XR 系列发射器经过专门设计,支持目前可用的数字传输格式,并正在开发用于现有 AM 频道。Nautel 相间脉冲持续时间调制器采用超线性扩展频带滤波器,可保持 40 kHz 的包络带宽。特殊电路优化 IPM,以确保最小相位误差。当使用数字调制技术(如 HD Radio 和 DRM)传输数字编码信号时,这可提供出色的信噪比。即使现实世界天线系统的带通性能有限,XR 系列的数字性能也非常出色。它与市场上的所有数字调制系统兼容。这种兼容性、性能和灵活性的结合使 XR 系列成为数字广播公司的理想选择。
描述 了解 IM69D128S – 一款超低功耗数字 XENSIV ™ MEMS 麦克风,专为需要高 SNR(低自噪声)、长电池寿命和小封装环境稳健性的应用而设计。69dB(A) 的出色信噪比 (SNR) 可实现清晰的音频体验,而不会影响电池寿命。采用革命性数字麦克风 ASIC,IM69D128S 通过将电流消耗降低至 520µA 树立了新标杆 – 几乎是市场上具有类似性能的型号的一半。此外,IM69D128S 掌握了在不同功率和性能配置文件之间切换的技巧,而不会产生任何可听见的伪影。IM69D128S 基于英飞凌的密封双膜 MEMS 技术,可在麦克风级别提供高侵入防护 (IP57)。
高增益速度传感器阵列 SeaLandAire Technologies 专门从事广泛应用领域先进工程解决方案的快速开发,目前正在开发数字 DIFAR 垂直线阵列 (DDVLA) 声纳浮标,以补充美国海军新兴的低频声纳探测技术。该浮标采用垂直线高增益微型定向探测器阵列,在嘈杂环境中实现高信噪比。DDVLA 将用于基于飞机的反潜战 (ASW) 行动,作为不断壮大的低频声纳浮标系统系列的一部分。声学系统的初始原型显示出良好的效果,并充分利用了 SeaLandAire 在声纳浮标开发方面的经验。第二阶段的最终目标是拥有经过实地验证的浮标系统设计,然后在过渡合作伙伴的帮助下将其转移到生产和认证阶段。
IM72D128V01 是一款超高性能数字 PDM MEMS 麦克风,专为需要极高 SNR(低自噪声)和低失真(高 AOP)的应用而设计,并且还具有 IP57 防尘防水等级。一流的 72dB(A) 信噪比 (SNR) 可实现远场和低音量音频拾取。平坦的频率响应(20Hz 低频滚降)和严格的制造公差提高了多麦克风(阵列)应用的性能。数字麦克风 ASIC 包含一个极低噪声的前置放大器和一个高性能 sigma-delta ADC。可以选择不同的电源模式以适应特定的时钟频率和电流消耗要求。每个 IM72D128V01 麦克风都采用先进的英飞凌校准算法进行校准,从而实现低灵敏度公差(± 1dB)。
摘要最近,电子设备的开发以细胞外记录许多神经元的同时电动活动一直在开放,为接口和解码神经元活动打开了新的可能性。在这项工作中,我们测试了如何使用EDOT电聚合剂来调整制造材料,可以优化此类设备的电池 /电极界面。我们的结果表明,与金电极相比,检测到的神经元更高的信噪比,更好的生物相容性和更高数量的神经元。然后,使用具有2D神经元培养物与荧光光学成像结合的增强记录,我们检查了可以仅通过细胞外特征估算记录神经元的位置的程度。我们的结果表明,假设神经元以单脚骨的形式行为,可以用大约数十微米的精度估算位置。
图。2。(a)∆ε2 2,s u(1,1)(点破的线)和等式。(a.39)(实线)作为第二次挤压参数的函数,用于内部损失。我们观察到,对于较大的第二次挤压参数,∆ε2 2,s u(1,1)会收敛到等式。(A.39)。(b)∆ε2 2,s u(1,1)的对数,对于非常大的第二次挤压参数作为第一个挤压参数和光子数的函数。洋红线线绘制了第一个挤压参数的最佳状态,其相应的光子编号。(c)在SU(1,1)(1,1)(1,1)和经典的干涉仪的最佳灵敏度状态下显示了可检测到的最小的吸光度,用于一,二,三和四光子吸收过程。通过调节信噪比(A.45)成为一个,即εm / ∆εm = 1。< / div>
当X射线击中对象时,它们被吸收但也散射,一种不希望的现象会随着物体的密度增加而增加。散布来自零件的所有点,都降低了图像对比度灵敏度,在平板图像中可见。尼康计量学已经开发了一个专有的CLDA,该CLDA优化了X射线穿过零件的收集,而无需捕获不需要的散射X射线。通过避免图像污染和相关的对比度减少,CLDA意识到了惊人的图像清晰度和对比度。与直阵阵列相比,二极管的线性阵列弯曲以进一步增强图像质量。这允许使用更长的晶体来增强X射线灵敏度,从而提高信噪比并减少扫描时间。
来自多个中心的大脑磁共振成像(MRI)数据通常在成像条件下表现出差异,例如所使用的核磁共振仪器的类型和随机噪声的存在。此外,MRI切片之间差距的差异进一步使数据的可用性复杂化了高级人工智能(AI)分析。基于深度学习的方法已成为解决挑战的实用解决方案。然而,现有的研究在很大程度上忽略了大脑MRI数据的增强,尤其是在面对明显的切片间隙时,例如在我们的临床大脑MRI切片中观察到的大约6 mM。响应这一研究差距,我们旨在开发新的方法来增强大脑MRI数据,重点关注更大的切片差距。为了实现这一目标,我们提出了SOFNET,它利用了基于光流和编码器 - 二次骨架的sofnet。我们模型的主要目标是插值MRI切片,同时保持特征一致性。利用光流法,与其他超分辨率算法相比,该方法表现出了出色的性能,我们提出的方法已在三个不同的大脑MRI数据集上进行了评估,并明确解决了4.2 mm和6.0 mm之间的差距。实验结果强调了SOFNET在生成适应的脑MRI数据方面获得的超分辨率质量的显着增强,超过了其他单位超级分辨率(SISR)方法。为了确保插值脑MRI切片的可信度,我们基于诸如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)等指标(例如峰值信噪比(PSNR))对三个MRI进行了实验。这些实验证明了我们方法在将低分辨率MRI数据转换为清晰可靠的大脑MRIS中的有效性,从而可以使用AI技术进行了改进的分析。
1996 年 9 月,美国国防情报局环境健康处在武装部队医疗情报中心成立,旨在制定一个框架,用于评估可能影响海外军事人员健康的环境健康风险。该框架的总体目标是协助分析师和决策者评估短期(急性)和长期(慢性)健康风险。该方法将与国防高级研究计划局和 APL 共同开发。一旦全面部署,它将为战场传感器的开发和应用提供支持性信息框架。化学和生物战防御计划面临着一系列复杂的潜在有害因素。战场上对非战争化学危害的潜在信噪比的认识将极大地有助于在军事行动的规划和实施中消除这种威胁。