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World File Search System噪声的
Pentir电池储能系统（Bess）噪声影响...
上面的标准反映了与人类对声音感知有关的关键基准。通常认为3 dB（a）的变化是人耳可感知的环境噪声的最小变化。噪声的10 dB（a）变化代表了主观响度的一倍或减半。最小可感知的变化与响度的加倍或减半之间的差异被拆分，以更大的定义噪声水平的变化。被认为表1中指定的标准提供了良好的指示，表明在这种情况下，噪声水平变化的可能性可能有意义，可用于告知发生声音的上下文，以评估拟议开发中噪声的影响。
主动与准静态噪声解耦的驱动电子自旋量子比特的相干性
半导体量子点中电子自旋量子比特的相干性主要受到低频噪声的影响。在过去十年中，人们一直致力于通过材料工程来减轻这种噪声，从而大大延长了空闲量子比特的自旋失相时间。然而，人们对自旋操纵过程中环境噪声的作用（决定控制保真度）了解甚少。我们展示了一个电子自旋量子比特，其驱动演化中的相干性受到高频电荷噪声的限制，而不是任何半导体器件固有的准静态噪声。我们采用反馈控制技术来主动抑制后者，证明了砷化镓量子点中 π 翻转门保真度高达 99 . 04 0 . 23%。我们表明，驱动演化的相干性受到 Rabi 频率下的纵向噪声的限制，其频谱类似于同位素纯化硅量子比特中观察到的 1 =f 噪声。
ECG 信号 PQRS 检测和信号噪声的综合估计 Hemant Amhia 博士研究学者，电气工程 MITS Gwalior MP。
摘要 --- 自动化生物电信号分析在智慧医疗中有着重要的应用。在本文中，我们专注于心电信号，并提出一种心律失常疾病分类的新方法。我们设计了一种新颖的分析框架，从心电信号中提取不同的特征变换。并且我们训练了多特征的 ANN 模型以获得预测。最后，我们在 MIT-BIH 心律失常的公共数据库上测试了我们的方法。数据库上的实验结果表明我们的模型比其他方法具有更好的分类性能。关键词 --- 心电信号、心电去噪、希尔伯特变换、同步检测、固有模态函数、瞬时频率、本振。介绍心电图 (ECG) 作为心脏活动记录提供了有关心脏状态的重要信息 [1]。心电图心律失常检测对于心脏病患者的早期诊断是必要的。一方面，医生很难在有限的时间内分析记录时间较长的心电图 [1]。另一方面，如果没有工具的支持，人们也几乎无法识别心电信号的形态变化，因此需要一个有效的计算机辅助诊断系统来解决这一问题。大多数心电图分类方法主要基于一维心电图数据，这些方法通常需要提取波形特征、相邻波的间隔以及每个波的幅度和周期作为输入，它们之间的主要区别在于分类器的选择[2,3]。
lévy噪声中的连续指向聚合物
本文的目的是构建一个连续模型，该模型描述了Z D中定向聚合物的缩放限制，其环境具有无限的第二刻：连续体在时空l'evy噪声中定向聚合物。我们的构造可以被认为是与高斯白噪声尺寸1中[2]中[2]中呈现的任意噪声和维度的扩展。在伴侣论文[8]中，我们证明，Z D中有针对性环境的定向聚合物的缩放极限确实是本文中构建的连续模型。[2]中的构造直接基于具有多重噪声的随机热方程（SHE）的解决方案，但我们在这里的方法需要略有不同，因为SHE用一般的L´Evy噪声解决方案（对于最近的开发项目，请参见[21]）并未显示出辅助的规律性。因此，通过截断噪声的“小跳跃”部分获得的噪声的近似值来定义我们的连续模型。这种结构不是定向聚合物的特定特定的，并且可以应用
了解CMOS成像传感器的降噪和降噪
在成像传感器中，有两种不同的噪声类别：与信号相关的噪声，这是撞击光子的函数，独立于传感器和与传感器相关的噪声。传感器噪声可以进一步分为固定的图案噪声，信号射击噪声和读取噪声。其中一些形式的噪声是时间噪声，各个时刻变化，而其他则是空间噪声，持续时间持续，但从像素到像素。可以通过传统的数据降低技术有效地减轻空间噪声，而诸如电子噪声之类的时间噪声很难有效减少。此外，CMOS传感器容易发生一种破坏性的时间噪声，称为随机电报信号噪声，也称为盐和胡椒噪声，这非常难以减轻，并且随着时间的推移而暴露于质子辐射，并且随着时间的流逝而大大增加。其他形式的噪声通常在开始时对传感器噪声概况的贡献很小的噪声也有望随着暴露而增加。本备忘录以简要讨论CMOS结构和体系结构，其中提出了负责生成噪声的主动像素CMOS传感器的特征和结构。下一节介绍了噪声的数学表示形式的简要概述。以下部分列出了CMOS噪声的分类8，并讨论了各种类型的噪声和创建它们的机制。下一节讨论了不同噪声源的综合效果。结论总结了仪器团队的主要兴趣点。以下部分Breifly介绍了辐射对噪声的影响，最后一部分涉及降低降噪技术。
