8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代方法转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299
8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代方法转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备,即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机,以执行关键任务服务,例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战,因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的,而基于网络的无线模拟器是基于事件的,此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此,在将异构多机器人系统转化为实践之前,物理(机器人)和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1),由于其基于主控的架构,它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题,我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件,它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法,使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输,以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关,但对于模拟和实验,我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器,使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件,在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估,包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外,为了进行比较研究,我们进行了一项详细的消融研究,用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3,用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后,为了在实践中实现转变,我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机(Duckiedrone)和两辆地面车辆(TurtleBot3 Burger),形成了无主(ROS2)和有主(ROS1)集群,以评估潜在的网络同步和抖动问题。
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帕金森氏病是一种影响个人运动的中枢神经系统疾病。已经观察到帕金森氏病的患者患有手写异常,弯腰姿势,语音或语音疾病等。这项工作旨在实施能够从早期症状中预测PD的通用机器学习模型。在这项研究中,对UCI机器学习存储库和螺旋的语音数据集进行了试验,以研究组合模型的准确性。为了提高预测的准确性,从语音数据集中提取的功能是抖动,Shimmer,NHR,DFA和PPE。此外,从手写数据集提取的功能是压力,握把角,时间戳,径向速度,速度等。在上述数据集中对CNN,LSTM,Resnet等不同的机器学习模型进行了实验。从研究中可以看出,与此工作中使用的其他模型相比,具有适当的超级参数调整的CNN/LSTM模型效果很好。语音数据集上CNN/LSTM的准确性为88%,手工编写数据集为92%。。
快速崛起的固态光子探测器类型为记录和标记光子时间提供了简单、廉价和坚固的工具。超导光子探测器,无论是超薄超导纳米条带还是过渡边缘传感器的形式,都是目前性能最高的设备,尤其是在近红外光谱中。这些设备通常用于量子信息实验。它们表现出高量子效率、MHz 计数率和非常低的抖动,并且可以用作光子数和/或光子能量分辨设备。在过去的 30 年里,人们基于各种材料开发了专门用于单光子计数的雪崩光电二极管。它们已被用于光学传感器、量子密码学、光学测距和激光雷达、时间分辨光谱、激光诱导荧光、天文学和光学时间传输等众多应用。最后,基于各种纳米结构和纳米器件的光子计数器以及用于防扩散、安全和医疗用途的高能辐射光子探测器领域正在快速发展。本次会议将聚集学术、工业、空间相关、物理和研究领域的贡献研究社区的听众。
在本文中,我们在超薄的磁合金和多层上,在不透明的SI底物上应用桌面,超快,高谐波生成(HHG)来测量元素特异性铁磁共振(FMR)。我们证明了连续的波带宽高达62 GHz,并承诺将其扩展到100 GHz或更高。该实验室规模的仪器使用超快,极端粉状物(EUV)的光检测FMR,光子能量跨越了最相关的杂志元素的M-边缘。射频频率梳子发生器用于产生微波激发,该微波激发本质上同步与EUV脉冲,其正时抖动为1.1 ps或更高。我们应用该系统来测量多层系统以及Ni-FE和Co-FE合金中的动力学。由于该仪器以反射模式运行,因此它是测量和成像磁态动力学和主动设备在桌面上任意基板上的自旋传输的里程碑。较高的带宽还可以测量具有高磁各向异性的材料,以及纳米结构或纳米电视中的铁磁体,抗铁磁铁和短波长(高波形)自旋波。此外,EUV的相干性和短波长将能够使用动态纳米级无透镜成像技术(例如相干差异成像,Ptychography和全息图)扩展这些研究。
作为一种引人入胜的教学方法,基于项目的学习已成为将K-12教育适应不断变化的世界的一种手段。但是,评估基于项目的学习有效性的研究主要集中在教师上,而对学生对基于项目的学习的看法的研究仅限于孤立的病例。本综述旨在提供对定性和混血研究的全面综合,研究K-12学生对基于项目的学习的看法。采用荟萃志方法来识别,评估和结合14项同行评审研究的结果。这些研究是根据对科学,ERIC和ScienceDirect等数据库进行的广泛搜索选择的。六个主题被确定以反映K-12学生对基于项目的学习的看法:增强21世纪技能,增强热情参与,促进跨学科的整合,时间消耗,唤起初始抖动和内容不足。此外,确定了两个研究差距,大多数研究在欧洲和亚洲的高中生中进行。总而言之,这种综合强调了基于项目的学习在促进基本当代技能方面的有效性。但是,请谨慎就挑战,例如内容不足。利益相关者应考虑有针对性的支持和资源充足性,以优化对不同学生的基于项目的学习益处。
相锁环(PLL)在物联网的手持移动通信设备中起着重要的作用。无线通信技术的应用促进了PLL的开发,其抖动,小面积和低功率[1,2,3,4,5]。电压控制的振荡器(VCO)是PLL的关键模块,它必须具有低功率和低相位噪声的特征,以满足低功率802.11AH物联网标准的需求[6,7,7,8,9,10,11],即在低于1 GHz的频率范围内,功耗和相位噪声必须分别小于5 MW和-100 dBC/Hz。作为无线通信的关键技术之一,物联网在典型的应用程序(例如手持设备,磨损设备和智能家居)中起着重要作用。随着访问终端设备数量的快速增长,对低功耗,低相位噪声和高集成的通信需求变得越来越突出。主流VCO分为LC-VCO和RING-VCO [12]。LC-VCO通常由两个部分组成,即LC谐振器,以确定共振频率和负电阻单元以提供能量。在学术界和行业中,LC-VCO的创新和改进的努力是进一步降低相位噪声和功耗,并增加调音范围。ring-vcos是
主题列表(重复) 1. 单-多芯片、中介层和封装的信号和电源完整性 18 2. 芯片 I/O 和电源建模与验证解决方案 5 3. 在电气设计中集成光子学和无线技术 7 4. PCB、模块和封装的材料和工艺进展(原轨道 5) 6 5. 内存和 2.5D/3D/SiP 集成的高级 I/O 接口设计(原轨道 7) 8 6. 系统协同设计:建模、仿真和测量验证(原轨道 4) 12 7. 优化高速串行设计(原轨道 8) 26 8. 测量、仿真和改善抖动、噪声和 BER(前向纠错和后向纠错)(原轨道 9) 18 9. 高速信号处理、均衡与编码(原轨道 10) 12 10. 配电网络中的电源完整性(原轨道 11) 14 11. 电磁兼容性/减轻干扰(原轨道 12) 4 12. 应用测试与测量方法(原轨道 13) 17 13. 互连建模与分析(原轨道 14) 21 14. 微电子、信号与系统设计的机器学习(原轨道 15) 5
