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World File Search System干扰信号
R&S®M3AR 软件定义无线电 - 罗德与施瓦茨
针对强 AM 干扰信号的交叉调制免疫力 当具有幅度调制 (AM) 的强干扰信号过载接收机的输入放大器或第一个混频器时，就会发生交叉调制。这种类型的串扰问题在很大程度上与有用信号的强度无关。当飞机靠近被呼叫的 ATC 站时，也会出现这种影响。R&S®MR6000A 可以轻松应对此类挑战，因为它是基于 ARINC 716 US 标准开发的，该标准规定了 VHF 机载收发器的高交叉调制免疫力。因此，收发器可以容忍 +10 dBm 级别的干扰信号，例如，与接收频率偏移 500 kHz，远远超过了标准的要求（交叉调制免疫力数字）。
DCS 世界 Su-25T
综合电子战 (EW) 系统可对空中、地面和海军雷达发射器进行探测和测向，方位角精度为 +/- 30 度。EW 系统可以检测和分类在 1.2-18 GHz 频段发射的雷达。可调节的电子攻击 (EA) 干扰可用于降低以连续波和脉冲模式运行的武器控制雷达的有效性。EA 吊舱可以固定在机翼下悬挂硬点上。为了防御红外制导导弹，使用一次性照明弹。Su-25T 配备了 192 枚照明弹。此外，为了防御红外制导导弹，在飞机尾部安装了电光干扰系统“Sukhogruz”。这款能耗为 6 千瓦的强大铯灯可产生调幅干扰信号，阻止红外制导导弹进行制导。
如何抑制排放并增强免疫力...
EMI 滤波器和辐射发射 EMI 滤波器通常设计用于衰减 150 kHz 至 30 MHz 频率范围内的噪声和干扰信号，因为这是大多数合规标准关注的范围。话虽如此，军用标准和一些其他行业标准将其范围扩展至 10 kHz 或以下。在这种情况下，您需要仔细考虑滤波器的选择。虽然 30MHz 通常被认为是业界认为传导发射转变为辐射发射的频率，但情况并非总是如此，您可能需要一个滤波器来衰减 30MHz 以上的噪声。也有专门的滤波器可以衰减到 GHz 范围。EMI 滤波器通常提供较大的衰减频率范围，可帮助满足各种标准并保护您的设备免受作业现场不可预见的噪声的影响。
监视 - 触觉与潮汐 - 能源之间 -
紧密间隔的氢键（四面体排列中的4个）可以提供发声动物的轴承。可以使用多个间隔的水文簇合理地（在米以内）合理地（在米之内）跟踪动物的3维运动，以提供范围。这并不简单，因为来自动物的广播是定向的，同时在多个言语上进行检测，并具有足够的分离。也存在重要的局限性，尤其是潮汐流或涡轮机的背景噪声都可以干扰信号，必须通过精确的时钟同步仔细地定位了跟踪的水音簇，并且必须实时进行适当的数据处理，最好进行。范围在涡轮机周围的嘈杂环境中也受到限制，随着范围的增加，精度迅速下降。所有这些因素都是具有挑战性的，对于精细规模跟踪该技术仍然需要经验丰富的专家支持，无论是设计监视程序还是解释数据。
法医 HPM 检测系统
电子设备的正常运行可能会因系统中引入过多能量而受到干扰，无论是通过电缆传输的信号还是自由传播的高功率电磁波。由于随后发生的错误模式（如系统崩溃）很难追溯到其根本原因，因此，检测系统可以提高对关键设施中异常强场强环境的认识，从而为有效的缓解措施提供信息。我们自行设计的实验室演示器可以测量高达每米几千伏的干扰信号，根据对脉冲取平均值时低至几兆赫兹精度的频率测量，校正窄带信号中所有组件的频率响应。额外获取的元数据（如时间分辨率低至 10 纳秒的信号包络和其他测量的脉冲串特性）可用于信号取证。四通道设计可以检测传入信号的方向。边长为 19 厘米的立方体探测器可以使用电池运行 10 小时，光纤网络连接允许浏览器访问其 Web 界面。
强化基于学习的控制，以抑制受未知谐波激发的半活性结构的瞬时振动
在时间范围内不断向后回滚的地方（通常称为“退缩的地平线控制”）。即使MPC控制器按定义依赖于系统模型，模型参数中的某些不确定性或预测外部干扰时的不确定性可以通过状态反馈循环来补偿，该状态反馈循环在随后的最佳最佳控制问题中适应实际系统响应。在优化工业过程（Bordons＆Camacho，1998）和交通流量（Ferrara等，2015）中，可以找到许多MPC应用，其中控制器用于应对时间变化的参数和不断发展的边界条件。MPC对于风电场的协调至关重要（Vali等，2019），这会在风向上永久变化。基于MPC的控制器也证实了它们在自动驾驶中的效率，在该自动驾驶中，车辆面临动态障碍（Babu等，2018）。在结构控制中，大多数MPC控制器都依赖于预测外部激发力演化的专门设计的动态模型。Oveisi等。 （2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。 该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。 Wasilewski等人。 （2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。 （2007）。Oveisi等。（2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。Wasilewski等人。（2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。（2007）。在Zelleke和Matsagar（2019）中，开发了一种基于能量的预测控制算法，以抑制受风激发的多局建筑物的振动。Yuen等人提出了一种基于概率的鲁棒性控制方法来减轻暴露于不确定激发的细长建筑物的振动的替代方法。在Takacs和Rohal'-Ilkiv（2014）中测试了五种最佳和次优MPC方法，以确定它们的构成复杂性和在线启动的能力，以减轻配备Piezoce-Ramic Control设备的自由，稳态和短暂振动。作者观察到最佳和次优策略之间的控制绩效没有显着多样性。他们建议在计算上有效的次优方法（例如，最低时间显式或牛顿– Raphson的MPC）可以用于较大维度的系统而不会大大损失性能的系统。
用于深部脑刺激 (DBS) 的低噪声放大器
过去几十年来，神经科学家一直与集成电路社区合作，帮助他们开发用于分析和理解大脑的新工具。在此背景下，必须对小动物进行基础性的体内研究，而这需要小型化仪器进行长期研究[1]。多年来，科学家们一直推测脑电图 (EEG) 活动可能提供大脑和计算机之间的通信通道[2]。随着该领域的发展，电子界对功能性和小型化的需求也在上升。由于需要处理低幅度生物信号，因此设计放大器使这些信号与 ADC 等设备兼容以便在计算机上进一步分析非常重要。放大器必须具有特定要求，例如对生理信号进行选择性放大、抑制叠加的噪声和干扰信号、以及确保免受高电压和电流造成的损坏 [3]。微电子技术的最新发展带来了许多新应用，包括通过可穿戴和可植入设备采集生物信号[4-8]。例如，心电图 (ECG) 是最著名的应用之一，它包括采集生物信号以帮助医生诊断心脏疾病[6-10]。脑电图 (EEG) 是另一个广泛的应用，每年都有大量新著作发表[11-13]。神经记录将生物信号采集推向了新的水平，出现了涉及神经调节的新应用[14-16]。光遗传学就是这类应用，它是一个新兴的应用领域，从大脑的特定部分采集信号，同时，大脑的同一区域也可以受到光的刺激[17-20]。
