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World File Search System峰值检测
峰值检测和保持电路，用于测量和利用 RTN ...
目前，生成独特且无法复制的指纹以保护敏感数据的能力已将物理不可克隆函数 (PUF) 变成了一个令人兴奋的领域。PUF 的主要工作原理依赖于来自物理世界不可避免的变化的任何不可预测性来源 [2]。硅 PUF 是一种有吸引力的方法，可以利用时间零点变异性 (TZV) 作为熵源，它起源于集成电路的制造过程中。这种熵源固有的随机性允许以不可预测和无法复制的方式将 PUF 输入（即挑战）映射到 PUF 输出（即响应）。虽然存在多种类型的硅 PUF，但大多数都依赖于 TZV，因此通常具有较低的抗老化弹性 [3]。相比之下，最近提出的解决方案使用 CMOS 晶体管中的随机电报噪声 (RTN) 来正确实现具有强大且抗老化弹性的 PUF [4]。
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• AC/DC 便利性非常适合在家中或赛道上使用！ • 峰值充电 1-8 节镍镉或镍氢电池组。 • 峰值充电电流可调范围为 0.1 至 5.0 安培（交流输入时最大 3.0A）。 • 如果未预设特定充电设置，自动充电模式功能会自动为电池充电。 • 峰值检测灵敏度或“阈值”可调范围为 3mV – 20mV，可根据特定电池自定义匹配充电器。 • 可调涓流充电率 0、100mA、200mA。 • 双行、8 字符 LCD，方便编程和数据显示。 • 显示电池电压、峰值检测 mV、充电时间、电流和容量。 • 显示输入电压不当、电池连接不良和输出反极性错误。 • 在内存中存储多个电池的预设充电参数。 • 多种声音提示和旋律。 • 微处理器控制智能和可靠性。 • 输入和输出上的固态反极性和短路保护。
IMX560 -AAMV-索尼半导体解决方案
IMX560-AAMV是一种对角线6.25 mm（1/2.9）单光子雪崩二极管（SPAD）TOF深度传感器，带有信号放大像素。通过将597×168的蜘蛛数驱动并求和它们的输出，可以从距离信息中生成3D距离图像，并且可以实现高达300 m的测量距离。可以根据应用程序调整范围操作时的SPAD（宏像素大小）数量。范围操作是通过1 GHz采样操作的，并且生成具有TOF宽度为2024 BIN的直方图（2024 ns）的直方图和12位灰度宽度的宽度，并且可以从结果中检测到Echo的ECHO和峰值。其环境光消除功能可确保其在阳光下更稳定，并且可以在高动态范围内实现距离测量值。其光发射时间控制功能能够补偿激光发射和接收之间的时间延迟。配备了回声和峰值检测功能，数据输出模式，数字信号处理等等，它已进行了优化，以满足LIDAR所需的性能和功能。（应用：FA LIDAR摄像机，工业激光摄像头）
无线电能传输中最佳频率的快速定位策略
摘要 — 无线电力传输 (WPT) 系统中最常见的问题之一是如何在交流电源驱动的线圈上传输大量电力。本文讨论如何确定最佳交流电源频率以实现最大 WPT。虽然理论上可以通过宽范围频率扫描确定最佳频率，但实际上重要的是在几次频率试验中发现它。本文提出了一种使用方波输入功率信号的频率发现策略。该策略避免了长时间耗时的扫描过程，因为了解方波输入的响应。应用基于自动多尺度的峰值检测 (AMPD) 算法在每次数据样本增量迭代中选择初始峰值发现，以便进一步分析通过计算误差参数找到一组峰值模式。
Walter M337 AK 发动机通过 EDM-800 系统进行监控...