![[2] Jin-Yi Cai。“Shor 算法在存在噪声的情况下不会分解大整数”。引自：CoRR abs/2306.10072 (2023)。DOI：10.48550/arXiv.2306。](/simg/g:\will\search\icon\source\4\43cb60a445210abf2011bfcbf9093432832f64ee.png)
[2] Jin-Yi Cai。“Shor 算法在存在噪声的情况下不会分解大整数”。引自：CoRR abs/2306.10072 (2023)。DOI：10.48550/arXiv.2306。
该量在式 (1) 中作为 exp { 2 πi [ ... . . ] } 指数的子和出现。主要证明是证明指数和 (1) 中指数的和 (2) 在指数多项式中的典型情况下表现为足够随机的。然后我们使用以下引理引理[2]设 σ > 0 且 ξ m = e 2 πi/m 。设 X i ∼ N (0 , 1) ，其中 i = 1 , 2 , ... , n 是 iid 的，设 { S k ⊆ [ n ] | 1 ≤ k ≤ K } 是集合的有限集合。假设除了至多 δ 部分的成对对称差 S j ∆ S k 之外，所有差集的基数均为 ≥ ( m/σ ) 2 t （其中 j ̸ = k ）。令 Σ k = φ k + σ P i ∈ S k X i ，其中 φ k ∈ [0 , 2 π ) 。然后，期望
![arxiv：2501.05268v1 [Quant-ph] 2025年1月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\768cd77d034836059dee57db4b77d5b3387862e8.webp)
arxiv：2501.05268v1 [Quant-ph] 2025年1月9日
受模拟退火算法的启发，我们提出了一个量子冷却协议，其中包括退火过程。该协议可以普遍有效地应用于各种量子模拟器，将系统从任意初始状态驱动到基态，以高保真度。我们已经描述了基于扰动理论的冷却过程，并在静态一体的浴缸中与浴室相比验证了浴室在时期调整的Zeeman领域的优势，并为在冷却系统进行冷却时的必要性提供了理由。我们使用横向场ISING模型（TFIM）应用张量化网络方法来模拟我们的冷却协议，以验证协议在冷却一维系统，二维系统以及具有量子噪声的系统中的有效性。我们比较了有和没有退火过程的冷却协议的总体性能，该测试集用随机参数G p生成的测试集。结果表明，使用退火过程的冷却协议可以达到准确性和效率。我们的结果还表明，冷却方案对噪声的抵抗力取决于量子噪声的类型。
近开放集合的模拟、建模和控制
根据运动方程和模拟环境产生的信息，开发并比较了两种合适的控制系统算法。研究了潜艇的开环特性。控制系统设计基于线性二次高斯 (LQG) 方法，并使用环路传输恢复 (LTR) 设计过程。以基于线性模型的设计为基础，同时比较模型的两种增强的有效性。比较了斜坡和阶跃输入命令的跟踪性能。然后使用拖曳模型模拟转弯机动。最后，使用每个控制器模拟两个长波峰海况和三个相对波浪方向，以获得单个指令速度。还介绍了传感器噪声的影响及其噪声的过滤。
噪声中型量子计算的分而治之验证方法
若干个带噪声的中型量子计算可以看作是稀疏量子计算芯片上的对数深度量子电路，其中两量子比特门只能直接应用于某些量子比特对。本文提出一种有效验证此类带噪声的中型量子计算的方法。为此，我们首先相对于钻石范数刻画小规模量子操作。然后利用这些刻画的量子操作，估计带噪声的中型量子计算得到的实际n量子比特输出态ˆρout|ψt⟩与理想输出态（即目标态）|ψt⟩之间的保真度⟨ψt|ˆρout|ψt⟩。尽管直接保真度估计方法平均需要 O (2 n ) 个 ˆ ρ 副本，但我们的方法即使在最坏情况下也只需要 O ( D 3 2 12 D ) 个副本，其中 D 是 | ψ t ⟩ 的稠密性。对于稀疏芯片上的对数深度量子电路，D 最多为 O (log n ) ，因此 O ( D 3 2 12 D ) 是 n 的多项式。通过使用 IBM Manila 5 量子比特芯片，我们还进行了原理验证实验，以观察我们方法的实际性能。