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用于量子计算系统的基于 FPGA 的可重构信道化，使用多相滤波器组
摘要。最近提出的量子系统使用频率复用量子比特技术来读取电子器件，而不是模拟电路，以提高系统的成本效益。为了恢复单个通道以供进一步处理，这些系统需要一种解复用或通道化方法，该方法可以低延迟处理高数据速率，并且使用很少的硬件资源。本文介绍了一种使用多相滤波器组 (PFB) 信号处理算法的低延迟、适应性强的基于 FPGA 的通道器。由于只需设计一个原型低通滤波器来处理所有通道，因此 PFB 可以轻松适应不同的要求，并进一步简化滤波器设计。由于每个通道都重复使用相同的滤波器，与传统的数字下变频方法相比，它们还降低了硬件资源利用率。实现的系统架构具有广泛的通用性，允许用户从不同数量的通道、采样位宽度和吞吐量规格中进行选择。对于使用 28 系数转置滤波器和 4 个输出通道的测试设置，所提出的架构可产生 12.8 Gb/s 的吞吐量和 7 个时钟周期的延迟。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
超高动态范围和低噪声系数可编程集成微波光子滤波器
微波光子学 (MWP) 近年来采用了许多重要概念和技术，包括光子集成、多功能可编程性以及增强关键射频性能指标（如噪声系数和动态范围）的技术。然而，到目前为止，这些方面尚未在单个电路中同时实现。在这里，我们首次展示了一种多功能集成微波光子电路，它实现了片上可编程滤波功能，同时实现了以前无法达到的 > 120 dB.Hz 动态范围和 15 dB 噪声系数的创纪录高位。我们使用全集成调制变压器和双注入环谐振器作为多功能光学滤波组件实现的多功能复杂频谱定制来实现这一独特功能。这项工作打破了集成、功能和性能的传统和分散方法，目前这种方法阻碍了集成 MWP 系统在实际应用中的采用。
采用双路径设计高选择性带阻滤波器...
本文介绍了一种宽带带阻滤波器 (BSF) 的设计，其最终目标是提高选择性。设计的滤波器由双路电容耦合阶跃阻抗谐振器 (DP-CCSIR) 组成。本文对所提出的 DP-CCSIR 结构进行了理论分析。据观察，可以通过增加双耦合阶跃阻抗谐振器的阶数来提高选择性。所提出的设计产生了以 5.25 GHz 为中心的宽带 BSF，分数带宽为 58.5%。结果表明，可以通过改变 CCSIR 的电长度来调节谐振频率。此外，还认识到双路 CCSIR 参与产生有限频率传输极点，从而实现更好的选择性。然而，所提出的设计已通过制造三个原型进行了验证。测量结果与模拟结果一致。
使用带有元启发式优化非局部均值滤波器的小波变换自动识别和去除单通道脑电图中的肌肉伪影
摘要：脑电图 (EEG) 信号很容易受到肌肉伪影的污染，这可能导致脑机接口 (BCI) 系统以及各种医疗诊断的错误解读。本文的主要目标是在不扭曲 EEG 所含信息的情况下去除肌肉伪影。首次提出了一种新的多阶段 EEG 去噪方法，其中小波包分解 (WPD) 与改进的非局部均值 (NLM) 算法相结合。首先，通过预训练的分类器识别伪影 EEG 信号。接下来，将识别出的 EEG 信号分解为小波系数，并通过改进的 NLM 滤波器进行校正。最后，通过逆 WPD 从校正后的小波系数重建无伪影的 EEG。为了优化滤波器参数，本文首次使用了两种元启发式算法。所提出的系统首先在模拟脑电图数据上进行验证，然后在真实脑电图数据上进行测试。所提出的方法在真实脑电图数据上实现了 2.9684 ± 0.7045 的平均互信息 (MI)。结果表明，所提出的系统优于最近开发的具有更高平均 MI 的去噪技术，这表明所提出的方法在重建质量方面更佳并且是全自动的。
扩展卡尔曼滤波器设计及船舶运动预测...
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据从全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收信号作为编码的 ASCII 字符。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获得实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要特征。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引术语 — 卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面航行器、船舶
使用实时自动识别系统 (AIS) 数据进行扩展卡尔曼滤波器设计和船舶运动预测
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据由全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收编码的 ASCII 字符信号。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获取实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要功能。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明了估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引词——卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面舰艇、船舶
基于单晶 LiNbO3 的宽带 BAW 滤波器 ...
摘要—大带宽体声波 (BAW) 滤波器是第五代 (5G) 通信系统的迫切需求。在这项研究中，我们在多层氧化物薄膜上制备了 43 ◦ Y 切割铌酸锂 (LN) 单晶薄膜，并成功实现了带氧化物布拉格反射器 (BR) 的体声波滤波器。介绍了滤波器的设计方法和制造工艺。利用原子力显微镜 (AFM) 和扫描电子显微镜 (SEM) 来表征薄膜的质量。结果证明了将单晶薄膜转移到多层氧化物上的可行性，这对于限制声能是有效的。该谐振器的有效机电耦合系数为 14.6%，品质因数 (FOM) 为 32.94。该滤波器尺寸紧凑，为600 μ m×400 μ m，在中心频率为3.128 GHz时相对带宽为10.3%，有望应用于5G系统。
基于多目标优化的 SSVEP 脑机接口高通空间滤波
摘要 — 为了提高基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的目标识别性能，已经提出了许多空间滤波方法。现有的方法倾向于仅使用来自同一刺激的训练数据来学习某个目标的空间滤波器参数，并且它们很少考虑来自其他刺激的信息或训练过程中的体积传导问题。在本文中，我们提出了一种新的基于多目标优化的高通空间滤波方法来提高 SSVEP 检测的准确性和鲁棒性。滤波器是通过最大化训练信号和来自同一目标的单个模板之间的相关性，同时最小化来自其他目标的信号与模板之间的相关性来得出的。优化还将受到滤波器元素之和为零的约束。在两组自采集的 SSVEP 数据集（分别包含 12 个和 4 个频率）上的评估研究表明，所提方法优于 CCA、MsetCCA、SSCOR 和 TRCA 等比较方法。所提方法还在 35 名受试者记录的公开 40 类 SSVEP 基准数据集上进行了验证。实验结果证明了所提方法对提升 SSVEP 检测性能的有效性。