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先进的 BAW 滤波器技术及其对 5G 的影响
5G 的全球推广和物联网的快速扩张带来了重大的全新 RF 滤波挑战。Qorvo 的体声波 (BAW) 滤波器技术正在不断进步，以克服这些挑战。主要进展包括：BAW 滤波器不断发展，以支持更高的频率和更大的带宽，以适应新的 5G 和 Wi-Fi 频段扩展。复杂的多滤波器模块（多路复用器和天线复用器）正用于解决 RF 系统挑战，尤其是 5G。此外，更小的 uBAW（微型 BAW）外形尺寸有助于将复杂的 RF 前端 (RFFE) 架构压缩到手机和物联网 (IoT) 设备有限的空间中。同时，Qorvo 的 BAW 技术有助于缓解与更高频率和更小外形尺寸相关的散热问题。
先进的 BAW 滤波器技术及其对 5G 的影响
5G 的全球推广和物联网的快速扩张带来了重大的全新 RF 滤波挑战。Qorvo 的体声波 (BAW) 滤波器技术正在不断进步，以克服这些挑战。主要进展包括：BAW 滤波器不断发展，以支持更高的频率和更大的带宽，以适应新的 5G 和 Wi-Fi 频段扩展。复杂的多滤波器模块（多路复用器和天线复用器）正用于解决 RF 系统挑战，尤其是 5G。此外，更小的 uBAW（微型 BAW）外形尺寸有助于将复杂的 RF 前端 (RFFE) 架构压缩到手机和物联网 (IoT) 设备有限的空间中。同时，Qorvo 的 BAW 技术有助于缓解与更高频率和更小外形尺寸相关的散热问题。
基于 VDVTA 和 OTA 的 CMOS 实现的全电子可调一阶全通滤波器，在低电源电压 ± 0.85 V 下具有最佳线性度
本文介绍了一种新型一阶全通滤波器配置。所提出的全通滤波器配置采用两种配置，即基于 VDVTA 和 OTA 的一阶全通滤波器配置。所提出的第一种配置采用单个 VDVTA 和一个接地电容器，而所提出的第二种配置采用两个 OTA 和一个接地电容器。所提出的两种配置都是完全电子可调的，其品质因数不依赖于可调极点频率范围。所报告的配置具有较低的主动和被动灵敏度，并且功耗较低，电源电压非常低，±0.85 V，偏置电压为±0.50 V。使用 0.18 µm CMOS 技术工艺参数验证了所提出的 VDVTA 和两个基于 OTA 的一阶全通滤波器配置的 PSPICE 模拟。
使用区域时空卡尔曼滤波器对深部脑活动进行源成像
a 基尔大学医学心理学和医学社会学系，德国基尔 D-24113。b 基尔大学实验与应用物理研究所，德国基尔 24098。c 基尔大学神经儿科系，德国基尔 D-24098。d 明斯特大学生物磁学和生物信号分析研究所，德国明斯特 D-48149。e 基尔大学工程学院数字信号处理和系统理论组，德国基尔 D-24143。f 伯特利福音医院儿童和青少年精神病学和心理治疗系，德国比勒费尔德 33617。
采用改进型进位算法对 FIR 滤波器进行分析与设计 ...
