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SSM4567 |数字 2.5 W、5.1 V、升压 D 类音频放大器 ...
SSM4567 采用高效、低噪声调制方案，无需外部 LC 输出滤波器。闭环五级调制器设计保留了全数字放大器的优势，同时实现了非常好的 PSRR 和音频性能。即使在低输出功率下，调制仍能继续提供高效率，并且 SNR 为 104 dB，A 加权。与其他 D 类架构相比，扩频脉冲密度调制用于提供更低的 EMI 辐射发射。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。
单次试验 MEG 数据可通过交叉去噪...
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在，这会阻碍对潜在神经过程的研究，尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而，重复刺激可能是不可取的，因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化，而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是，一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎，这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架，通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途，在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声，并可以更好地发现神经现象。作为概念验证，我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性（文献中已证实的发现）在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度，这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。
数字智能 PIR 传感器 BS-612 - Adafruit
电压并不是线性关系。实际上，距离受自身信噪比、菲涅尔透镜成像距离、运动体温度、环境温湿度、电磁干扰等影响。因此输出不能用单一指标来评价，实际应用中请以调节结果为准。SENS Pin电压越小，检测距离越远。传感器有32级检测距离可供选择，最短可达厘米级。实际应用中，SENS通过分压电阻调节。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
博士学位（全职）机构xi'an jiaotong- ...
项目描述：压电MEMS麦克风具有消除对真空包装，低功耗和制造简单性的需求。这些优势已导致对压电技术的进一步研究。无论传感技术如何，MEMS麦克风都有一些基本参数，例如灵敏度，信噪比（SNR），带宽，输出阻抗等。这些参数共同确定麦克风的性能[2]。压电mems麦克风的性能受到压电材料的很大影响。中，氧化锌（ZnO），锆钛酸铅（PZT）和硝酸铝（ALN）是最常见的压电材料，每个材料都有其自身的特征[3]。与其他两种材料的制造难度相比，Aln由于与CMOS技术的兼容性而引起了很多关注。尽管ALN的压电系数不是这三种材料中最高的，但有一些方法可以改善其压电系数。最近，研究人员发现，将sc（SC）掺入ALN可以有效地改善其压电性能。然后，可以根据掺杂的硝化铝板进一步改善压电mems麦克风的性能指数。[1] Y. Seo，D。Corona和N. A.Hall，“关于压电麦克风的理论最大可实现的信噪比（SNR），”传感器和执行器A，2017年。[2] VM1000低噪声底部端口麦克风数据表，Vesper Technologies Inc，2017年。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。lo，S。Wang，Y.-J。Wang，M。Wu和W. Fang，“在PZT/SI Unimorph Cantilever设计上，用于增强压电MEMS麦克风的信噪比，”，《微机械和微工程学杂志》，第1卷。31，105003（16pp），2021。
股票投资推荐的自动降级时间相关建模
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明，时间相关模型（TRM）的潜力以产生过多的投资回报。然而，在完整的金融生态系统中，当前的TRM遭受了低信噪比（SNR）（SNR）的固有时间偏见，以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外，分布在宏市场场景后面转移，使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中，我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响，并提出一种自动偏见的时间关系模型（ADB-TRM）对股票推荐。具体而言，ADB-TRM由三个主要成分组成，即（i）元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程，内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布，（II）自动抗逆向型的型号，（ii）自动化的型号的型模型，以适应性的型号的型模型，以适应性型号的型号，并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和（iii）全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入，以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明，ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41％和9.53％的最新技术。
MRI分割质量估计的脱钩不确定性模型
MR图像的质量控制（QC）对于确保可以成功执行诸如分割之类的下游分析至关重要。目前，QC主要在视觉和主观上以显着的时间和运营商的成本进行。我们旨在使用概率网络自动化该过程，该网络通过异质噪声模型估算分割不确定性，从而提供了任务特定质量的度量。通过使用K空间人工制品来增强训练图像，我们提出了一种新颖的CNN体系结构，以解脱与任务和不同K-Space伪像的不确定性来源，以一种自欺欺人的方式。这可以预测不同类型的数据降解类型的单独不确定性。虽然不确定性预测反映了人工制品的存在和严重性，但由于数据质量，该网络提供了更强大，更可靠的分割预测。我们表明，接受过人工制品培训的模型在模拟的人工制品和有问题的现实世界图像上都提供了不确定性的信息，这是由人类比例确定的，无论是在定性和定量上都以误差栏的形式在体积测量中的形式进行。将伪像的不确定性与细分骰子分数相关联，我们观察到，与常用的质量（包括信噪比（SNR）（SNR）和对比度比率（CNR）相比，从任务的角度（灰质分段），我们的不确定性预测从任务的角度（灰质分段）提供了更好的MRI质量估计，并提供了质量质量的质量质量质量质量质量。
先进的声学风洞测量技术
在硬壁、封闭截面风洞中进行测量对于开发安静的飞机和验证计算结果是理想的，而开放式喷气消声设施在声学上是更好的测量环境；封闭截面风洞对测试条件的空气动力学特性提供了很高的信心。飞机的气动噪声仍然是政府和工业界面临的主要问题，封闭截面风洞中声学测量的准确性和有效性至关重要。该项目始于现有概念；增强和修改技术以适应各种风洞设施。在工业环境中成功实施麦克风阵列后，开始了进一步的研究以改进物理技术。此类测试的限制之一是使用安装在风洞壁上的麦克风阵列时信噪比 (SNR) 较差。这可能会限制辨别接近或低于设施背景噪声水平的声源的能力。本研究的第二部分旨在研究传感器安装细节如何帮助提高信噪比。本报告介绍了麦克风安装策略的系统研究。结果表明，将单个麦克风凹进麦克风直径 (d) 的深度 (最多 2d) 可带来高达 3dB 的改善。将凹进深度增加到 2d 以上可带来高达 10dB 的改善，凹进深度达到 10d 可带来高达 20dB 的改善。最大的改善发生在 25 kHz 以下，尽管在 0 到 48 kHz 范围内也有改善。埋头凹槽的效果要么没有改善，要么背景噪声水平增加高达 20dB，这可能是由于凹槽孔径内的腔模式振荡。观察到不同密度的 Kevlar 布和丝绸覆盖物之间的 SNR 存在显著差异。当在凹进阵列的地板上添加声学泡沫衬里时，观察到背景噪声水平降低了 5 到 10dB。总体而言，这项研究的结论是，使用带有声学泡沫衬里的凹进阵列可以显著提高硬壁风洞测试中的麦克风阵列 SNR。研究的最后一部分旨在找到改进给定数量传感器的麦克风阵列的方法，观察风洞中测试模型的噪声源的方向性。主要关注的是找到阵列作为源定位可行工具的范围，并确定阵列范围极端处的源的误差，以改进未来的测量技术。
darkside -20k：状态和前景 - Indico Global
16 PDMS +主板TPC：528 PDUS否决：150 PDUS定制低温sipms与意大利的Fondazione Bruno Kessler（FBK）合作开发。•光子检测效率（PDE）〜45％•低黑暗计数率<0.01𝐻𝑧/𝑚𝑚2在77 K（7 VOV）•时机分辨率〜10 ns（tpc）<30 ns（veto）•snr> 8（tpc）> 5（tpc）> 5（veto）> 5（veto）1个大PCB对单个tiles和Sumals syseals syseals syseals sys sys sypals sys sypals sys sys否定。每次PDU的4个通道，较少的电缆意味着更少的放射性。