摘要:铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量,其承载着重要的信息和控制技术,必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题,本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上,采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测,与非线性方法相比,不仅减少了采样时间,而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法,研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用,并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明,中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内,满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
科塔克马恒达银行消费银行产品部主管 Ambuj Chandna 表示:“印度无抵押贷款市场为科塔克提供了巨大的增长潜力,尤其是在高端市场。我们强大的风险管理、以客户为中心的产品和技术驱动的方法使我们实现了可持续增长。此次交易支持我们的零售资产增长战略,并加强了我们对零售贷款的承诺。它提供了接触高质量客户群的机会,凭借科塔克集团成功的整合记录,我们致力于实现平稳过渡。我们期待着欢迎新客户加入科塔克马恒达银行,确保无缝过渡并通过我们多样化的产品和服务增强体验。”
什么是频道?您的遥控器有五个频道,每个频道最多可以配对十个百叶窗。当您发出向上或向下命令时,该命令将发送到该频道上的所有百叶窗。例如,您的凸窗上可能有三个百叶窗并排,并且您希望它们始终同步移动 - 将它们全部放在同一个频道上是有意义的,因为这样您只需单击一次向下按钮即可。但是,如果您想单独控制它们,则需要将每个百叶窗放在自己的频道上。当您在遥控器上循环切换频道时,您有机会独立控制每个频道。在频道 5 之后,所有频道都将突出显示,使您可以一次控制所有 5 个频道。在我们的凸窗示例中,这将允许您每个频道设置一个百叶窗,但仍然可以一次移动它们。没有正确或错误的方法 - 只有最适合您和您的家庭的方法!
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形,它们很难理解,并且由于高度变化和复杂的性质,传统基准方法无法应用。此外,还观察到,在光谱和时间尺度上,胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此,我们提出了多频卷积变压器,这是一种新颖的深度学习体系结构,以多种频率的上下文学习信息,并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积(MF-CONV)和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道,然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂,以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可,提出的模型获得了最先进的结果,并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
可通过两个额外的模拟信号输入输入 RDS 或 SCA 信号。当然,还提供了用于同步外部 RDS 编码器的导频音输出。接口包括用于模拟左/右、AES/EBU、MPX 的 XLR 以及用于其他信号的 BNC。对于未来的应用(例如在单频网络中运行),发射器可以同步到外部频率参考(10 MHz)或时间参考(1 pps)。
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch,TOPTICA EAGLEYARD,Rudower Chaussee 29,12489 Berlin EPIC 技术会议@柏林 Fraunhofer IZM,2024 年 6 月 4/5 日
在我们应对未来的挑战和机遇时,我们通过透明、诚信和负责任的做法赢得信任的承诺始终坚定不移。通过专注于这些原则,我们可以加强客户、利益相关者和社会对我们的信任。我们知道,为了赢得和保持利益相关者的信任,我们需要认真审视自己,在做错事时保持透明,就像今年 9 月,我们的中国审计公司因对大型中国房地产公司恒大集团的工作而受到制裁后,我们所做的那样。在普华永道,我们遍布全球的 370,000 多名员工每天都在忙着以目标和诚信的方式提供高质量的工作。恒大集团审计的结果与这种高质量工作形成了鲜明对比,并不代表我们的立场。我们希望我们与此事有关的行动,包括领导问责制,能够传达出我们对所有工作的质量和诚信承诺的严肃态度。
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识,界面通常设置为在场景中具有多个目标,每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED),以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7],也可以表示在计算机屏幕上,每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标,解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分,并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中,诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ,以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓,... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制,如果在界面中同时使用某个频率及其谐波,可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力(命令数量)方面的发展 [12]。为了解决这个问题,引入了多频 SSVEP 刺激方法,旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而,多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析(PSDA)[15, 17]、多频典型相关分析(MFCCA)[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比,基于训练的算法具有更高的分类准确率,但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用,提高了 BMI 的实用性。然而,PSDA 通常解码准确率有限,因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征,这些特征不仅包含刺激频率及其谐波(如单频 SSVEP),还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18],但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的,具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) (以 O ( n 3 ) 为界,其中 n 表示解码时的输入大小),其中 l
