Multibeam Echosounder(MBE)已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率,并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多,用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地,有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略,并且通常可以更好地对海床进行分类。最近,进一步的技术进步使得在多声纳操作频率(多频反向散射)下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益,可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文,从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要,为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
对RUO 2的基础研究始于60年前,当时它被确定为高度金属的氧化物[1-3]。 其化学稳定性和直接合成意味着它迅速发现应用是精度电阻的组成部分,并且早期也被鉴定为用于半导体设备的潜在屏障材料[4]。 在过去的二十年中,它已经看到了作为催化剂的兴趣[5],以及可能的应用作为锂储存材料[6]。 在过去的几年中,实验和理论工作表明,即使是如此简单且众所周知的材料也可以容纳物质的外来状态。 ruo 2已成为一种候选材料,该材料托有altermagnetism,在该状态下,由于磁性和晶体lattices的不同符号,共线抗磁性排序也破坏了时间逆转对称性[7]。 但是,该系统中的磁有序并未得到很大的观察。 单晶体上的中子散射测量值检测到通常在金红石结构中禁止的磁反射,该反射在金红石结构中被禁止,该磁反射约为1000k [8]。 谐振X射线散射[9]随后在晶体和薄膜上都进行了类似的观察。 此后,依赖于时间逆向对称性破坏的异常特性在RUO 2的薄膜中观察到,包括自旋转运[10,11],磁性菌群二科运动[12]和异常的霍尔效应(AHE)[13]。 自旋分辨光发射[14]还发现了al术状态预期的D-波对称性。 最近的争议在参考文献中得到了很好的总结。对RUO 2的基础研究始于60年前,当时它被确定为高度金属的氧化物[1-3]。其化学稳定性和直接合成意味着它迅速发现应用是精度电阻的组成部分,并且早期也被鉴定为用于半导体设备的潜在屏障材料[4]。在过去的二十年中,它已经看到了作为催化剂的兴趣[5],以及可能的应用作为锂储存材料[6]。实验和理论工作表明,即使是如此简单且众所周知的材料也可以容纳物质的外来状态。ruo 2已成为一种候选材料,该材料托有altermagnetism,在该状态下,由于磁性和晶体lattices的不同符号,共线抗磁性排序也破坏了时间逆转对称性[7]。但是,该系统中的磁有序并未得到很大的观察。单晶体上的中子散射测量值检测到通常在金红石结构中禁止的磁反射,该反射在金红石结构中被禁止,该磁反射约为1000k [8]。谐振X射线散射[9]随后在晶体和薄膜上都进行了类似的观察。依赖于时间逆向对称性破坏的异常特性在RUO 2的薄膜中观察到,包括自旋转运[10,11],磁性菌群二科运动[12]和异常的霍尔效应(AHE)[13]。自旋分辨光发射[14]还发现了al术状态预期的D-波对称性。最近的争议在参考文献中得到了很好的总结。似乎有大量的Altermagnetic效应观察到有关磁性的某些原始观察结果,尤其是在散装晶体中的问题[15,16]。muon光谱法通常对局部力矩非常敏感,在散装RUO 2中没有磁性[17]。16的计算提出了一个假设,即仅在化学计量材料被孔掺杂时才出现RUO 2中的Altermagnitism。非常清楚,尽管众所周知,但在应用磁场中,RUO 2的散装特性的研究相对较少。在本文中,我们介绍了
摘要 — 本文提出了一种用于多频带带通滤波器 (MBPF) 的相似变换方法,将星型拓扑转换为直列拓扑。介绍了一种通用理论技术,用耦合矩阵的相似变换旋转代替传统的通过滤波器综合逐步提取 LC 电路,解决了参数提取过程中的舍入误差,提高了理论综合结果的准确性。直列拓扑的应用大大提高了滤波器设计的灵活性,降低了电路复杂性,简化了高阶 MBPF 的制造。基于基片集成波导 (SIW) 技术,设计和实现了一系列示例,包括三频、四频,特别是首次报道的五频三阶切比雪夫 SIW 带通滤波器。模拟响应与测量结果之间具有良好的一致性,验证了设计的滤波器模型和提出的理论方法。
电力局(当局)正在审查《 2010年电产参与法》第8部分中的共同质量要求(代码)。当局正在作为我们未来的安全和弹性(FSR)工作计划的一部分进行此审查。“共同质量”是指在新西兰电力系统中传达的电力质量的元素,这些要素在技术上或商业上不能与可识别的人或人群隔离。《代码中的共同质量要求》是对消费者安全可靠的电力供应的基础。
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里,我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法,使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据,对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要,例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务,例如发射器类型识别,人工神经网络已被证明比标准方法表现更好,并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而,在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能,这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大,因为它们需要先进行信号数字化,然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标,自旋电子纳米器件具有关键优势,包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外,自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动( Zander 等人,2009 年)。