XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模数转换器
椭圆 AHRS 和 INS 用户手册 - 北
ADC：模数转换器 AHRS：姿态航向参考系统 CAN（总线）：控制器局域网 DHCP：动态主机配置协议 DVL：多普勒速度计 EKF：扩展卡尔曼滤波器 EEPROM：电可擦可编程只读存储器 FIR：有限脉冲响应（滤波器） FTP：文件传输协议 FS：全量程 FOG：光纤陀螺仪 GNSS：全球导航卫星系统 GPS：全球定位系统 IIR：无限脉冲响应（滤波器） IMU：惯性测量单元 INS：惯性导航系统 IP：互联网协议 LBL：长基线 MAC（地址）：媒体访问控制 MEMS：微机电系统 NED：东北向下（坐标框架） NA：不适用 NMEA（NMEA 0183）：国家海洋电子协会（标准化通信协议） PPS：每秒脉冲（信号） RAM：随机存取存储器 RMA：返回商品授权 RMS：均方根 RTCM：海事无线电技术委员会（协议） RTK：实时运动学 SI：国际单位制 TBD：待定义 TCP：传输控制协议 UDP：用户数据报协议 UTC：协调世界时 USBL：超短基线 VRE：振动校正误差 WGS84：世界大地测量系统 1984 WMM：世界磁模型
美国政府作品不受美国版权保护。 640
简介 NIST 测量服务 65200S[I]（NIST 服务标识号）。“快速重复脉冲转换参数”提供波形幅度、A、、转换持续时间、1、、前转换和后转换过冲、OS 和下冲、US 和稳定参数等波形参数的可追溯测量。这些术语由 IEEE 标准《转换、脉冲和相关波形》定义，并给出了计算方法。IEEE Std-181-2003 [2]。这些参数的范围和典型扩展不确定度 (lI) 为 [I]：-400 mY sAps 400 mY，lI.4 = 1.5mY + 1.4 ilA 7 ps s I.,s 100 OS。其中 LlA 是幅度离散化间隔，使用采样器上的全量程幅度范围设置（例如，对于 10 mV/div 的幅度灵敏度设置和 10 个垂直分区的全量程显示，全量程幅度范围为 100 mV）和采样器输入端的模数转换器的有效位 [3] 计算得出。 ill 是采样间隔，即采集 DUT 波形期间使用的采样时刻之间的间隔。例如，波形包含 1000 个元素的 I ns 的波形时期具有 1 ps 的采样间隔。稳定参数的不确定性取决于 50% 参考电平时刻 [I] 的持续时间。
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
1.2-V 2.18-ppm/C 曲率补偿 CMOS...
带隙基准源是模拟、数字或混合信号电路（如模数转换器、数模转换器、低压差稳压器、锁相环和许多其他电子设备）的关键组件[1、2、3、4、5、6、7]。带隙基准源提供的电压具有明确而稳定的特性，并且对电源电压和温度变化不敏感。基准源的准确性和稳定性对后续电路的性能起着重要作用[8、9]。因此，已经提出了许多高阶温度补偿技术来降低 TC。[10、11、12] 中讨论了依赖于温度的电阻比补偿技术。其曲率补偿效果主要由两个温度系数电阻之比决定，该比值将根据工艺角和失配而发生剧烈漂移。文献 [13, 14, 15, 16] 进一步讨论了温度补偿法，利用工作在亚阈值区的 MOS 管栅源电压进行补偿，但亚阈值 MOS 管由于补偿面积较大，因此 TC 受工艺影响较大。文献 [17] 则采用了非线性补偿项 T ln T 的方法，T ln T 是由工作在亚阈值区的 MOS 管栅源电压扩散产生的，
多通道神经记录植入物：综述
摘要：近年来，神经科学研究和相关成果的不断进展以及制造工艺的进步增加了对神经接口系统的需求。脑机接口 (BMI) 已被证明是一种很有前途的诊断和治疗神经系统疾病以及恢复感觉和运动功能的方法。神经记录植入物作为 BMI 的一部分，能够捕获脑信号，并通过发射器将其放大、数字化并传输到体外。设计此类植入物的主要挑战是最大限度地降低功耗和硅片面积。本文对多通道神经记录植入物进行了调查。在介绍各种神经信号特征后，我们研究了主要的可用神经记录电路和系统架构。探索了可用架构的基本模块，例如神经放大器、模数转换器 (ADC) 和压缩块。我们介绍了神经放大器的各种拓扑结构，进行了比较，并探讨了它们的设计挑战。为了在神经放大器的输出端实现相对较高的 SNR，我们讨论了降噪技术。此外，为了将神经信号传输到体外，需要使用数据转换器对其进行数字化，然后在大多数情况下，会应用数据压缩来降低功耗。我们介绍了各种专用 ADC 结构，并概述了主要的数据压缩方法。
A 2.53 NEF 8位10 ks/s 0.5 m CMOS神经记录阅读...
