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摘要 - 微波和射频
用于 Can/Box EMI 的 EASY SHIELD 板材 AB2E CEM 开发了这款最新一代新产品，以支持 RFI/RF/HF/WIFI/WIRELESS 领域的客户……此产品可直接由客户制造，尺寸由客户决定。此板材始终有现货，可在 1 或 2 天内交货。在 EMI 测试期间，您可以根据需要自行制造形状的屏蔽……优势：拥有定制设计的屏蔽 � AFJ INSTRUMENTS（第一次参与）AFJ Instruments 是一家位于米兰的意大利公司，其使命是响应全球对创新、可靠且具有成本效益的仪器领域的要求，包括 EMC、RF 监控、安全产品、静态电源、电子测试与测量和工业设备。我们的产品范围包括 FFT EMI 接收器、LISN、点击分析仪、测量传感器等 EMC 应用，符合标准并可定制查询。� ANSYS
多频海底声向散射作为...
Multibeam Echosounder（MBE）已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率，并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多，用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地，有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略，并且通常可以更好地对海床进行分类。最近，进一步的技术进步使得在多声纳操作频率（多频反向散射）下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益，可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文，从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要，为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
tcs230 可编程彩色光频转换器
注释：3.光学测量是使用发光二极管 (LED) 光源的小角度入射辐射进行的。4.470 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 470 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 35 nm，发光效率 = 75 lm/W。5.524 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 524 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 47 nm，发光效率 = 520 lm/W。6.565 nm 输入辐照度由具有以下特性的 GaP 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 565 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 28 nm、发光效率 = 595 lm/W。7.635 nm 输入辐照度由具有以下特性的 Al I nGaP 发光二极管提供：峰值波长 λ p = 635 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 17 nm、发光效率 = 150 lm/W。8.辐照度响应度 R e 的特征范围为 0 至 5 kHz。9.饱和辐照度 = (满量程频率)/(辐照度响应度)。10.照度响应度 Rv 是使用注释 4、5 和 6 中所述的 LED 发光效率值并使用 1 lx = 1 lm/m 2 ，根据辐照度响应度计算得出的。11.非线性定义为 f O 与零点和满量程之间的直线的偏差，以满量程的百分比表示。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
跨频耦合与智能神经调节
跨频率耦合 (CFC) 反映了不同频率信号之间的 (非线性) 相互作用。来自患者和健康参与者研究的证据表明，CFC 在神经元计算、区域间相互作用和疾病病理生理学中起着至关重要的作用。本综述讨论了 CFC 计算的方法学进展和挑战，特别强调了杂散耦合、推断目标频带中的内在节律和因果干扰的潜在解决方案。我们特别关注在认知/记忆任务、睡眠和神经系统疾病（如阿尔茨海默病、癫痫和帕金森病）背景下探索 CFC 的文献。此外，我们强调了 CFC 在侵入性和非侵入性神经调节和康复的背景下以及对优化的意义。主要是，CFC 可以支持推进对认知和运动控制的神经生理学的理解，作为疾病症状的生物标志物，并利用治疗干预措施的优化，例如闭环脑刺激。尽管 CFC 作为神经科学的研究和转化工具具有明显的优势，但仍需要进一步改进方法，以促进其在该领域的机器人和仿生系统中实际和正确的使用。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。
时频连续变量中的量子信息
摘要：本论文介绍了独特光子连续自由频率程度的编码。与电磁场的四二晶的数学相似性导致在我们编码中这些变量中表达的方案概括。我们引入了一种新型的鲁棒量子，以在时间频阶段的空间中针对位移类型的误差。研究了双圆柱相的新空间，对于具有翻译对称性的状态的状态是一个特别合适的表示。我们还研究了如何构建功能相分布，从而可以描述具有光谱连续和正交自由度的量子状态。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。