱发的脑电信号所构成的脑网络的代数拓扑特征,并在此基础上提出了一种神经生理学的图像质量评价方法。该方法通过脑电采集与常规图像评价流程相结合获取质量感知相关的神经信息,通过拓扑数据分析获得不同失真程度图像下的有生理意义的脑部响应。验证实验结果表明,清晰图像与模糊图像诱发的脑电数据代数拓扑特征在多个频带中存在显著差异,尤其是在β频带。此外,JPEG压缩引起的脑网络相变差异更为显著,表明人类对除高斯模糊以外的JPEG压缩更敏感。总的来说,本文研究了扭曲图像诱发的脑电信号的代数拓扑特征,有助于图像质量的神经生理学评估研究。
照片控制对于推进和操纵量子材料的新功能性能是至关重要的。在这里,我们通过在子gap频率下的非平衡准粒子产生平面带中的微波增强超导性。在常规超导体中,已知通过通过费米速度确定的辐射吸收发生,但是在平坦带中很小,导致淬火的准粒子激发。引人注目的是,与常规范式相反,我们显示了通过Bloch量子几何形状启用的平坦带系统中的微波吸收,从而导致超导间隙增强,从而强调了无序平面频带超导能力的频带几何形象。具体来说,我们在有前途的候选材料的扭曲双层石墨烯中证明了这一点,并在临界温度附近发现显着的差距增强。这项工作表明,具有非平凡扁平带的材料的非平衡动力学是未来实验和理论研究的有前途的领域。
我们研究以相等的连续扭角排列在楼梯堆叠配置中排列的三层石墨烯。在Moiré晶体模式的顶部,出现了我们绝热处理的超莫雷长波长调制。对于每个山谷,我们发现两个中央频带是拓扑,Chern数字C =±1在Supermoiré尺度上形成Chern Mosaic。Chern域围绕高对称性堆叠点ABA或BAB,并通过连接频谱完全连接的AAA点的无间隙线将它们分开。在手性极限中,以θ〜1的魔法角度为单位。69◦,我们证明了中央频带在ABA和BAB处的理想量子曲率完全弯曲。此外,我们将它们分析为具有±2的固有颜色键入状态的叠加,而Chern Number normume∓1。为了与实验性配置联系起来,我们还以有限的波纹探索了非手续极限,并发现拓扑结实的Chern Mosaic模式确实很健壮,并且中央频带仍然与偏远频段分开。
图 28:排放侧 2D 发生频率(调制频率与风力涡轮机转速)......................................................................................... 59 图 29:调制深度与输出辐射(SA 2 顶部,SA 4 底部)........................................ 64 图 30 按风向和输出分类的频率分布 Δ L AM,SA 1 至 SA 4 ............................................................................................. 65 图 31 按风向和风速分类的频率分布 Δ L AM,SA 5 ............................................................................................................. 66 图 32:SA 1 中排放范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 67 图 33:SA 2 中辐射范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 68 图 34:有风力涡轮机的高速公路沿线 10 Hz 噪声曲线比较......................................................................................................... 69 图 35:AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较(SA 2)............................................................................................. 70 图 36:AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较(SA 4)............................................................................................. 71 图 37:AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较(SA 5)......................................................................................... 71 图 38:接地板上的次声麦克风 ............................................................................. 73 图 39:带有单独线条的声压谱 ............................................................................. 74 图 40:带有单独线条的声压谱,放大 ............................................................. 75 图 41:随时间变化的声压级曲线 ............................................................................. 78 图 42:SA 5 中 G 加权级的频率分布 ............................................................. 