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World File Search System信噪比
提高国防电子产品的信噪比
首先，我们来看看数字信号处理。传统上，航空电子和卫星电源应用与 28v 总线（或车载 14v）相关，而后者又在需要时转换为低压配电。由于控制系统和有效载荷的数字内容增加（包括可编程阵列和传感器的模拟数字 (ADC 或 DAC) 转换），该领域正在快速增长。新设计继续采用具有更高处理速度的 ASICS，要求用于去耦的多层陶瓷芯片电容器 (MLCC) 具有较低的寄生元件，即低等效串联电阻 (ESR) 和低等效串联电感 (ESL)。越接近核心 ASIC 或可编程阵列，ESL 的控制就越关键。由于电容器是 2 端设备，因此基本 ESL 特性来自部件的几何形状 - 两个端子有效地定义了信号的电流环路，部件越大，环路越大，因此 ESL 也越大。解决这个问题的基本方法是使用“反向几何”低电感芯片电容器 (LICC)，其端接在侧面而不是部件的末端。在 2:1 长宽比部件（例如 1206 尺寸）中，使用反向几何版本 0612 将在相同电容/电压设计和相同空间占用的情况下将电感降低 2 倍（通常从 1nH 到 500pH）。通过使用较小轮廓的部件和较小的环路（0508 代替 0805、0306 代替 0603 等），仍然可以实现较低的电感，但这是以降低电容值为代价的 – 并且仍然要求在 ASIC 工作频率下保持电容。因此，为了实现更快的速度，需要新的组件设计，其中电感组件可以与电容组件分开。有三种方法可以实现这一点：通过电感消除、通过非常小的信号环路以及通过最小化与 PCB 接地平面的电感耦合。电感消除的一个很好的例子是数字间电容器 (IDC)。这是一种反向
提高国防电子设备的信噪比
首先，我们来看看数字信号处理。传统上，航空电子和卫星电源应用与 28v 总线（或 14v 车载总线）相关，而后者又可在需要时转换为低压配电。由于控制系统和有效载荷的数字内容增加（包括可编程阵列和传感器的模拟数字 (ADC 或 DAC) 转换），该领域正在快速增长。新设计继续采用具有更高处理速度的 ASIC，要求用于去耦的多层陶瓷芯片电容器 (MLCC) 具有更低的寄生元件，即低等效串联电阻 (ESR) 和低等效串联电感 (ESL)。越接近核心 ASIC 或可编程阵列，ESL 的控制就越关键。由于电容器是 2 端子设备，因此基本 ESL 特性源自部件的几何形状 - 两个端子有效地定义了信号的电流环路，部件越大，环路越大，因此 ESL 也越大。解决这个问题的基本方法是使用“反向几何”低电感芯片电容器 (LICC)，其端接在侧面，而不是部件的末端。在 2:1 纵横比的部件（例如 1206 尺寸）中，使用反向几何版本 0612 可将电感降低 2 倍（通常从 1nH 降低到 500pH），同时保持相同的电容/电压设计和相同的空间。通过使用更小的轮廓部件和更小的环路（0508 代替 0805、0306 代替 0603 等），仍然可以实现更低的电感，但这是以降低电容值为代价的 - 并且 ASIC 工作频率下的电容保持仍然是一项要求。因此，为了实现更快的速度，需要新的组件设计，其中电感组件可以与电容组件分离。有三种方法可以做到这一点 - 通过电感消除、通过非常小的信号环路以及通过最小化与 PCB 接地平面的电感耦合。电感消除的一个很好的例子是数字间电容器 (IDC)。这是一个反向
评估高光谱图像中的信噪比
附录 B ................................................................................................................53
评估高光谱图像中的信噪比
附录 B ...........................................................................................................53
GMSK载波同步环路相位检测器在极低信噪比下的性能分析
I. 简介 深空通信系统在非常远的距离内运行，而机载能量发生器的容量非常有限，导致接收端的信噪比 (SNR) 非常低。这就是使用接近香农极限的纠错码的原因。然而，为了利用这种增益，必须进行相干解调，并且必须在更严格的 SNR（对于 Turbo 码 1/6，𝐸 𝑠 /𝑁 0 ≃ – 8 dB）下提供载波相位同步。分配给深空任务的频谱资源是有限的（X 波段 8 GHz），为了优化频谱效率，空间数据系统咨询委员会（CCSDS）建议 [1] 对于 B 类任务（深空任务）使用预编码 GMSK 调制（高斯最小频移键控），高斯滤波器带宽位周期积𝐵𝑇 𝑏 = 0.5，对于 A 类任务（低空任务）使用 GMSK 𝐵𝑇 𝑏 = 0.25。本文讨论了一种由最大后验（MAP）准则和洛朗展开式 [3] 衍生的用于 GMSK 调制的盲相位检测器 [2]。为了评估该相位检测器在非常低的 SNR 下在闭环结构中的性能，我们考虑了 [4] 和 [5] 中描述的另外两个简化版本。我们对线性和非线性域中的这三种不同结构进行了全面研究。我们还介绍了使用低速率纠错码（Turbo 1/6）进行计算机模拟所获得的结果。这项工作的目的是比较这三个相位检测器的性能，并评估为获得两个简化版本而进行的简化的影响。
空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代
EEG阶段可以在考虑到功率和信噪比之后的认知状态相似的准确性
EEG阶段越来越多地用于认知神经科学，大脑 - 计算机接口和闭环刺激设备。 但是，尚不清楚脑脑图在认知状态之间的准确性预测是多么准确。 我们终止了在11个公共数据集中的484名参与者中的parieto枕α波的EEG阶段预测准确性。 我们能够在各种认知条件和数据集中准确跟踪脑电图相位，尤其是在高瞬时α功率和信噪比（SNR）的时期。 尽管静止状态的精度通常高于任务状态，但绝对精度的差异很小，其中大多数差异归因于EEG功率和SNR。 这些结果表明，使用脑电图阶段的实验和技术应更多地集中于最大程度地减少外部噪声并等待高功率时期，而不是诱导特定的认知状态。EEG阶段越来越多地用于认知神经科学，大脑 - 计算机接口和闭环刺激设备。但是，尚不清楚脑脑图在认知状态之间的准确性预测是多么准确。我们终止了在11个公共数据集中的484名参与者中的parieto枕α波的EEG阶段预测准确性。我们能够在各种认知条件和数据集中准确跟踪脑电图相位，尤其是在高瞬时α功率和信噪比（SNR）的时期。尽管静止状态的精度通常高于任务状态，但绝对精度的差异很小，其中大多数差异归因于EEG功率和SNR。这些结果表明，使用脑电图阶段的实验和技术应更多地集中于最大程度地减少外部噪声并等待高功率时期，而不是诱导特定的认知状态。
考虑功率和信噪比后，可以在不同认知状态下以相似的精度预测脑电图相位
（（* 3KDVH &DQ %H 3UHGLFWHG :LWK 6LPLODU $FFXUDF\ $FURVV &RJQLWLYH 6WDWHV $IWHU $FFRXQWLQJ ）RU 3RZHU DQG 615 .LP % (ULFNVRQ % $ )HUQDQGH] 1XQH] * 5LFK 5 0HQW]HORSRXORV * 9LWDOH ）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
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
