XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSNR
IITBBS Express Vol-12日期：29.10.2024
数字通信：PCM，DPCM，数字调制方案（ask，PSK，FSK，QAM），带宽，符号间干扰，MAP，ML检测，匹配的过滤器接收器，SNR和BER
支持 NASA 空间通信和导航计划的地面站 1 概述
恒定面积抛物面天线和反射镜的远场角波束宽度与发射信号的波长成正比。因此，天线或透镜的发射信号功率分布在与波长平方成正比的立体角上，即到达接收器的信号功率与频率平方成正比。对于给定的发射孔径尺寸，频率越高，到达接收器的信号功率越大。接收器噪声也会随着频率的增加而增加。在光频率下，与频率成正比的量子噪声占主导地位。在射频下，量子噪声微不足道：其他不随频率强烈变化的噪声源占主导地位。因此，首先，接收器噪声与频率成正比。由于接收信号功率与频率平方成正比，接收器信噪比 (SNR) 与频率成正比。无差错通信的最大可能速率会随着接收的 SNR 而增加。这是光通信的主要优势。迄今为止，NASA 使用的最高下行射频通信频率是深空 Ka 波段下行频率 32 千兆赫 (GHz)。典型的下行光波长为 1550 纳米 (nm)，相当于 193.5 太赫兹 (THz) 的频率。因此，光与射频频率之比为 193.5 THz/32 GHz，约为 6000。在其他所有条件相同的情况下，1550 nm 光通信系统的接收器 SNR 有可能比 Ka 波段系统高 6000 倍。
高功率外腔二极管激光器（ECLS）的超低抗反省（AR）涂层
尺寸反射率直接方法的测量缺乏足够的灵敏度来测量激光方面的超低反射率。但是，在过去的二十年中已经开发了各种指导方法[5] [6] [7]。在这项工作中，采用了马里兰州大学[8]开发的自发发射转换（SET）方法。此方法通过将ASE光谱转换为信号组件与大多数噪声正交的傅立叶域，从而提供了高信号与噪声比（SNR）。图5显示了SET方法与TFCALC建模结果之间的比较。实验和理论在光谱的长波长部分中非常吻合。在较短的波长处延伸的差异被认为主要是由于ASE信号低，因此该区域的SNR差。
未来通信研发计划（FCP）
•此外，使用平均召回作为度量，评估了模拟中提出的SEMCOM框架的性能。结果表明，该系统的执行几乎和前20个预测的原始模型一样。在不同的无线通道条件下测试了系统的性能。随着SNR的增加，系统的性能稳定增长，对于9 dB及以上的SNR稳定。评估了所提出的拍卖机制，并发现适应了不同数量的VSP，卖方和赢得VSP的平均公用设施一致。拟议的贪婪算法在平均卖方效用和平均获胜VSPS的效用方面优于随机算法。图像利用率始终超过50％。通过使用语义通信系统进行场景图传输，大大降低了图像传输的数据大小，从而提高了元元通信系统的效率。
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
美国-意大利表面生物和地质 (SBG) 热红外 (TIR) 联合项目
需要高光谱分辨率（10 nm；400-2500 nm）、高保真度（SNR = 400:1 VNIR/250:1 SWIR）成像光谱仪来表征陆地、内陆水生、沿海地区和浅层珊瑚礁生态系统”
瞬时频率测量接收器...
IFM 接收器的工作原理 当前的 IFM 接收器技术对 RF 频率、RF 幅度和 RF SNR 进行采样；随后的数字处理提取峰值 RF 幅度、与峰值 RF 测量时间同步的 RF 输入频率、TOA 和 RF 包络脉冲宽度。测量结果通过每个时钟周期估算的最小可接受 RF SNR 进行限定。这使接收器能够自动调整以适应输入 SNR 的变化，而无需积分噪声附加阈值。IFM 接收器数字处理和串行 PDW 生成使其成为处理超外差接收器 IF 输出的理想设备。在许多 ELINT 系统中，采用两个 IFM 接收器和一个超外差接收器的并行组合。一个 IFM 接收器提供 2-18GHz 的瞬时单频带覆盖，而超外差接收器使用第二个 IFM 接收器进行 IF 处理，提供对选定信号的高灵敏度精确分析。这种组合同时提供了高截获概率 (HPI) 能力和详细分析能力。IFM 接收器最显著的操作优势也是其最大的缺点：虽然它准确地处理瞬时观察到的最大 RF 输入信号，但它忽略了同时存在的较小功率的 RF 输入。在 IFM 接收器的早期开发中，同时出现低于 20dB 的信号并不罕见
在3 Tesla和7 Tesla
大脑磁共振成像（MRI）提供了详细的软组织对比，这对于疾病诊断和神经科学研究至关重要。较高的MRI分辨率通常以信噪比（SNR）和组织对比为代价，特别是对于更常见的3 Tesla（3T）MRI扫描仪。在超高磁场强度下，7 Tesla（7T）MRI允许具有更高的组织对比度和SNR的更高分辨率。但是，7T MRI扫描仪的高昂成本阻止了其在临床和研究中心中的广泛采用。要获得没有7T MRI扫描仪的高质量图像，可以合成3T MR图像的7T MR图像的算法正在积极发展。在这里，我们提供了一个配对的T1加权和T2加权MR图像的数据集，在10个健康受试者中，在3T和7T中提供了7T，以促进3T到7T MR图像合成模型的开发和评估。使用MRIQC中实现的图像质量指标评估数据集的质量。
一种新型智能反射面辅助电磁隐身策略
摘要 —电磁波吸波材料（EWAM）在隐身飞机制造中起着至关重要的作用，隐身飞机可通过降低反射回雷达系统的信号强度来实现电磁隐身（ES）。然而，隐身性能受到涂层厚度、入射波角度和工作频率的限制。为了解决这些限制，我们提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助 ES 系统，其中 IRS 部署在目标上以与 EWAM 协同作用，有效减轻回波信号，从而降低雷达检测概率。考虑到检测概率和雷达接收的信噪比（SNR）之间的单调关系，我们制定了一个在每个 IRS 元件的反射约束下最小化 SNR 的优化问题，并利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件推导出半闭式解。仿真结果验证了所提出的 IRS 辅助 ES 系统与各种基准相比的优越性。