上下文。自适应光学器件(AO)是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器(WFS)是此类系统的关键组成部分之一,驱动基本的性能限制。目标。在本文中,我们专注于特定类别的WFS:傅立叶过滤波前传感器(FFWFSS)。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而,缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声,我们得出了一个简单而全面的模型,使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF,它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外,还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类:Zernike WFS(ZWFS)和金字塔WFS(PWFS),从而带来了对其行为的新理解。
在本文中,我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论,我们的结果使用了一个新的,精确的描述,对1 的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。 的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。
抽象的傅立叶变换红外光谱(FTIR)是一种具有傅立叶变换的红外光谱,用于检测和分析光谱结果。此方法用于定性和定量分析波数范围14000 cm -1 –10 cm -1的有机和无机分子。基于这些波数,红外区域分为三个区域,即近红外,中红外和远红外。该方法中使用的工具是FTIR分光光度计,其工作原理基于能量与材料之间的相互作用。这种方法是快速,无损,简单的样品制备,易用性,使用少量溶剂,因此与其他HPLC和光谱方法相比,它在环保方面友好。但是,此方法中的采样空间相对较小,因此可以阻止红外线。使用的研究方法是来自2005 - 2023年期间出版年的20条研究文章的系统文献综述(SLR)。基于对阿莫西林,五氧环肽,环丙沙星,双氯氟乙烯酸钠,头孢曲松钠,ibuprofen,valsartan和cefadroxil化合物在药物中可以使用这种方法进行分析和有机化的构造的结果。根据印尼药典IV版,分析的所有化合物浓度符合内容要求,该版本不少于90%,不超过110%。
本文引入了一种新的加密方法,旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程,称为split-radix fast fast傅立叶变换(SRFFFT)。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分,以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文,而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击,例如蛮力,自相关和字典攻击,进行了相对评估,SRFFFT评估的最终结果表明,在许多实用的加密应用中,SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的,因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加,从而消除了差异的范围,从而消除了隐性攻击的范围。
快速傅立叶变换(FFT)广泛用于数字信号处理应用中,尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案,采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件,并使用诸如关键路径延迟,吞吐量,设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67%。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
需要在吉他上产生适当的和弦和声,需要调整或调整字符串。但是,大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间,因为在调整过程中,用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序,但在调整过程中,用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具,以自动执行调整过程,并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换(FFT)算法的频率,结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域,在时间域F(x)中的一系列数字被转换为频域F(u)。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果,可以说,基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外,还通过将调谐过程与2个应用程序(即绝对吉他和吉他调谐器)进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明,学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好,因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一,但也应考虑其他技术,因为它用于各种乐器中。
I。常规的台式光谱仪通常很大,并且仅限于实验室环境。随着综合光子学的发展,光谱仪的微型化导致了适用于实验室以外的更多应用,包括农业分析和水下研究[1],[2]。它还可以启用实验室芯片应用程序[3],[4],[5]。基于其工作原理,可以将集成光谱仪大致分为使用分散,窄带滤波,傅立叶变换或数值重建的类别[6]。第一个类别具有分散光学元件,它们在空间上分开不同的频率,包括echelle光栅[7]和阵列的波导格栅(AWG)[8],[9]。第二种类型使用窄带过滤器(例如环形分解器和马赫Zehnder干涉仪(MZI)[10],[11],[11],[12],选择性地将不同的光谱成分传输到不同的检测器。第三个通常称为傅立叶变换型体镜检查(FTS),其中通过在时间或空间域中转换干涉信息,使用傅立叶变形[13],[14],[15]获得频谱。最后一个类别采用了一系列具有不同光谱响应的组件,并从组合信号[16],[17]中重建光谱。它依赖于
本研究旨在对傅立叶变换红外光谱(FTIR)在药物化合物的分析和表征中的能力进行批判性审查。ftir已成为药物研究和药物工业中非常重要的光谱技术,可提供对分子结构,化合物鉴定和测量药物质量的深入见解。本文献综述包括通过光谱指纹鉴定药物化合物,分子结构的表征,测量药物的质量和纯度以及需要克服的边界和挑战。我们还探讨了FTIR方法论的最新发展及其与其他分析技术的集成。结果表明,从药物开发研究到控制生产质量,FTIR已成功应用于各种药物。通过了解优势,限制和当前的突破,本综述提供了FTIR在药物化合物分析中的关键作用的全面看法。关键字:FTIR,药物化合物,红外光谱,识别,表征,
摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题,其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建,例如交替的投影处理和凸放松方法。但是,他们通常无法重建细节或纹理。最近,已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果,但是由于生成模型的性质,可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题,我们提出了一种新型算法,称为“红色强调”,结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是,用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化,以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实,与现有的傅立叶相检索算法相比,所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索,扩散模型,通过deno的调节,凸松弛