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朝高光谱分辨率量子X射线量热法
用于结合高光谱分辨率和量子效率的X射线光谱的热检测器。这些“微钙化器”通过感测小吸收结构的温度升高来测量吸收单个光子中释放的能量。这种设备的最终能量分辨率受热力学和等温浴之间的热链连接中的热力学功率波动的限制，并且原则上可以低至1 eV。由于噪声贡献（例如热敏电阻中的过量（L/F）噪声）以及能量转换为声子，因此真实设备的性能被降低。我们在这里报告了在存在噪声的情况下，在温度计，X射线吸收和热化，制造技术和检测器优化方面的最新进展。这些改进使我们能够生产出光谱分辨率为17 eV FWHM的设备，该设备在6 keV下测量。
一种模拟随机过程的量子谱方法及其在蒙特卡罗中的应用
随机过程在物理学、数学、工程学和金融学中起着基础性的作用。量子计算的一个潜在应用是更好地近似随机过程的性质。例如，用于蒙特卡罗估计的量子算法将随机过程的量子模拟与振幅估计相结合，以改进均值估计。在这项工作中，我们研究了与蒙特卡罗方法兼容的模拟随机过程的量子算法。我们引入了一种新的随机过程“模拟”量子表示，其中时间 t 时的过程值存储在量子态的振幅中，从而能够以指数方式高效编码过程轨迹。我们表明，这种表示允许使用高效量子算法来模拟某些随机过程，这些算法使用这些过程的光谱特性与量子傅里叶变换相结合。特别是，我们表明我们可以使用门复杂度为 polylog(T) 的量子电路来模拟分数布朗运动的 T 个时间步，该电路可以连贯地准备布朗路径上的叠加。然后，我们表明这可以与量子均值估计相结合，以创建端到端算法，用于估计时间 O (polylog(T)ϵ − c) 内过程的某些时间平均值，其中 3 / 2 < c < 2 是分数布朗运动的某些变体，而经典蒙特卡洛运行时间为 O (Tϵ − 2)，量子均值估计时间为 O (Tϵ − 1)。在此过程中，我们给出了一种有效的算法，以相干方式加载具有不同方差的高斯振幅的量子态，这可能是独立的兴趣所在。
在嘈杂环境中调整单个和多个量子发射器的光谱特性
动态环境中的量子发射器的能级可能会随着波动的浴液而不受控制地漂移。这会导致发射和/或吸收光谱分布在很宽的频率范围内，并对各种应用构成挑战。我们考虑一个量子发射器，它处于一个能级改变的环境中，因此发射频率由给定平均值周围的高斯随机分布表示，给定标准差和相关时间。我们研究了该系统在受到周期性有限宽度π脉冲序列影响时的发射光谱。我们表明，这种外部场协议可以通过将大部分发射光谱重新聚焦到脉冲载波频率上来有效克服该系统中的光谱扩散。我们进一步考虑了不同噪声环境中的两个这样的发射器，发现通过在两个系统上应用有限宽度脉冲序列可以使双光子干涉操作变得高效。最后，我们展示了一组名义上相似的发射器，每个发射器都有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱可以重新聚焦到具有明确中心峰的线形上，该峰的线宽与单个孤立无噪声发射器的线宽相同，而这些发射器各自具有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱本来会根据随机分布不均匀地加宽。这些结果表明，对于这种特定的噪声环境模型，外部控制协议可以保护光谱特性，这里用有限宽度脉冲的周期性序列来表示。
有效的2D双Quantum固态NMR光谱学具有较大的光谱宽度
固态核磁共振（SSNMR）是一种强大的光谱技术，可以在原子分辨率下为各种样品提供独特的结构信息，从生物大分子到无机材料。可以从偶极重耦实验1,2获得有价值的结构信息，因为它们重新引入了耦合，该耦合与所涉及的旋转之间的距离立方体成反比。因此，这样的实验可以直接深入了解空间接近，甚至允许进行内部距离测量。对于同性核重耦实验，双量器（DQ）重耦方案非常有用，因为可以通过适当的阶段循环抑制来自未耦合旋转的信号（“ DQ滤波器”）。3,4当这种贡献主导频谱并掩盖耦合自旋对中所需的信号时，这是必不可少的，因为例如将核与低自然同位素丰度（Na）相关的情况，例如13 c（1.1％Na）或29 Si（4.7％Na）。5,6这种实验通常患有非常低灵敏度的可行性在近年来大大增加，这是因为通过具有魔法旋转的动态核极化（MAS-DNP）可实现的实质灵敏度增强。7,8有效的激发和DQ相干的重新分配对于成功实施DQ重新耦合实验至关重要。高DQ过滤效率（〜73％）可以从理论上