与其他模式(例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012))相比,SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率,并且对用户所需的培训最少,因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激,每个刺激以不同的频率闪烁,而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率,以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点,但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如,如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波,那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率,这可能会混淆解码算法。因此,在文献中,一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率(Volosyak 等,2009;Chen 等,2015)。这个谐波问题,加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限(Regan,1989),限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量;即,低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此,在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题,已经引入了多频刺激方法,在每个刺激中使用多个频率,其中两个频率(双频)是最广泛使用的模态(Shyu 等,2010;Zhang 等,2012;Chen 等,2013;Hwang 等,2013;Kimura 等,2013;Chang 等,2014;Mu 等,2021a)。然而,这些研究主要集中于介绍多频刺激方法,并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加,在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号,从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中, (2021a)表明,多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波,还包含输入频率的整数线性组合,这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意,相互作用的顺序定义为
具有多个频率的抽象微型超声传感器阵列是内窥镜光声成像(PAI)系统中的关键组件,可实现高空间分辨率和生物医学应用的大型成像深度。在本文中,我们报告了基于陶瓷薄膜PZT的开发,基于PZT的双重和多频压电微机械超声传感器(PMUT)阵列以及其PAI应用的演示。的长度为3.5毫米或直径10 mm,正方形和环形PMUT阵列,含有多达2520 pm的元素,并且用于内窥镜PAI应用,开发了从1 MHz到8 MHz的多个频率。通过晶片键和化学机械抛光(CMP)技术获得厚度为9μm的薄陶瓷PZT,并用作PMUT阵列的压电层,其压电常数D 31的测量高达140 pm/v。从这个高的压电常数中获得的好处,制造的PMUT阵列表现出高机电耦合系数和较大的振动位移。除了电气,机械和声学表征外,还使用嵌入到琼脂幻像中的铅笔导线进行了PAI实验。通过具有不同频率的PMUT元素成功检测到光声信号,并用于重建单一和融合的光声图像,这清楚地证明了使用双频和多频PMUT阵列的优势,以提供具有高空间分辨率的全面光声图像,并同时使用高空间分辨率和较大的信号和较大的信号比率。
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题,设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF),包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)],但物理限制(例如阻塞)要求用户设备在频段之间动态切换,以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中,我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先,我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家,通过选择合适的臂(即可用频段(WLAN、mmWave 或 VLC))来最大化其长期反馈/奖励。然后,我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法,利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
rydberg原子可以用作数字和模拟信息传输的原子射频接收器。在本文中,在室温剖宫产原子蒸气电池中制备了梯子型电磁诱导的透明度系统。以12.52 GHz的频率和39.80 GHz的KA频段的微波电场用作两通道通信载体,以证明并发信息传输。模拟和数字通信。提出的系统的动态范围约为50 dB,通信带宽超过10 MHz。获得的结果证明了基于不同rydberg最终状态的两种或多波段通信系统的基本原理。