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World File Search System噪声
对基于分数生成模型的噪声时间表的分析
基于得分的生成模型（SGM）旨在通过仅使用来自目标的噪声扰动样本来学习得分功能来估算目标数据分布。最近的文献广泛地集中在评估目标和估计分布之间的误差上，从而通过Kullback-Leibler（KL）Divergence和Wasserstein距离来测量生成质量。在对数据分布的轻度假设下，我们为目标和估计分布之间的KL差异建立了上限，这取决于任何依赖时间依赖的噪声时间表。在额外的规律性假设下，利用了有利的潜在收缩机制，与最新结果相比，我们提供了瓦斯坦斯坦距离的更严格的误差。除了具有易处理外，该上限还结合了在训练过程中需要调整的目标分布和SGM超参数的特性。最后，我们使用模拟和CIFAR-10数据集1通过数值实验来说明这些边界，并在参数族中识别最佳的噪声时间表范围。
基于gm/ID的噪声分析的统一解释
纳米级金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 电路设计受功耗约束驱动。当晶体管在弱反型区工作时，功耗最小。1 在没有适合进行封底计算的模型的情况下，设计人员通常使用艰巨的电路模拟来探索设计空间。过度依赖电路模拟器可能会带来问题，可能会诱使没有经验的设计人员在没有了解适当优化的电路中的基本权衡的情况下深入模拟。1996 年，Silveira 等人提出了一种强大的跨导到漏极电流 (gm /ID) 技术，帮助设计人员快速确定晶体管的尺寸。1 所谓的“gm /ID 设计方法”最初是为了计算小信号增益和带宽等参数而开发的，1 后来扩展到噪声。2 在 Ou 2 于 2011 年发表的公式中，偏置相关热噪声系数 (γ) 和
优化 LNA 第一级以降低多级 LNA 中的整体噪声系数
介绍了一种设计多级低噪声放大器 (LNA) 第一级的分析方法。本文讨论了在考虑后级噪声的情况下最小化总噪声系数 (NF) 的第一级优化方法。该方法侧重于第一级的源阻抗优化，同时考虑其 NF、增益和后级 NF 的影响。所提出的方法计算第一级的设计参数，以使多级 LNA 中的整体 NF 最小，而传统方法则建议最佳源阻抗以使第一级的 NF 最小。本文证明了 Smith 圆图中的恒定总 NF 轮廓与传统 NF 圆不同，并且 Γ opt 在相邻级 NF 不同的多级 LNA 中实现了最佳噪声性能变化。这些轮廓和最佳源阻抗针对特定的 LNA 进行描述，并与其恒定 NF 圆和 Γ opt 进行了比较。为了检验所提方法的可行性以及验证理论和仿真结果，我们制作了一个使用 ATF13136 晶体管的 4-5 GHz 分立式 LNA。结果表明，在 LNA 的第一级设计中考虑后续电路的噪声可降低整体 NF，同时改善其增益和输入匹配。
共栅极 LNA 中的新型噪声消除拓扑
本文提出了一种设计噪声消除共栅 (CG) 低噪声放大器 (LNA) 的新方法。该方法研究使用电感退化共源 (IDCS) 级与 CG 级并联，而不是共源 (CS) 级。考虑到 IDCS LNA 的特殊规格，所提出的拓扑可以实现更低的噪声系数 (NF) 和更好的输入阻抗匹配。对该拓扑进行了分析计算，并给出了满足输入阻抗匹配和噪声消除条件的方程。还通过计算每个噪声源的传递函数来计算所提出的 LNA 的 NF，同时满足这些条件。为了验证理论分析，设计并优化了两个不同的 X 波段 LNA。使用先进设计系统 (ADS) 电磁动量和 GaAS pHEMT 0.1 µ m 工艺模型进行模拟。结果表明，所提出的方法可以实现更好的输入阻抗匹配和更低的 NF，而输出阻抗匹配和增益具有相对相同的行为。
标准量子限制以下的热噪声测量
第2章。光弹簧效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1。理想化的光弹簧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.2。完整的光弹簧常数和阻尼系数。。。。。。。。。。。。。。25 2.3。机械敏感性和光弹簧增益。。。。。。。。。。。27 2.4。光弹簧对激光功率波动的响应。。。。。。。。。。。31 2.5。。使用计算模型模拟量子光场的量子反作用噪声消除量子。。。。。。。。。。。。。。34
使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。
对移动设备上后量子和混合噪声协议变体的评估
摘要。Noise 是一个框架，用于设计和评估双方之间的认证密钥交换 (AKE) 协议，该协议使用 Diffie-Hellman (DH) 作为唯一的公钥密码系统。在本文中，我们对 Noise 和 PQNoise（最近推出的后量子版本的 Noise 协议框架）的计算和通信成本进行了评估。此外，我们介绍了 12 种基本（交互式）Noise 模式及其 PQNoise 对应模式的组合，从而获得混合握手模式，并将它们纳入我们的评估中。我们将 PQNoise 和新的混合模式集成到 Noise-C 中，这是用 C 编写的 Noise 协议框架的参考实现。为了评估 Noise 及其变体，我们使用 Linux 网络模拟工具模拟了具有不同延迟、吞吐量和数据包丢失设置的网络。对于所有 Noise 握手，我们选择了提供可比（量子前）安全级别的密码系统，即 X25519 和 Kyber512。我们在两台不同的设备上进行了实验，一台是搭载 Intel Core i5-10210U CPU 的笔记本电脑，另一台是搭载 32 位 ARM Cortex-A7 处理器的 Orange Pi One 开发板。我们收集的结果表明，在正常网络条件下，Noise 模式和 PQNoise 对应模式的执行时间几乎相同，除非后者需要额外的握手消息。然而，在网络条件较差、数据包丢失率较高的情况下，PQNoise 落后于 Noise，这主要是因为 Kyber512 的公钥和密文相对较大。当数据包丢失率较低时，我们的混合握手的执行时间与相应的 PQNoise 握手几乎没有区别，而在数据包丢失率较高时，差异很小。
采用有源电感的CMOS 3.5 GHz带宽低噪声放大器
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