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DODI 4630.09，“通信波形管理和标准化”，2020年11月23日
2.1。DOD CIO。 .......................................................................................................................5 2.2. Director, Defense Information Systems Agency (DISA) ................................................6 2.3. USD（A＆S）。 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 6 2.4。 dot＆e。 ........................................................................................................................6 2.5. 智力与安全国防部长（USD（I＆S））。 ...................................................................... 7 2.6。 dirnsa/chcss。 .........................................................................................................7 2.7. DOD组件头。 ................................................................................................7 2.8. 陆军秘书。 ...................................................................................................9 2.9. cjcs。 在DOD CIO。.......................................................................................................................5 2.2.Director, Defense Information Systems Agency (DISA) ................................................6 2.3.USD（A＆S）。............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 6 2.4。dot＆e。........................................................................................................................6 2.5.智力与安全国防部长（USD（I＆S））。...................................................................... 7 2.6。dirnsa/chcss。.........................................................................................................7 2.7.DOD组件头。................................................................................................7 2.8.陆军秘书。...................................................................................................9 2.9.cjcs。在
波形和频率对现代海洋钢中腐蚀疲劳裂纹扩展行为的影响
本文主要研究循环波形、频率 (f)、载荷水平和微观结构对 da/dN 与 ΔK 对数-对数图中巴黎地区现代正火轧制 (NR) 和热机械控制工艺 (TMCP) 铁素体-珠光体钢的腐蚀疲劳裂纹扩展速率 (CFCGR) 的敏感性。在频率为 0.2 Hz、0.3 Hz 和 0.5 Hz 以及应力比为 0.1 的情况下使用恒幅正弦波 (si) 和梯形波形（本文中通常称为保持时间 (h-t)）。还比较了海水 (SW) 中 si 和 h-t 下 S355 TMCP 钢中的裂纹路径。还讨论了微观结构在延缓或加速 SW 中疲劳裂纹扩展中的作用。实验结果表明，在所有检查的载荷水平和频率下，与 si 相对应的 CFCGR 都高于 h-t 的 CFCGR。观察发现，f 和疲劳载荷水平的降低会增加 h-t 的 CFCGR，但对 si 几乎没有影响。通常，0.2–0.5 Hz 范围内的 f 影响很小；对于给定的 f，载荷的增加会导致 CFCGR 降低，在巴黎地区 (PR) 中，对于 SW 中的 si 和 h-t 都是如此。在 si 和 h-t 下，TMCP 钢（例如 S355G8 + M、S355G10 + M）的 CFCGR 低于正火钢（例如 S355J2 + N）。对腐蚀疲劳试样断裂表面的冶金分析表明，主活性裂纹尖端钝化过程是控制的主要因素
