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单频环光纤激光器，带有人工雷利散射提供的随机分布式反馈
1自动化与电视学院，俄罗斯科学院的西伯利亚分支，1 AC。Koptyug Ave.，630090 Novosibirsk，俄罗斯； ksyna_98@mail.ru（K.V.P. ）; golikov.inc@mail.ru（e.v.g。 ）; dostovalov@iae.nsk.su（A.V.D。 ）; wolf@iae.nsk.su（a.a.w. ）; z.munkueva@g.nsu.ru（Z.E.M. ）; abdullinasr@iae.nsk.su（s.r.a. ）; terentyev@iae.nsk.su（v.s.t. ）; babin@iae.nsk.su（s.a.b。） 2诺华州立大学物理系，皮罗戈娃2，630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所，38 Vavilov St.，1199991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯， egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心，俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所，俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号； sls@fo.gpi.ru *通信：skvorczov@iae.nsk.suKoptyug Ave.，630090 Novosibirsk，俄罗斯； ksyna_98@mail.ru（K.V.P.）; golikov.inc@mail.ru（e.v.g。）; dostovalov@iae.nsk.su（A.V.D。）; wolf@iae.nsk.su（a.a.w.）; z.munkueva@g.nsu.ru（Z.E.M.）; abdullinasr@iae.nsk.su（s.r.a.）; terentyev@iae.nsk.su（v.s.t.）; babin@iae.nsk.su（s.a.b。）2诺华州立大学物理系，皮罗戈娃2，630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所，38 Vavilov St.，1199991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯， egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心，俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所，俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号； sls@fo.gpi.ru *通信：skvorczov@iae.nsk.su
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。
用于黑洞探测器 (BHEX) 任务的超低噪声激光和基于光频梳的计时系统
在这一努力中，我们展示了 BHEX 任务时间参考的一种方案的性能：使用目前作为激光干涉仪空间天线 (LISA) 任务的一部分开发的太空级超低噪声激光器，以及光学频率梳，将该激光器的稳定性转移到微波范围以供仪器使用。我们描述了微波下变频的实现，其中 LISA 腔稳定激光器被锁定到光学频率梳，以将光频率降低到 100 MHz。使用参考独立实验室超稳定激光系统的相位噪声分析仪测量 100 MHz 信号的分数频率稳定性。我们展示了该实验的结果，表明该系统的性能符合 BHEX 要求。
基于学习的脑电图时频图像的深度学习视觉复杂性分析：它可以定位大脑中的癫痫发作区吗？基于学习的脑电图时频图像的深度学习视觉复杂性分析：它可以定位大脑中的癫痫发作区吗？
1胎儿神经影像学和发展科学中心，新生医学部，医学系波士顿儿童医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115； navaneethakrishna.makaram@childrens.harvard.edu（N.M.）; sarvagya.gupta@childrens.harvard.edu（S.G.）; matthew.pesce@childrens.harvard.edu（M.P.）; ellen.grant@childrens.harvard.edu（P.E.G.）2美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院神经病学系，美国马萨诸塞州02115； jeffrey.bolton@childrens.harvard.edu（J.B。）; phillip.pearl@childrens.harvard.edu（P.P.）; Alexander.rotenberg@childrens.harvard.edu（A.R。）3美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院神经外科癫痫手术系，美国马萨诸塞州02115； scellig.stone@childrens.harvard.edu 4计算机科学系，马萨诸塞州波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115； haehn@cs.umb.edu（D.H.）; marc@cs.umb.edu（M.P。） 5 Jane和John Justin Mind Health研究所，美国德克萨斯州沃思堡库克儿童医疗保健系统，美国德克萨斯州76104； Christos.papadelis@cookchildrens.org *通信：eleonora.tamilia@childrens.harvard.edu3美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院神经外科癫痫手术系，美国马萨诸塞州02115； scellig.stone@childrens.harvard.edu 4计算机科学系，马萨诸塞州波士顿大学，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115； haehn@cs.umb.edu（D.H.）; marc@cs.umb.edu（M.P。）5 Jane和John Justin Mind Health研究所，美国德克萨斯州沃思堡库克儿童医疗保健系统，美国德克萨斯州76104； Christos.papadelis@cookchildrens.org *通信：eleonora.tamilia@childrens.harvard.edu
碳化硅超表面中强耦合声子极化子的光谱和干涉和频成像
声子极化子能够实现红外光的波导和定位，具有极强的限制性和低损耗。通常使用互补技术（例如近场光学显微镜和远场反射光谱）来探测此类极化子的空间传播和光谱共振。这里，介绍了红外-可见和频光谱显微镜作为声子极化子光谱成像的工具。该技术同时提供亚波长空间分辨率和高分辨率光谱共振信息。这是通过使用可调红外激光共振激发极化子和对上转换光进行宽场显微镜检测来实现的。该技术用于对 SiC 微柱超表面中局部和传播表面声子极化子的杂交和强耦合进行成像。光谱显微镜允许通过角度相关共振成像同时测量动量空间中的极化子色散，并通过极化子干涉测量法在实空间中测量极化子色散。值得注意的是，可以直接成像强耦合如何影响极化子的空间定位，而这是传统光谱技术无法实现的。在强耦合阻止极化子传播到超表面的激发频率下观察到边缘态的形成。该技术适用于具有破坏反演对称性的广泛极化子材料，可用作快速、非微扰工具来成像极化子杂化和传播。
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
Hui Xie, Yatao Wang, Zhiliang Gao, Bibhu Prasad Ganthia*, Chinh V Truong 移频轨道电路频率参数检测研究
摘要：铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量，其承载着重要的信息和控制技术，必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题，本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上，采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测，与非线性方法相比，不仅减少了采样时间，而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法，研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用，并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明，中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内，满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
电动卷帘电机编程指南
什么是频道？您的遥控器有五个频道，每个频道最多可以配对十个百叶窗。当您发出向上或向下命令时，该命令将发送到该频道上的所有百叶窗。例如，您的凸窗上可能有三个百叶窗并排，并且您希望它们始终同步移动 - 将它们全部放在同一个频道上是有意义的，因为这样您只需单击一次向下按钮即可。但是，如果您想单独控制它们，则需要将每个百叶窗放在自己的频道上。当您在遥控器上循环切换频道时，您有机会独立控制每个频道。在频道 5 之后，所有频道都将突出显示，使您可以一次控制所有 5 个频道。在我们的凸窗示例中，这将允许您每个频道设置一个百叶窗，但仍然可以一次移动它们。没有正确或错误的方法 - 只有最适合您和您的家庭的方法！
![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。