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World File Search System接收信号
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
利用定位雷达对分离目标等测量方法的研究
- 通过将高速摄像机与定位雷达一起使用，可以提高定位雷达的跟踪精度。 ・利用高速摄像机获取的事件信息（分离、自毁等），对定位雷达的接收信号进行信号处理，可以检测导弹自毁时产生的飞行物碎片。 - 可以破坏或分离特征，例如传播。 - 检查目标相关处理方法，该方法被认为是目标分离期间跟踪不稳定的原因。 - 考虑一种能够准确检测飞行碎片扩散的信号处理方法。
卫星数据通信系统的合成本振设计考虑因素
可调振荡器的闪烁噪声是一个特殊问题，需要使用可调振荡器来捕获接收信号。直接数字合成 (DDS) 为这个问题提供了一个现成的解决方案，但可能会引入不需要的杂散信号产物。本文介绍了一种将这些产物降低到普遍令人满意的水平的新型专利方法，这确保了所提出的新型集成发射机合成器方法的可行性。为了在微波频率下从 DDS 提供合成的本地振荡器，必须使用一些额外的技术。本文介绍了一种使用阶跃恢复二极管 (SRD) 的方法。本文介绍了一项深入研究，表明
合成本振设计注意事项...
可调振荡器的闪烁噪声是一个特殊问题，而可调振荡器是捕获接收信号所必需的。直接数字合成 (DDS) 为这个问题提供了一个现成的解决方案，但可能会引入不需要的杂散信号产物。本文介绍了一种将这些产物降低到普遍令人满意的水平的新型专利方法，该方法确保了所提出的新型集成发射机合成器方法的可行性。为了在微波频率下从 DDS 提供合成的本地振荡器，必须使用一些额外的技术。本文介绍了一种使用阶跃恢复二极管 (SRD) 的方法。本文介绍了一项深入研究，表明
在语音技能 1 和 2 中添加后缀，三个音
人类大脑包含（或由）大约 1000 亿个称为神经元的微小神经细胞组成。神经元发送和接收信号。它们通过数万亿个称为突触的连接进行通信。如果我们将大脑视为一台计算机，那么神经元就像在计算机各部分之间发送信息的电线。有不同类型的神经元，它们具有特殊的功能。运动神经元还将信息从中枢神经系统传送到身体的外部，例如皮肤和肌肉。例如，运动神经元控制肌肉运动。相反，感觉神经元将信息从身体的外部传回中枢神经系统。第三种类型的神经元是中间神经元，它将中枢神经系统内的一系列神经元连接起来。
先进生物材料的 SEM 成像
扫描电子显微镜 (SEM) 是用于对材料的微观结构和形态进行成像的常用方法之一。在 SEM 中，低能电子束撞击材料并扫描样品表面。当光束到达并进入材料时，会发生各种相互作用，导致样品表面或附近发射光子和电子。为了生成图像，使用不同类型的检测器检测由电子-样品相互作用产生的接收信号，具体取决于所使用的 SEM 模式。有各种 SEM 模式可用于表征材料，包括生物材料。B. X 射线成像、二次电子成像、背散射电子成像、电子通道、俄歇电子显微镜。
创造力的认知神经科学：评论
大脑由 1000 到 1500 亿个神经元组成。每个神经元通过突触与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为突触的连接点与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为树突的短触角接收信号；它将这些信号汇总起来以确定它沿着单个轴突发送的信号强度。每个轴突具有多达一千个或更多的轴突终端，每个轴突终端将信号传输到其他神经元的树突。大多数轴突与附近的轴突相连，但一小部分神经元具有非常长的轴突，可以向大脑发送信号。所有神经元都在不断地激发，将神经递质从轴突通过突触发送到树突。信号的强度是指它每秒激发的次数。相对平静的神经元每秒激发不到 10 次；而高度活跃的神经元每秒激发 50 到 100 次。