基于多模纤维的干涉量传感器，使用微波光子
摘要 - 输入法是各个领域中使用最广泛的研究技术之一。通过在光纤上实施干涉仪，光纤干涉仪（FOIS）在过去的四十年中已经获得了巨大的生长和进步，并已探索以测量各种物理，化学，化学和生物学参数。FOI通常是使用单模纤维（SMF）构建的，并使用具有紧密控制的极化状态（SOP）在光学结构域中询问，以确保促进感应应用的高质量干扰信号。单模操作以及SOP的严格要求阻碍了敌人的进一步发展，例如，基于多模纤维（MMF）基于基于的FOI。在本文中，我们介绍了基于光纤的微波光子干涉仪的全面研究，该研究基于最近开发的技术，基于光载体的微波干涉仪（OCMI）。由OCMI审问（即微波炉干涉仪）启用了所提出的感应配置，从本质上讲，通过在微波域中读取FOIS来克服传统FOI的两个限制方面。微波炉干涉仪对光载体SOP的变化免疫，并且对光纤类型（SMFS和MMF）的依赖性较低。我们提出了微波仪干涉系统的完整数学模型。使用SMF和多模聚合物光纤的应变测量验证了所提出的系统的传感能力。然后，使用三种不同类型的干涉仪进行验证，包括Mach-Zehnder干涉仪，Fabry-Perot干涉仪和基于SMFS和MMFS的Michelson干涉仪。微波仪的干涉构构可以在各种传感应用中进一步扩展FOIS的路径。
MIL STD 461E - CP Technologies
5.7.3.1 目的................................................................................................................48 5.7.3.2 测试设备..............................................................................................................48 5.7.3.3 设置。.................................................................................................................48 5.7.3.4 程序................................................................................................................49 5.7.3.5.数据呈现。................................................................................................50 5.8 CS103，传导敏感度，天线端口，互调，15 kHz 至 10 GHz.........................................................................................................................57 5.8.1 CS103 适用性....................................................................................................57 5.8.2 CS103 限制....................................................................................................................57 5.8.3.CS103 测试程序。................................................................................................57 5.8.3.1 目的...............................................................................................................57 5.8.3.2 测试要求...............................................................................................................57 5.9 CS104，传导敏感度，天线端口，抑制干扰信号，30 Hz 至 20 GHz.............................................................................................................58 5.9.1 CS104 适用性.......................................................................................................58 5.9.2 CS104 限制.......................................................................................................58 5.9.3 CS104 测试程序。.............................................................................................59 5.10.3.1 目的.................................................................................................................59 5.10.3.2 测试要求.......................................................................................................59 5.11 CS109，传导敏感度，结构电流，60 Hz 至 100 kHz。.........................60 5.11.1 CS109 