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World File Search System射频信号
YOLO用于射频信号分类
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使用非接触射频信号监测长期心脏活动
图1的概述。a，我们的系统将RF信号从胸部反射为输入并输出实时IBI，然后将其用于诊断心脏病。b，本文使用的RF设备的示意图爆炸视图。c，我们的系统由三个组成部分组成：信号选择，节拍频率模式提取和HRV估计。首先，我们引入了信号选择算法，以选择具有丰富心跳信息的体素点。然后，我们将信号分解为各种频率组件，并使用高频组件获得节拍频率模式。最后，我们从模式中提取心跳峰来计算HRV。d，在两种情况下评估了拟议的系统：临床场景和日常生活情况。e，对拟议的系统进行了三个任务的评估，包括在大规模临床环境中监测HRV，在大规模临床方面诊断心脏病，并在长期日常生活情况下监测HRV。
具有NV中心的射频信号的量子传感......
碳化硅是量子技术的新兴平台，可提供晶圆级低成本工业制造。该材料还具有高质量缺陷和长相干时间，可用于量子计算和传感应用。利用一组氮空位中心和 XY8- 2 相关光谱方法，我们展示了室温下以 ~900 kHz 为中心的人工交流场的量子传感，光谱分辨率为 10 kHz。通过实施同步读出技术，我们进一步将传感器的频率分辨率扩展到 0.01 kHz。这些结果为碳化硅量子传感器向低成本核磁共振波谱仪迈出了第一步，该波谱仪在医学、化学和生物分析中具有广泛的实际应用。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
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–
基于被动射频信号强度分布的三维室内定位
摘要 — 近年来，室内定位系统 (IPS) 受到了机器人、导航、人机交互等许多研究领域的关注。然而，基于无源射频 (PRF) 技术的 IPS 仍然很少见。本文提出了一种基于接收信号强度 (RSS) 分布和高斯过程回归 (GPR) 的三维 (3D) IPS。传统的基于 RSS 的定位系统具有已知频率的发射器，而在提出的 PRf 机会信号 - 3D IPS (PRO-3DIPS) 中，系统既不部署新的发射器，也不使用任何发射器的先验知识。此外，PRO-3DIPS 集成了多个机会信号 (SoOP) 源、阴影、衰落，还可以捕获场景特征。在 3D 空间中基于 PRF 的 RSS 分布的数据收集和分析实现了 3D 定位功能。应用并比较了三种方法，以找到受场景影响最大的频带，以实现最佳定位性能，并用于估计 RSS 分布。 RSS 分布是通过在场景中测量固定网格上的 PRF 频谱来估计的。利用 RSS 分布，GPR 可以精确定位接收器位置。在实验场景中收集了 90 个网格位置的 RSS，每个位置有 100 个样本。实验结果表明，当
![与三个传入波混合的三波混合：信号式的相干衰减和增强参数放大器的增强
了解开发过程中大脑健康的社会决定因素
Robert Kasumba -CDN
将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz
aurosilane -siau4 -cdn
捕获并逆转量子跳跃中部 - cdn
草稿研讨会议程 - CDN
门泄漏电流和时间依赖于商业1.2 KV 4H-SIC功率MOSFET的电介质分解测量
保护和... -CDN 的量子微波工程
b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。”
sic 中NV中心的射频信号的量子传感
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与三个传入波混合的三波混合：信号式的相干衰减和增强参数放大器的增强 了解开发过程中大脑健康的社会决定因素 Robert Kasumba -CDN 将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz aurosilane -siau4 -cdn 捕获并逆转量子跳跃中部 - cdn 草稿研讨会议程 - CDN 门泄漏电流和时间依赖于商业1.2 KV 4H-SIC功率MOSFET的电介质分解测量 保护和... -CDN 的量子微波工程 b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。” sic 中NV中心的射频信号的量子传感 b''
基于三波混合的参数放大器是电磁信号处理的基本过程[1]，无论是在光学和微波频域中。最近，随着量子信息科学的出现，三波混合为单个光子水平[2，3]的测量提供了一个基本的构建块，在此至关重要的是，非线性混合过程纯粹是消除的。一类重要的参数放大器利用三波混合来通过向下转换较高的频率泵场的转换来扩大传入的信号场。放大过程涉及在角频率下传入的泵photon！p以频率分为传出的信号和怠速光子！s和！i，在哪里进行。p¼！sÞ！i。自非线性光学元件早期以来，就已经知道了经典级别的三波混合过程原则上是可逆的和相位敏感的。在三波混合的情况下，这是最容易看到的，这是通过制作不耗尽的泵近似，从而导致信号和惰轮的线性两端口散射矩阵。通常仅在信号端口的输入中运行非排定副标，从而导致相位呈现相位的放大器，并带有功率增益，G 0。However the S matrix has two eigenvectors corresponding to inputs on both signal and idler port, with reciprocal eigenvalues given approximately by 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , 1 = 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , the former corresponding to coherent amplifica- tion of signal and idler with power gain 4 G 0 , and the latter to coherent attenuation (CA).在CA中，信号和惰轮都用正确的相对相施加，并且它们连贯地组合到泵频率，从而导致功率衰减1 = 4 g 0;这是相干扩增的时间转换过程。直到最近，还没有几乎无损的微波放大器，可以通过此简单的矩阵来很好地建模。但是，我们在这里使用的约瑟夫森参数转换器（JPC）几乎是无损的，并且性能限制了量子[5，6]。连贯的衰减和扩增