摘要：本文介绍了多通道神经调节植入物的功率辅助金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化型读取电路。该系统包括一个神经放大器和连续的近似寄存器模数转换器（SAR-ADC），用于记录和数字化神经信号数据以传输到远程接收器。使用LabView MyDAQ设备生成合成神经信号，并通过LabView GUI进行处理。读出电路是在标准的0.5 µm CMOS过程中设计和制造的。所提出的放大器使用可重新配置的电容性电阻反馈网络的完全差异两阶段拓扑。在0.57–301 Hz和0.27–12.9 kHz的频率带宽内，放大器可实现49.26 dB和60.53 dB的增益，分别记录局部场势（LFPS）和动作电位（APS）。放大器通过将噪声效率因子（NEF）降低到2.53来保持噪声 - 权力的权衡。电容器是使用公共中央式置换技术手动布置的，这增加了ADC的线性。SAR-ADC达到45.8 dB的信号噪声比（SNR），分辨率为8位。ADC以10 ksamples/s的较低采样速率表现出7.32的有效数量。芯片的总功耗为26.02 µW，这使其非常适合多通道神经信号记录系统。
卢森堡学员的培训机会
提议的活动领域概述：作为空间和FPGA微电子学领域内的卢克斯特，您将根据以下各种活动进行一部分目标，并针对您的技术背景和专业发展偏好量身定制的各种活动：•可用于实现现有工具的框架，并在现有的工具上实现现有的工具，并提出现有的设计，该工具是在现有的设计工具，并具有分析的方法，该工具具有分析方法，用于生成用于空间合格FPGA的有效CNN，包括将CNN合成为硬件说明语言的解决方案。 最终可以在实验室演示器中说明所选方法。 •在Risc-V中探索人工智能（AI）应用程序执行的最新技术，并提出了实施它的有效策略。 最佳解决方案将通过借助RISC-V模型来探索不同的架构替代方案来确定，该模型可以在虚拟平台中模拟。 最后，可以在包含RISC-V处理器和配套FPGA的商业板上原型型解决方案。 •探索具有高级综合，用于带宽，功率效率和鲁棒性的高级合成的空间科学，地球观察和电信应用的先进信号处理算法的最新实施。 您将使用下一代空间信号处理平台，包括最新的模数转换器（ADC），数字到Analogue转换器（DACS）和FPGA，可用于空间。提议的活动领域概述：作为空间和FPGA微电子学领域内的卢克斯特，您将根据以下各种活动进行一部分目标，并针对您的技术背景和专业发展偏好量身定制的各种活动：•可用于实现现有工具的框架，并在现有的工具上实现现有的工具，并提出现有的设计，该工具是在现有的设计工具，并具有分析的方法，该工具具有分析方法，用于生成用于空间合格FPGA的有效CNN，包括将CNN合成为硬件说明语言的解决方案。最终可以在实验室演示器中说明所选方法。•在Risc-V中探索人工智能（AI）应用程序执行的最新技术，并提出了实施它的有效策略。最佳解决方案将通过借助RISC-V模型来探索不同的架构替代方案来确定，该模型可以在虚拟平台中模拟。最后，可以在包含RISC-V处理器和配套FPGA的商业板上原型型解决方案。•探索具有高级综合，用于带宽，功率效率和鲁棒性的高级合成的空间科学，地球观察和电信应用的先进信号处理算法的最新实施。您将使用下一代空间信号处理平台，包括最新的模数转换器（ADC），数字到Analogue转换器（DACS）和FPGA，可用于空间。使用高级合成工具对所选应用程序的实现将进行介绍，并将其瓶颈与更高的性能确定。
