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分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
衰落信道中操作分集阶的分析表征
I. 引言 随着微电子技术和计算能力的不断进步，新一代无线技术的涌现使几代人之前看似未来主义的用例成为可能 [1]。然而，在这些新技术成为商业现实之前，需要彻底评估和评估它们的性能，并且必须充分了解与其性能扩展规律和操作限制相关的见解。深入研究通信理论基础，不可否认的是，渐近分析几十年来一直是评估系统性能的非常有用的工具 [2]。里程碑式的工作 [3] 为无线通信系统的渐近性能分析奠定了基础。在与信噪比 (SNR) 的概率密度函数 (PDF) 的平滑度相关的合理温和条件下，当平均 SNR γ 足够大时，错误概率度量可以表示为 P op ≈ α ( γ th /γ ) b ，其中 γ th 是给定性能所需的阈值 SNR 值。编码增益或功率偏移（由 α 捕获）和分集阶（DO，由 b 捕获）的概念在无线文献中无处不在，作为表征性能缩放定律的一种方式：通过将平均 SNR 增加一定量，我们可以获得多少性能提升？直到今天，Wang 和 Giannakis 的幂律
1.2 dB NF 分集接收模块的低频带多增益 LNA 设计
摘要：本文介绍并讨论了一种用于分集接收模块的低频带 (LB) 低噪声放大器 (LNA) 设计，该模块适用于多模蜂窝手机。LB LNA 覆盖 5 个不同频段，频率范围从 617 MHz 到 960 MHz，5 刀单掷 (5PST) 开关用于选择不同的频段，其中两个用于主频段，三个用于辅助频段。所提出的结构涵盖从 -12 到 18 dB 的增益模式，增益步长为 6 dB，每种增益模式的电流消耗都不同。为了在高增益模式下达到噪声系数 (NF) 规格，我们在本设计中采用了具有电感源退化结构的共源共栅 (CS)。为了实现 S 11 参数和电流消耗规格，高增益模式（18 dB、12 dB 和 6 dB）和低增益模式（0 dB、-6 dB 和 -12 dB）的内核和共源共栅晶体管已被分开。尽管如此，为了保持较小的面积并将相位不连续性保持在 ± 10 ◦ 以内，我们在两个内核之间共享了退化和负载电感器。为了补偿工艺、电压和温度 (PVT) 变化的性能，该结构采用了低压差 (LDO) 稳压器和极端电压补偿器。该设计在65nm RSB工艺设计套件中进行，电源电压为1V，以18dB和-12dB增益模式为例，其NF分别为1.2dB和16dB，电流消耗为10.8mA和1.2mA，输入三阶截取点（IIP3）分别为-6dBm和8dBm。
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