电压控制(无负载<1%)•平衡和不平衡的电压故障条件(ZVRT,LVRT和140%HVRT) - 在13.2 kV和34.5 kV和34.5 kV端子上的每个阶段的独立电压控制•响应时间 - 响应时间 - 不到1毫秒,从全电压到零的续航时间,或从Zero sere sere sere sere sere sere serabor in ZERO,或从Zero sere sere serim serim in Zero seremece in Zero serem in Zero serim in Zero serem in ZERO•零件的续航时间•均值为零,或者是零射击的固定•组件•长期对称电压变化(+/- 10%)和电压幅度调制(0-10 Hz) - SSR条件•可编程阻抗(强和弱网格(强和弱),与POI相对应的宽度范围,与250 MVA的短路电压表现出250 MVA)•受控伏特的扭曲量(0-2)逆变器耦合的生成和负载•任何系统的全季度反应能力表征
摘要:轨道角动量 (OAM) 用方位角相位项 exp ð jl θ Þ 描述,具有具有不同拓扑电荷 l 的不受约束的正交态。因此,随着全球通信容量的爆炸式增长,特别是对于短距离光互连,光承载 OAM 由于其正交性、安全性以及与其他技术的兼容性,已证明其在空分复用系统中提高传输容量和频谱效率的巨大潜力。同时,100 米自由空间光互连成为“最后一英里”问题的替代解决方案,并提供楼宇间通信。我们通过实验演示了使用 OAM 复用和 16 进制正交幅度调制 (16-QAM) 信号的 260 米安全光互连。我们研究了光束漂移、功率波动、信道串扰、误码率性能和链路安全性。此外,我们还研究了 260 米范围内 1 对 9 多播的链路性能。考虑到功率分布可能受到大气湍流的影响,我们引入了离线反馈过程,使其灵活控制。
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法,用于使用随机混合系统(SHS)模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战,这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接,负载馈线,PV和电池储能系统(BESS)混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中,该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明,SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入(MAMI)采用探测方法,以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS,分布系统,不可检测的偶性,随机混合系统,偶然性检测。
100GE 100 GBit/s 以太网 16CIF 16 倍通用中间格式(图片格式) 16QAM 16 状态正交幅度调制 1GFC 1 千兆波特光纤通道(2、4、8、10、20GFC) 1GL 第一代语言(Maschinencode) 1TBS 单真括号样式(C) 1TR6(ISDN-Protokoll D-Kanal,国家) 247 24/7:每天 24 小时,每周 7 天 2D 二维 2FA 双因子认证 2GL 第二代语言(汇编程序) 2L8 太晚(俚语) 2MS 结构单极 2 Mbit/s 3D 三维 3GIO 第三代 I/O(总线、接口) 3GL 第三代语言(C/C++、Fortran、Cobol) 3GPP 第三代合作伙伴计划 3LH 第三级层次结构 3PCC 第三方呼叫控制 3R 重定时、重塑、重新放大 3RR 三重还原规则(维基百科) 3T 3 刻度(CD/DVD) 4CIF 4 次通用中间格式(图片格式) 4GL 第四代语言(SQL、Labview、ABAP) 4LH 第四级层次结构 4MV 4 运动矢量 4U For You 5G 第五代(移动电话)
RMT:韵律计算素养工具 Dafydd Gibbon 韵律计算素养是声学语音学学生的重要目标,尤其是那些来自不富裕国家濒危语言社区的学生。有几种方便的“现成”韵律计算软件包,包括 Praat、ProsodyPro、Prosogram、ProZed、Winpitch 和许多方便的 Praat 脚本。但是,实验通常需要将这些软件包的功能与电子表格、R、Praat 脚本或 Python 进行小型混合交集。选择 Python 是为了能够将小型工具非混合、无缝地嵌入到更大的系统中进行探索性研究,因为它具有可扩展性,并且有大量的 Python 库可用于支持对过滤器和转换的深入洞察,而不是使用现成的复杂功能。工具包的设计标准是整体连贯性和结构清晰性。这些工具涵盖语音信号注释分析,以及语音信号幅度调制和频率调制解调的调制理论方法。通过提供距离测量和层次聚类技术,可以比较结果。该方法已在一系列出版物和教学中得到实践评估。
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 驯服频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控 (CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
摘要 — 从脑电图信号中对不同的精细手部运动进行分类代表着相关的研究挑战,例如在用于运动康复的脑机接口应用中。在这里,我们分析了两个不同的数据集,其中精细手部运动(触摸、抓握、手掌和侧抓握)以自定节奏的方式执行。我们训练并测试了一个新提出的卷积神经网络(CNN),并将其分类性能与两个成熟的机器学习模型进行了比较,即收缩 LDA 和随机森林。与以前的文献相比,我们利用神经科学领域的知识,并在所谓的运动相关皮质电位(MRCP)上训练我们的 CNN 模型。它们是低频(即(0.3,3)Hz)的脑电图幅度调制,已被证明可以编码运动的几种属性,例如抓握类型、力量水平和速度。我们表明,CNN 在两个数据集中都取得了良好的表现,并且与基线模型相似或优于基线模型。此外,与基线相比,我们的 CNN 需要更轻松、更快速的预处理程序,为其在线模式(例如,许多脑机接口应用)中的可能使用铺平了道路。
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
摘要:可见波长超大规模集成 (VLSI) 光子电路有可能在量子信息和传感技术中发挥重要作用。可扩展、高速、低损耗的光子网格电路的实现取决于可靠且精心设计的可见光子元件。本文我们报告了一种基于压电驱动机械悬臂的低压光学移相器,该移相器是在 CMOS 兼容的 200 毫米晶圆可见光子平台上制造的。我们展示了差分操作中 6 V π -cm 的线性相位和幅度调制、-1.5 dB 至 -2 dB 的插入损耗以及 700 nm - 780 nm 范围内高达 40 dB 的对比度。通过调整选定的悬臂参数,我们演示了一个低位移和一个高位移装置,两者均表现出从直流到峰值机械共振的几乎平坦的频率响应,分别在 23 MHz 和 6.8 MHz,通过共振增强 Q~40,进一步将工作电压降低至 0.15 V π -cm。