XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System滤波器
出版商权利声明：这是作者接受的 Y. Yu 等人的稿件，“最先进的：AI 辅助替代建模和优化
摘要 — 微波滤波器是现代无线通信系统不可或缺的无源器件。如今，基于电磁 (EM) 仿真的设计过程已成为滤波器设计的常态。近年来，出现了许多基于 EM 的微波滤波器设计方法，以实现效率、自动化和可定制性。大多数基于 EM 的设计方法都以各种形式利用低成本模型（即替代模型），人工智能技术则协助替代模型建模和优化过程。本文重点研究替代模型辅助微波滤波器设计，首先分析基于不同设计目标函数的滤波器设计特点。然后，回顾了最先进的滤波器设计方法，包括替代模型建模（机器学习）方法和高级优化算法。其中包括滤波器设计中的三种基本技术：1）智能数据采样技术；2）高级替代模型建模技术。3）高级优化方法和框架。为了获得成功和稳定性，必须对它们进行量身定制或组合，以实现微波滤波器的特定特性。最后，讨论了新兴的设计应用和过滤器设计的未来趋势。
用于单次试验识别运动相关皮质电位的非线性自适应时空滤波器
摘要：动作的执行或想象由皮质电位反映，可通过脑电图 (EEG) 记录为运动相关皮质电位 (MRCP)。从单次试验中识别 MRCP 是实现脑机接口 (BCI) 自然控制的一项具有挑战性的可能性。我们提出了一种基于最佳非线性滤波器的 MRCP 检测新方法，处理包括延迟样本在内的不同 EEG 通道（获得时空滤波器）。通过改变时间滤波器的顺序和输入数据的非线性处理，可以获得不同的输出。这些滤波器的分类性能通过对训练集进行交叉验证来评估，选择最佳滤波器（适应用户）并从最佳三个滤波器中进行多数投票，以使用测试数据获得输出。将该方法与我们团队最近推出的另一种最先进的滤波器进行比较，该滤波器应用于 16 名健康受试者记录的 EEG 数据，这些受试者执行或想象 50 次自定步调的上肢手掌抓握。新方法对整个数据集的平均准确率为 80%，明显优于之前的滤波器（即 63%）。对于具有异步、自定步调应用程序的在线 BCI 系统设计，它是可行的。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关法，由旋转气体滤波器生成的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个微型单元，在高分压下充满了测量组分。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，在第二个滤波器上旋转额外的干涉滤光片可以将光谱范围限制在测量组分的吸收带上。消光和其他信号处理的计算通过单光束双波长法进行。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关法，由旋转气体滤波器生成的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个微型单元，在高分压下充满了测量组分。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，在第二个滤波器上旋转额外的干涉滤光片可以将光谱范围限制在测量组分的吸收带上。消光和其他信号处理的计算通过单光束双波长法进行。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关法，由旋转气体滤波器生成的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个微型单元，在高分压下充满了测量组分。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，在第二个滤波器上旋转额外的干涉滤光片可以将光谱范围限制在测量组分的吸收带上。消光和其他信号处理的计算通过单光束双波长法进行。
如何抑制排放并增强免疫力...
EMI 滤波器和辐射发射 EMI 滤波器通常设计用于衰减 150 kHz 至 30 MHz 频率范围内的噪声和干扰信号，因为这是大多数合规标准关注的范围。话虽如此，军用标准和一些其他行业标准将其范围扩展至 10 kHz 或以下。在这种情况下，您需要仔细考虑滤波器的选择。虽然 30MHz 通常被认为是业界认为传导发射转变为辐射发射的频率，但情况并非总是如此，您可能需要一个滤波器来衰减 30MHz 以上的噪声。也有专门的滤波器可以衰减到 GHz 范围。EMI 滤波器通常提供较大的衰减频率范围，可帮助满足各种标准并保护您的设备免受作业现场不可预见的噪声的影响。
Wasserstein 分布稳健卡尔曼滤波
H ∞ 滤波器针对的是噪声过程统计数据不确定的情况，此时我们的目标是最小化最坏情况而不是估计误差的方差 [ 3 , 26 ]。该滤波器限制了将扰动映射到估计误差的传递函数的 H ∞ 范数。然而，在瞬态操作中，会失去所需的 H ∞ 性能，并且滤波器可能会发散，除非每次迭代中都有一些（通常是限制性的）正性条件成立。在集值估计中，扰动向量通过有界集（如椭球）建模 [ 4 , 22 ]。在该框架中，我们试图围绕与观测值和外生扰动椭球一致的状态估计构建最小椭球。然而，由此产生的稳健滤波器会忽略任何分布信息，因此倾向于过于保守。 [19] 首次研究了一种对更一般形式的（基于集合的）模型不确定性具有鲁棒性的滤波器。该滤波器以迭代方式最小化标准状态空间模型附近所有模型的最坏情况均方误差。虽然该滤波器在面对较大不确定性时表现良好，但在较小不确定性下可能过于保守。[25] 提出了一种广义卡尔曼滤波器，它可以解决这个缺点，在标准性能和最坏情况性能之间取得平衡。通过最小化矩生成函数而不是估计误差平方的均值，可以得到风险敏感的卡尔曼滤波器 [24]。这种风险敏感的卡尔曼滤波器等同于 [12] 中提出的分布鲁棒滤波器，它最小化标准分布周围的 Kullback-Leibler (KL) 球中所有联合状态-输出分布的最坏情况均方误差。 [27] 研究了更一般的 τ -散度球的扩展。
用于 110 GHz 以上高功率单片集成电路的 SiC 基板集成波导
摘要 — 在 SiC 晶片上设计、制造和测量了不同几何形状的基片集成波导 (SIW)，以及基于 SIW 的谐振器、基于 SIW 的滤波器、接地共面波导 (GCPW)、GCPW-SIW 过渡和校准结构。使用两层校准从 GCPW 探测的散射参数中提取固有 SIW 特性。由此产生的 D 波段 (110-170 GHz) SIW 表现出创纪录的低插入损耗 0.22 ± 0.04 dB/mm，比 GCPW 好四倍。3 极滤波器在 135 GHz 时表现出 1.0 dB 的插入损耗和 25 dB 的回波损耗，这代表了 SiC SIW 滤波器的最新水平，并且比 Si 片上滤波器好几个数量级。这些结果显示了 SIW 有望在同一 SiC 芯片上集成 HEMT、滤波器、天线和其他电路元件。关键词 — 腔体谐振器、微波滤波器、毫米波集成电路、半导体波导
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关法，由旋转气体滤波器生成的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个微型单元，在高分压下充满了测量组分。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，在第二个滤波器上旋转额外的干涉滤光片可以将光谱范围限制在测量组分的吸收带上。消光和其他信号处理的计算通过单光束双波长法进行。
基于多输入跨导器的 0.5 V、nW 范围通用滤波器，用于生物信号处理
1 布尔诺理工大学微电子系，Technick á 10, 601 90 布尔诺，捷克共和国 2 布拉格捷克技术大学生物医学工程学院，n á m. S í tn á 3105, 272 01 克拉德诺，捷克共和国 3 国防大学电气工程系，Kounicova 65, 662 10 布尔诺，捷克共和国 4 拉卡邦国王技术学院工程学院电信工程系，曼谷 10520，泰国 5 琴斯托霍瓦理工大学电气工程系，42-201 琴斯托霍瓦，波兰 6 库尔德斯坦大学电气工程系，萨南达伊 66177-15175，伊朗 7 斯洛伐克理工大学电气工程与信息技术学院，81219 布拉迪斯拉发，斯洛伐克 * 通信地址：khateb@vutbr.cz