摘要：便携式多媒体设备和通信系统的蓬勃发展，对节省面积和功耗的高速数字信号处理 (DSP) 系统的需求也随之增加。有限脉冲响应 (FIR) 滤波器是设计高效数字信号处理系统的重要组成部分。数字有限脉冲响应 (FIR) 滤波器的使用是 DSP 中的主要模块之一。数字乘法器和加法器是 FIR 滤波器中最关键的算术功能单元，也决定了整个系统的性能。因此，低功耗系统设计已成为主要的性能目标。本文提出了一种使用超前进位加法器和乘法器设计的 FIR 滤波器。其中乘法器由改进型超前进位加法器的内部电路提出。超前进位加法器 (CLA) 用于加法运算，它使用最快的进位生成技术，通过减少修复进位位所需的时间来提高速度，而乘法器则以分层方式执行乘法过程。因此，所提出的方法可以最大限度地降低 FIR 滤波器的有效功率和延迟。初步结果表明，与传统方法相比，使用所提出的乘法器方法的 FIR 滤波器实现了更少的延迟和功率降低。所提出的 FIR 滤波器使用 Verilog 代码进行编程，并使用 Xilinx ISE 14.7 工具进行综合和实现。并使用 Xpower 分析器分析功率。关键词：进位前瞻加法器、FIR 滤波器、乘法器、数字信号处理
低电源电压±0.82V下最低功耗的基于VDTA的电调谐波有源滤波器的CMOS实现
本文介绍了一种基于电压差分跨导放大器 (VDTA) 的波有源滤波器的高阶电压和电流模式低通或高通滤波器。针对波有源滤波器的基本有源构建模块，提出了波等效变量技术和拓扑模拟以及使用波变量技术的操作实现。将所提出的波等效技术与正确选择端子连接一起应用于波有源滤波器。本文提出，实现波有源滤波器的基本元件是串联电感和并联接地电容。通过使用 SPICE 模拟和 0.18 µm TSMC CMOS 技术参数，实现了最低功耗为 ±0.82 V 的 4 阶低通和高通巴特沃斯滤波器，从而验证了所提出的波有源滤波器。
单光子相干反馈控制与滤波
如果一个光场恰好包含 k 个光子，则它处于 k -光子态。由于其高度量子化的特性，光子态在量子通信、计算、计量和模拟方面有着广阔的应用前景。最近，人们对各种光子态的产生和操纵的兴趣日益浓厚。控制工程领域的一个新的重要问题是：如何分析和合成由光子态驱动的量子系统以实现预定的控制性能？在本综述中，我们引入了单光子态，并展示了量子线性系统如何处理单光子输入，以及如何使用线性相干反馈网络来塑造单光子的时间脉冲。我们还介绍了一种单光子滤波器。（本综述的扩展版本可在 arXiv:1902.10961 找到。）
用于深度立体匹配的自适应单峰成本体积滤波
最先进的基于深度学习的立体匹配方法将视差估计视为一个回归问题，其中损失函数直接定义在真实视差及其估计视差上。然而，视差只是由成本量建模的匹配过程的副产品，而间接学习由视差回归驱动的成本量容易出现过度拟合，因为成本量受到约束。在本文中，我们提出直接向成本量添加约束，方法是用在真实视差处达到峰值的单峰分布过滤成本量。此外，估计每个像素的单峰分布的方差，以明确模拟不同环境下的匹配不确定性。所提出的架构在 Scene Flow 和两个 KITTI 立体基准上实现了最先进的性能。具体来说，我们的方法在 KITTI 2012 评估中排名第一，在 KITTI 2015 评估中排名第四（记录于 2019.8.20）。AcfNet 的代码可以在以下位置找到：https://github.com/youmi-zym/AcfNet。
用于可解释且高效的黎曼分类的切空间空间滤波器
摘要 — 目标：基于黎曼几何的方法已被证明是脑机接口 (BCI) 解码的良好模型。然而，这些方法受到维数灾难的影响，无法部署在高密度在线 BCI 系统中。此外，黎曼方法缺乏可解释性，导致人工制品决定分类性能，这在人工制品控制至关重要的领域（例如患者群体中的神经反馈和 BCI）是有问题的。方法：我们严格证明了切线空间上的任何线性函数与相应的派生空间滤波器之间的精确等价性。在此基础上，我们进一步提出了一组无需密集优化步骤的黎曼方法降维解决方案。使用开放式 BCI 分析框架，针对经典的常见空间模式和切线空间分类验证了所提出的流程，该框架总共包含 7 多个数据集和 200 个主题。最后，通过可视化相应的空间模式验证了我们框架的稳健性。主要结果：与经典的切线空间分类相比，所提出的空间滤波方法具有竞争力，有时甚至略好的性能，同时在测试阶段将时间成本降低了 97%。重要的是，无论通道数量多少，所提出的空间滤波方法的性能都只使用四到六个滤波器组件，这也通过可视化的空间模式进行了交叉验证。这些结果揭示了每个记录会话中存在潜在神经元来源的可能性。意义：我们的工作促进了对基于黎曼几何的 BCI 分类的理论理解，并允许更有效的分类以及从基于黎曼方法构建的分类器中去除伪影源。