适用性................................................................................................60 5.11.2 CS109 限制..............................................................................................................60 5.11.3 CS109 测试程序。................................................................................58 5.9.3.1 目的...............................................................................................................58 5.9.3.2 测试要求...............................................................................................................58 5.10 CS105，传导敏感度，天线端口，交叉调制，30 Hz 至 20 GHz.........................................................................................................................59 5.10.1 CS105 适用性.......................................................................................................59 5.10.2 CS105 限制.......................................................................................................59 5.10.3 CS105 测试程序。.............................................................................................60 5.11.3.1 目的.................................................................................................................60 5.11.3.2 测试设备.......................................................................................................60 5.11.3.3 设置。...........................................................................................................60 5.11.3.4 程序...............................................................................................................61 5.11.3.5 数据呈现。................................................................................................61 5.12 CS114，传导敏感度，批量电缆注入，10 kHz 至 200 MHz.................64 5.12.1 CS114 适用性.................................................................................................64 5.12.2 CS114 限制.......................................................................................................64 5.12.3 CS114 测试程序。...........................................................................................64 5.12.3.1 目的.................................................................................................................64 5.12.3.2 测试设备...............................................................................................................64 5.12.3.3 设置。.........................................................................................................64
使用高斯过程因子模型识别神经种群活动中的信号和噪声结构
神经数据集通常包含在重复刺激或行为的多个试验中测量神经活动的测量。对此类数据集的分析中的一个重要问题是表征神经活动的系统方面，这些方面携带有关重复刺激或感兴趣的行为的信息，这些刺激或行为可以视为“信号”，并将它们与在活动到试验中的频率分开，而这些活动的刺激时间却不是时间到刺激，而这些分析可以被视为“噪声”。高斯过程因子模型为识别高维神经数据中的共享结构提供了强大的工具。但是，它们尚未适应多试验数据集中信号和噪声的问题。在这里，我们通过提出“信号 - 噪声”泊松泊式高斯过程因子分析（SNP-GPFA）来解决这一缺点，这是一种可浮动的潜在可变模型，可在神经种群尖峰活动中解析信号和噪声潜在结构。为了了解模型的参数，我们引入了一个傅立叶黑框变分推理方法，该方法迅速识别平滑的潜在结构。最终的模型可靠地发现了大规模记录中的潜在信号和试验到试验噪声相关的闪光。我们使用此模型表明，在猴子V1中，噪声闪烁在子空间正交中对信号活动的扰动神经活动，这表明逐审噪声不会干扰信号表示。最后，我们扩展了模型以捕获多区域数据中大脑区域的统计依赖性。我们表明，在鼠标Visual Cortex中，在大脑区域之间具有共享噪声的模型超过具有独立每个区域噪声的模型。