实现海洋内部重力波的全球光谱能量预算
通过数值模型模拟诊断光谱空间中内部重力波-波相互作用的能量传输，该模拟用物理空间中 Garrett-Munk 光谱的实现初始化，并与所谓的散射积分或动力学方程的预测进行比较。对初始化的随机相位取平均，模型中波-波相互作用的能量传输与动力学方程对某些频率和波数范围的预测高度吻合。现在，原则上，通过这种验证，可以使用动力学方程预测的能量传输来设计海洋内部重力波的全球光谱能量预算，其中物理和光谱空间中能量传输的发散平衡了强迫、耗散、波-波相互作用的能量传输或光谱波能量的变化率。首次全球估计显示，在纬度 f 范围内的波浪能量积累确实与频率为 v T 的潮汐波一致，潮汐波向纬度窗口传播，其中 2 ，v T / f ( f ) ，3，正如动力学方程所预测的那样。
使用 TMS320C25 或 TMS320C30 DSPS 进行频谱分析以检测发动机爆震
简介 1 ．。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>...........什么是发动机爆震？ div>1 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....爆震传感器 1 .。。。。。。。。 < /div>...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...直接测量 1 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........远程测量 1 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................爆震检测概述 2 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......................光谱特征 2 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。适配要求 2.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。信号调理 2 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。检测策略 3.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。控制策略 4.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
爆炸箔和线材的 SXR/EUV 辐射光谱、空间和
图 2. 铝丝负载（3 根卷在一起的丝，每根直径为 25 μm）在长度为 4 mm 的爆炸下获得的实验结果：a – 负载放电电流信号的波形图、PCD 信号曲线、MCP 扇区的开启时刻（显示为 PCD 信号曲线下方的棍棒）；b – 从电流脉冲开始计算，在 I – 90 ns、II – 100 ns、III – 110 ns 时刻开启的 MCP 扇区的空间分辨率光谱记录；c – 光谱强度分布图，从上到下编号并标记为左（L）和右（R），（记录 R 中零级右侧的下降是由于 MCP 扇区之间存在非工作区）；d – 相对辐射强度（RRI）在上述三个时刻的最大光谱强度区域中对空间坐标的依赖关系。
基于谱动力学的想象语音和视觉意象的功能连接
摘要 — 脑机接口技术的最新进展表明，想象语音和视觉意象具有作为直观脑机接口通信的稳健范式的潜力。然而，这两个范式的内部动态及其内在特征尚未揭示。在本文中，我们研究了考虑不同频率范围的两个范式的功能连接。使用 16 名受试者进行十三类想象语音和视觉意象的数据集进行分析。在四个频率范围的七个皮质区域分析了想象语音和视觉意象的锁相值。我们将想象语音和视觉意象的功能连接与静息状态进行比较，以研究意象过程中的大脑变化。整个大脑区域的锁相值在想象语音和视觉意象期间都表现出显著下降。布罗卡区和韦尼克区以及听觉皮层主要表现出想象语音的显著下降，而前额叶皮层和听觉皮层则表现出视觉意象范式的显著下降。进一步研究大脑连接以及两种范式的解码性能可能作为性能预测因素发挥关键作用。关键词——脑电图；功能连接；想象语音；直观脑机接口；视觉意象