79 图 43:SA 5 中 3 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 图 44:SA 5 中 4 至 7 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 81 图 46: SA 5 中 25 至 80 Hz 频带的声级频率分布 .............................................. 81 图 47: SA 5 中 A 加权声级的频率分布 .............................................................. 83 图 48: SA 5 中 125 Hz 频带的声级频率分布 ............................................................. 84 图 49: SA 5 中可听声音范围内的三分之一倍频程频谱 ............................................................. 85 图 50:可听声音与次声的声级 ............................................................................. 86 图 51:接地板测量和三脚架测量 ............................................................................................................................................. 87 图 52:不同风速下差异频谱(三脚架-接地板)的 80% 百分位数 ............................................................................................. 88 图 53:低负载、中负载和大负载测得的三分之一倍频程频谱,SA 5 ............................................................................................. 92 图 54:为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱,SA 1 ............................................................................. 93 图 55:为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱,SA 2 ............................................................................. 94
最近,在加压LA 4 Ni 3 O 10中报道了超导性(SC)的证据。在这里,我们研究其可能的配对机制和配对对称性。通过拟合密度功能理论带结构,我们提供了一个六轨的紧密结合模型。与LA 3 Ni 2 O 7的频带结构相比,附加的非键D Z 2频段对这里的配对机理很重要。当包括多功能哈伯德相互作用时,我们的基于随机相关的研究会产生S± - 波SC。在键d z 2频段顶部贡献的γ口袋和α1口袋贡献的γ袋与非键D Z 2频段底部贡献的γ袋之间具有主要的费米 - 表面嵌套,这导致了两个机构内最强的配对幅度和相反的差距。主要的真实空间配对是层间D Z 2 - 轨道配对。此S±波配对模式对频带细节不敏感。电子掺杂后,T C将在系统进入Néel订购的旋转密度波相位之前迅速增加。
I.简介阶段同步是5G新无线电(NR)毫米波(MMWave)通信系统性能的关键组成部分。准确的相位同步对于保持通信的可靠性和效率至关重要,尤其是在MMWave频段内,通常从24 GHz到100 GHz。这些高频带实现了前所未有的数据速率和带宽,这对于满足对高速无线连接的需求不断增长至关重要。5G-NR的演变在很大程度上依赖于MMWave技术来提供增强的移动宽带服务,超可靠的低潜伏期通信和大规模的机器型通信,从而解决了传统频带的容量限制[1-3]。但是,5G-NR MMWAVE网络的部署伴随着重大挑战,尤其是在相位误差的准确估计和补偿中。这些错误来自各种来源,包括振荡器缺陷,通道效应和硬件障碍,所有这些都会引起常见相位误差(CPE)。CPE估计和补偿对于确保MMWave系统中可靠的通信至关重要,因为即使是较小的相位偏差也会大大降低系统性能,从而导致错误率提高和信号质量降低[4]。
摘要 - 认识到人类的感受在我们的日常交流中起着至关重要的作用。神经科学表明,不同的情绪状态在不同的大脑区域,EEG频带和时间邮票中表现出不同程度的激活。在本文中,我们提出了一种新颖的结构,以探索脑电图识别的内容丰富的脑电图特征。所提出的模块由PST注意表示,由位置,光谱和时间关注模块组成,以探索更具歧视性的EEG特征。特别是位置注意模块是为了捕获空间维度中不同情绪刺激的激活区域。频谱和时间注意模块分别分别分配了不同频带和时间切片的权重。我们的方法是自适应和有效的,可以作为模块中的插件插入3D卷积神经网络(3D-CNN)中。我们在两个现实世界数据集上进行实验。3D-CNN与我们的模块相结合实现了有希望的结果,并证明PST注意力能够捕获EEG的情感识别的稳定模式。索引术语:脑电图,注意力,情感识别,3D-CNN
不同语言在标记动词和论元之间的依赖关系方面有所不同,例如,通过格来标记。一项眼动追踪和脑电图图片描述研究考察了格标记对巴斯克语和瑞士德语句子规划时间过程的影响。德语为主语分配了一个未标记的(主格)格,而巴斯克语则专门通过作格格标记施事论元。对施事的注视和 θ 和 alpha 频带中的事件相关同步 (ERS),以及 alpha 和 beta 频带中的去同步 (ERD) 揭示了格标记对早期句子规划时间过程的多种影响。在巴斯克语中,说话者在准备带有作格标记施事的句子时,很早就决定在规划下进行格标记,而带有未标记施事的句子允许延迟跨语言的结构承诺。这些发现支持句子规划的分层增量解释,并强调了跨语言差异如何影响语言使用的神经动力学。