EDM-800 的功能 免提、自动扫描（711：仅限主要扫描） 所有编程均可在前面板上完成 精益查找 TM 通过真正的峰值检测找到第一个和最后一个达到峰值的气缸 - 消除了假峰值 同时显示峰值以下和峰值的精益温度 带警报的电池电压 24 可编程警报限值 标准化视图 DIF 从低到高 EGT 带警报 EGT 稳定在 1°F 分辨率 每个气缸都监控冲击冷却 用户可选索引率 快速响应探头 非易失性长期存储器 记录和存储数据长达 30 小时 飞行后数据检索 数据检索软件 燃油流量 固态转子燃油流量传感器 以加仑、千克、升或磅为单位的燃油量 低油量警报 低油时间警报 GPS 接口 瞬时燃油流量 消耗的燃油总量 剩余燃油总量 当前燃油流量下的耗油时间 显示 % 马力和 RPM 自动计算百分比马力
应用说明： - 位置和运动传感器解决方案
许多行业都需要感测铁质齿轮的速度和位置。几十年来，人们一直在寻求将重复经过的齿转换为电脉冲的能力。纯机械系统一直被使用，但随之而来的磨损和故障问题限制了其在低速和低占空比应用中的使用。霍尔效应轮齿感测利用霍尔元件来感测磁铁和经过的铁质轮齿之间的气隙中发现的磁通量变化。通过对霍尔信号进行数字处理，可以获得几个优势。峰值检测、峰值保持和电平比较都是以数字方式完成的。然后，与最后一个轮齿和谷值相对应的最大和最小霍尔信号将被无限期地记住，而不会出现与模拟技术相关的漂移。然后，电平比较将适应最后一个峰值。这创造了真正的零速自适应速度传感器。它不受方向要求的影响，可以跟踪齿轮速度直至运动停止。它将在通电后立即检测下一个齿的第一个边缘。数字信号处理确实会引入量化的不确定性，这种不确定性在速度较高时会更大。曲轴位置传感器中存在极其苛刻的计时要求，在高速下可能会损失精度。为了使用霍尔效应传感器检测通过的齿轮齿，必须提供磁能源。一种简单的方法是
使用实时 RT-PCR 快速评估废水中的 SARS-CoV-2 变体相关突变
摘要 在 2020 年 3 月 20 日宣布 COVID-19 大流行后的几个月内，世界各地开始检测到新的、传染性更强的 SARS-CoV-2 变体。由于国际旅行是疾病传播的主要原因，迅速识别进入一个国家的变体至关重要。在本研究中，我们利用基于废水的流行病学 (WBE) 来监测英国国际航空旅客入境 COVID-19 隔离设施产生的废水中变体的存在。具体来说，我们开发了多重逆转录定量 PCR (RT-qPCR) 检测方法，用于识别与 Beta (K417N)、Gamma (K417T)、Delta (156/157DEL) 和 Kappa (E154K) 变体相关的定义突变，这些变体在采样时（2021 年 4 月至 7 月）在全球流行。这些检测方法偶尔检测到与 Beta、Gamma 和 Kappa 变体相关的突变，占所有样本的 0.7%、2.3% 和 0.4%。在 13.3% 的样本中发现了 Delta 变体，峰值检测率和浓度在 2021 年 5 月 (24%) 达到峰值，与该变体在英国出现同时发生。RT-qPCR 结果与测序结果相关性良好，表明基于 PCR 的检测可以很好地预测变体的存在；尽管探针结合不充分可能导致假阳性或阴性结果。我们的研究结果表明，WBE 结合 RT-qPCR 可用作快速初步评估，以识别国际边界和大规模隔离设施中新出现的变体。
通过变异分析检测阿尔法波的闭眼活动
已经开发了多种技术来帮助和改善瘫痪和严重运动障碍患者的交流。BCI 是一种不依赖于大脑正常的周围神经和肌肉输出通路的通信系统。在 UFES/巴西，我们正在开发一种基于诱发视觉刺激的自动驾驶汽车 BCI 系统（Castillo 等人 2013），这可能会导致视觉疲劳。一个很好的替代方法是通过用户命令切换 BCI，该命令可以通过闭眼来执行。这样，就采用了脑电图信号 (EEG)，其中包含允许检测闭眼的信息。通过频率范围为 8 Hz 至 13 Hz 的 alpha 波分析，可以在枕叶上感知眼睛睁开和闭眼活动。alpha 波的高能量对应于清醒受试者的闭眼（90% 的健康和残疾人士）（Alaraj 和 Fukami 2013）。阿尔法波已被用于操作电子设备，然而，与睁眼（EO）和闭眼（EC）相关的自动识别并不是一件容易的事，因为阿尔法波的带宽受自然变化和电噪声以及肌肉伪影的影响。已经开发出几种自动检测阿尔法波的方法，例如：模拟滤波和平滑（AFS）、峰值检测和计数、功率谱分析、分形维数、KM2O-Langevin 和近似熵（Kirkup 等人 1998 年、Craig 等人 2005 年、Sakai 等人 2010 年、Alaraj 和 Fukami 2013 年）。所有上述方法都使用取决于每个受试者和实验条件的阈值作为参考。这项工作的目的是提出一种基于 EEG 阿尔法波变化信息的自动方法，用于识别清醒受试者的闭眼事件，以激活 BCI。