新型无线脑电图系统中的近零相位滞后超扫描
超扫描是一种新兴技术，可同时扫描多个个体的神经动态以研究人际互动。特别是，使用无线脑电图 (EEG) 的超扫描越来越受欢迎，因为它具有移动性，并且能够在毫秒级的自然环境中解读社交互动。为了将多个 EEG 时间序列与单个时间域中的复杂事件标记对齐，需要精确统一的时间戳进行流同步。本研究提出了一种时钟同步方法，使用定制的 RJ45 电缆协调无线 EEG 放大器之间的采样，以防止由于异步采样而对脑间连接的错误估计。在这种方法中，模数转换器由相同的采样时钟驱动。此外，两个时钟同步的放大器利用额外的 RF 通道来保持其接收加密狗的计数器更新，从而保证加密狗接收到的与 EEG 时间序列绑定的事件标记具有正确的时间戳。两个模拟实验和一个视频游戏实验的结果表明，该方法可确保在具有多个 EEG 设备的系统中实现同步采样，实现接近零相位滞后，信号之间的幅度差异可忽略不计。根据所有信号相似性指标，该方法是无线 EEG 超扫描的一个有前途的选择，可用于精确评估社交互动行为背后的脑间耦合。
PLL 中的抖动功率权衡
I. 引言 锁相环 (PLL) 抖动问题表现在各种系统中，特别是在通信和数据转换器中。近年来，有几种趋势导致了对低抖动的需求。首先，更高的数据速率使得链路中大多数阶段的时序预算收紧。其次，有线和无线媒体中可用的带宽有限，需要采用频谱高效的调制方案，这进一步限制了时钟和本地振荡器 (LO) 生成中可容忍的抖动。第三，随着模数转换器 (ADC) 以更高的速度和分辨率为目标，其采样时钟抖动必须相应下降。最先进的 PLL 设计已经在 5.5 GHz 至 16 GHz 频率下实现了 50 至 75 fs rms 范围内的抖动值 [1]–[6]。先前的研究 [7]–[10] 已经研究了 PLL 中的抖动现象。本文的目的是制定 PLL 抖动和功耗之间的权衡，并预测前者降低到 10 fs 以下时的设计问题。通过扩展 [11] 中的工作，我们得出了表明未来面临巨大挑战的趋势。第二节概述了当今理想的抖动值，第三节介绍了我们的分析框架。第四节讨论了振荡器相位噪声的影响，第五节还考虑了参考贡献。第六节涉及电荷泵 (CP) 噪声。第七节和第八节分别分析了抖动对 ADC 的影响以及可以减轻抖动功率权衡的因素。
用于神经刺激应用的低压高速分段电流控制 DAC
DAC（数模转换器）在生物医学仪器、通信系统、机器人等各个领域发挥着重要作用。通常，当现实世界信号时，DAC 会并入大多数数字系统中。现实世界信号（如压力信号、声波、温度读数或图像）通过模数转换器 (ADC) 转换为数字形式。经过处理后，这些信号使用 DAC 转换回模拟信号。DAC 是驱动音频 - 视频应用、直流、交流或伺服电机控制、射频收发器或各种工业温度控制器等设备的电路的必备条件。刺激神经组织的共同目标位于中枢神经系统和周围神经系统 (PNS) 内。中枢神经系统 CNS 主要关注神经元群的正常运作。对神经元群的刺激是为了探测所述神经元群。刺激还利用神经假体装置为其用户提供感官反馈。临床上，为了缓解帕金森病和癫痫的症状，人们使用中枢神经系统刺激。同样，对于假肢的感觉反馈，周围神经系统 (PNS) 刺激也很有用 [1,20]。在最近的进展中，这种模拟被应用于高血压和炎症性疾病的治疗 [2,20]。现代 VLSI 技术可以实现小型化和完全植入式神经刺激器电路，同时允许设计人员集成大量通道，并允许增加功能。增加的功能使设计人员能够在不影响设备尺寸的情况下实现更高的刺激效果。修订稿于 2020 年 1 月 15 日收到。