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World File Search System低通滤波器
受侧向抑制启发的结构...
自从深度学习在计算机视觉领域出现用于图像分类以来，卷积神经网络 (CNN) 已成为强大而流行的工具。为了更好地识别，人们探索了深度和宽度的维度，从而产生了具有更多层和通道的卷积神经网络。除了这些因素之外，神经生物学还表明横向抑制（横向拮抗，例如马赫带效应），这是一种广泛存在的视觉现象，它增加了横向附近神经元激发的对比度和清晰度，以帮助识别。然而，这种机制在卷积神经网络的设计中还没有得到很好的探索。在本文中，我们明确探索了横向方向上的滤波器维度，并提出了我们的横向抑制启发 (LI) 结构。我们的简单设计使用低通滤波器来模拟来自邻居的横向相互作用的强度衰减。每个通道应用一个可学习的参数来通过乘法设置低通滤波器的幅度，这可以灵活地模拟各种横向相互作用（包括横向抑制）。然后从输入中减去卷积结果，这可以增加对比度和清晰度，从而更好地识别。此外，应用可学习的缩放因子和移位来调整减法后的值。我们的横向抑制启发 (LI) 结构适用于普通卷积和具有残差连接的卷积块，同时与现有模块兼容。初步结果表明，AlexNet (7.58%) 和 ResNet-18 (0.81%) 在 ImageNet 数据集上分别有明显的改进，而参数几乎没有增加，这表明我们的类似大脑的设计从不同角度有效地帮助了图像分类的特征学习。
上海Siproin微电子公司有限公司。
电流和电压信号以高精度采样，并从模拟信号转换为数字信号。通过数字乘数计算数字信号后，获得瞬时功率信号p（t）。让P（t）通过具有非常低的截止频率（例如1Hz）的直截了当的低通滤波器，以取出实时实时实时功率信号。然后将实际功率信号与时间集成在一起以获取能量信息。如果选择集成时间很短，则可以获取即时能源消耗的信息，这也可以被视为即时功耗的信息，因为两者相互成比例。如果选择了较长的集成时间，则获得的信息是平均能耗，也可以将其视为平均功耗的信息。
使用 DEAP 进行 SVM 分类器特征提取的 DWT 与 PSD 性能比较
信号由在不同情况下组合的多个频率组成。离散小波变换 (DWT) 用于使用一系列高通/低通滤波器将信号分解为不同的频带。或者，使用功率谱密度 (PSD) 来获取频谱以及每个频率的功率分布。统计特征来自 DWT 和 PSD。然后，PCA 用于降维，并且在 SVM 分类器的情况下仅将得到的数据用于情绪分类，因为我们需要尽可能多的数据来进行深度学习。所有这些都是为了从分类器中提取最大性能并最小化所需的计算资源，然后将信号分解为组成频率并得出表征整个信号的相关统计特征。
混合可再生能源的开发和分析...
多年来，海上风力涡轮机（WTG）和电池储能系统（BESS）的资本支出下降（CAPEX）引起了人们对具有可再生资源的海上石油和天然气（O＆G）平台的电气化的极大兴趣。这将减少碳足迹，因为可以去除车载燃气轮机（GTG）。艺术的状态表明，与BESS和能源管理系统（EMS）集成在一起的O＆G平台能够增强输出功率质量的负载，面对风力载荷和风向波动的顺序事件[11]。然而，所提出的技术需要一个低通滤波器，该滤波器在电压和频率分析中除去了高频，尤其是在瞬时。因此，预计由于系统中的功率损失，效率会降低。
BQ79616 16系列电池监视器，平衡器和集成硬件保护器数据表
BQ79616设备在HEV/EV中的高压电池管理系统中为16系列电池模块提供了小于200μs的高临界电池电压测量。监视器在同一软件包类型中提供了不同的频道选项，提供了PIN-PIN兼容性，并支持在任何平台上高度重复使用已建立的软件和硬件。集成的前端过滤器使系统能够在单元格输入通道上使用简单，低压的差异RC过滤器实现。集成的，ADC后的低通滤波器启用过滤，类似于DC的电压测量值，用于更好的充电状态（SOC）计算。该设备支持自动内部细胞平衡，并通过温度监测自动暂停并恢复平衡，以避免过度过度的状况。
由磁控溅射沉积的超导YBCO薄膜的制备和表征
I.引言已经开发了许多用于沉积高质量YBCO薄膜[1]的技术[1]，例如真空蒸发，激光消融，化学蒸气沉积，磁控溅射[2,3]等对高温超导膜沉积的发展和理解在很大程度上有助于在低温电信设备中应用，例如低通滤波器，延迟线和微波通信的天线，并生产在数字电路和鱿鱼中有用的Josephson连接。所有技术和应用都将取决于大型薄膜廉价生产的成功。尤其是越野膜的生长，多层人士仍然是一个非常复杂的事情。由于存在几种固有的物质问题，例如短相干长度，各向异性，低临界电流密度和化学计量学，因此该过程变得复杂。同样，在薄膜中，元素从底物扩散到膜到膜以及相邻层是多层结构中的另一个问题。
AN9603：数字滤波器简介 - Renesas
二维操作主要用于改变图像的大小和形状，或在二维中进行滤波。后者的操作包括高通滤波器（用于锐化所有方向的边缘）或低通滤波器（用于限制高频噪声或故意柔化边缘）。一个重要的例子是图像调整大小，其中输入图像被重新采样为不同大小的输出图像。在减小图像尺寸时，需要进行滤波，因为简单地垂直和水平下采样（丢弃像素）会产生不可接受的混叠。二维滤波器可以由一维滤波器制成（图 12）。在这里，HSP43168 双 FIR 滤波器在水平下采样之前提供水平频带限制。其多速率功能使其能够执行整个抽取操作。然后使用 HSP48908 二维卷积器作为三系数垂直滤波器，在垂直下采样之前减少垂直带宽。