5065RH
积极的过电流保护 - 过电流保护（OCP）用于采购和下沉输出电流状况。与上部MOSFET平行的准确电流传感器试点设备用于峰值电流控制信号和过电流保护。电流在最正峰和负山谷振幅下的输出电流纹波上被感测并监测，以采购和下沉条件。由于OCP使用的峰值检测，过量的波纹电流降低了直流输出电流能力。如果在先前的八个切换周期中的四个中超过OCP阈值，则会触发 OCP。 在OCP阈值上方的第四电流峰值上，设备进入故障状态，停止切换，并通过输出加载来降低输出。 设备试图在打ic模式下再次打开，当过电流条件消失时，输出软再次启动到受调节的输出电压。 典型的OCP阈值为〜5a，〜1.7倍，额定输出电流为3A，为峰值波纹电流提供了净空。 在软启动期间，在〜6a处有一个额外的过电流保护，以防止短路或以其他方式损坏的负载。 调用后，此故障会进入打ic启动骑自行车，直到成功重新启动为止。OCP。在OCP阈值上方的第四电流峰值上，设备进入故障状态，停止切换，并通过输出加载来降低输出。设备试图在打ic模式下再次打开，当过电流条件消失时，输出软再次启动到受调节的输出电压。典型的OCP阈值为〜5a，〜1.7倍，额定输出电流为3A，为峰值波纹电流提供了净空。在软启动期间，在〜6a处有一个额外的过电流保护，以防止短路或以其他方式损坏的负载。调用后，此故障会进入打ic启动骑自行车，直到成功重新启动为止。
高性能非线性和机器学习分析...
几十年来，大脑研究一直致力于解读大脑在发育、疾病和健康状态下的状态，以了解正常和异常的大脑功能。神经科学的当前趋势是使用自然刺激，旨在了解现实世界中的大脑功能，在此期间，感觉、认知、情感和运动大脑过程相互重叠（Sonkusare 等人，2019 年 [1]；Cantlon，2020 年 [2]；Nastase 等人，2020 年 [3]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激意味着复杂、动态和多样化的刺激，与传统使用的还原刺激相比，它为大脑研究创造了更具生态相关性的条件（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激的例子有电影、课堂生物学、视频游戏、复杂的数学或听现场管弦乐队（Hasson 等人，2004 年 [5]；Dikker 等人，2017 年 [6]；Bavelier 和 Green [7]，2019 年；Chabin 等人，2022 年 [8]；Poikonen 等人，2022 年 [9]）。在自然刺激期间长时间收集的连续脑成像数据使得数据驱动分析的应用成为可能（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。机器学习 (ML) 分析可能有助于产生关于潜在任务相关大脑过程的新假设，尤其是在自然背景下。在这种情况下，几个低级和高级重叠的大脑过程同时发生（Nastase 等人，2020 年 [3]）。由于多种大脑过程具有重叠性，基于还原论和简化研究设计而形成的神经科学理论的扩展既具有挑战性又值得怀疑 (Cantlon，2020 年 [2])。需要分析自然数据的新方法，而数据驱动的智能方法是开发和测试现实世界中大脑功能新理论的良好候选者 (Nastase 等人，2020 年 [3])。机器学习的最新发展已经应用于医疗保健领域，并扩展到多个领域：癫痫中的峰值检测、痴呆症预测以及心理健康和睡眠阶段分类 (Singh 等人，2022 年 [10])。这些数据驱动的方法旨在通过在生命早期解决大脑护理问题来改变医疗保健服务并改变大脑健康的轨迹 (Singh 等人，2022 年 [10])。例如，利用机器学习的最新进展，特别是脑机接口 (BCI) 技术，可帮助中风患者恢复神经系统