机器学习动脉波形模型用于预测犬类失血
生理传感器用于监测出血性休克期间的生命体征对于患者护理至关重要。单个掩盖患者实际临床状况的补偿机制，通常导致治疗不足或延迟治疗，这会加剧军事医学中经常面临的远程设置。血压是一种常用的临床测量，用于评估患者的血液动力学状态，但无法迅速反应持续的出血，并且由于血液丧失而无法提供组织氧合的状态（Convertino等，2021）。预测由于出血而导致的人的迎面负债仍然是一个挑战。仍然有未满足的医学需求对预测指标的发展，这些指标可以尽早检测出出血，以更好地复苏，并评估出血的体积持续时间幅度。
多载波ISAC：波形设计，信号处理和在非理想下学习的进步
1使用标准5G NR命理学，∆ f = 30 kHz [18，sec。4.2]，此假设导致t cp = 0。07 / ∆ f = 2。33 µ s。这转化为单静感感应的最大距离为350 m，而在Bistatic感应中，最大距离为700 m。此类参数足以解决车辆ISAC设置中的各种实际情况。
4c.BNL - 定制量子任意波形发生器后端软件堆栈的开发_V5 -Radhika.cdr
量子计算正在迅速发展，需要复杂的控制机制来精确操纵量子比特 - 量子位。量子位是量子计算中量子信息的基本单位，精确控制其状态对于实现量子门和执行量子算法至关重要。任意波形发生器 (AWG) 用于产生用户定义的、精确的和定制的 RF 波形来操纵量子位的状态。量子算法是使用量子门序列实现的。AWG 支持创建可定制的脉冲序列，从而实现量子位校准、量子实验和量子电路的实现。为了让用户能够使用量子计算机并实现量子应用程序的开发，需要一个量子软件堆栈。本文介绍了 Qiskit 量子堆栈与 AWG 的集成。
Josephson任意波形合成器作为测量失真信号谐波相位的参考标准
基频为 60 Hz、均方根值为 0.158 V 的失真波形。这些精确失真的波形包含第 3、5、7、9、11、23、31 和 39 次谐波。选择这些谐波是出于以下两个方面的考虑：(a) 使用电力系统中常见且在电能质量文献标准中引用的谐波；(b) 保持谐波相对于频谱分析本底噪声的信噪比足够高，以使相位分辨率优于 0.001 。相对于基波，每个谐波的幅度为 10%，相位为 90 。首先使用 Digitizer1 测量包含基波和上述谐波之一的波形，然后测量包含基波和上述所有谐波的波形（图 2）。两组测量结果之间的差异不超过 0.001 。
用于金属增材制造过程监控的激光生成宽带瑞利波形演变
摘要：本研究提出，激光脉冲可以产生有限振幅瑞利波，用于增材制造过程中的工艺监控。非接触式工艺监控使用脉冲激光产生瑞利波，并使用自适应激光干涉仪接收它们。文献中的实验和模型表明，有限振幅波形会随着传播距离而演变，甚至会在平面粒子速度波形中形成冲击波。非线性波形演变表明材料非线性，它对材料微观结构敏感，进而影响强度和断裂性能。测量是在定向能量沉积增材制造室内对平面 Ti-6Al-4V 和 IN-718 沉积物进行的。通过检测平面外粒子位移波形，还可以获得平面位移和速度波形。波形演变可以表征为 (i) 通过在不同点接收一个源振幅，或 (ii) 通过应用不同的源振幅在一个点接收。提供了针对有意调整的关键工艺参数的样本结果：激光功率、扫描速度和舱口间距。
正规化用于通过得分蒸馏的生成扩散模型的全波形反演，Saudi Aramco
正则化是全波形倒置（FWI）的重要方面，正规化提出的现实事先可以帮助降低逆问题的非线性和不良性。最近，生成扩散模型在学习数据分配方面表现出了出色的性能，使其成为反问题的理想事务。我们建议利用特定的扩散模型，即denoising扩散概率模型（DDPM），以制定FWI的重态化。分数蒸馏技术被设置为绕过神经网络的Ja-Cobian的计算，从而导致正规化项的强大而有效的实现。使用Marmousi模型的初始示例证明了所提出的方法的有效性。
皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经细胞激活的不同时空模式
标题：皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经纤维网激活的不同时空模式。作者：Kevin C. Stieger 1,2、James R. Eles 1、Kip A. Ludwig 3-5、Takashi DY Kozai 1,2,6-8 附属机构：1. 匹兹堡大学生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡 2. 匹兹堡大学认知神经基础中心，卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 3. 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊 4. 威斯康星大学麦迪逊分校神经外科系，威斯康星州麦迪逊 5. 威斯康星转化神经工程研究所 (WITNe)，美国威斯康星州麦迪逊 6. 匹兹堡大学神经科学中心，宾夕法尼亚州匹兹堡 7. 匹兹堡大学麦高恩再生医学研究所，宾夕法尼亚州匹兹堡 8. 匹兹堡大学脑神经技术中心宾夕法尼亚州匹兹堡研究所
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。