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准谐振PSR CC/CV 控制器TM5880
VDD欠压保护 UVLO（OFF） VDD 电压下降 8.5 9.5 10.5 V VDD启动电压 UVLO(ON) VDD 电压上升 14 15.5 16.5 V VDD过压保护 VDD_OVP 31 33 35 V VDD钳位电压 VDD_Clamp I(VDD)=7mA 33 35 37 V 反馈输入部分（FB管脚） 反馈参考电压 VFB_EA_Ref 1.98 2.0 2.02 V 输出过压保护阈值电压 VFB_OVP 2.4 V 输出短路阈值 VFB_Short 0.65 V 输出短路钳位频率 FClamp_Short 40 KHz 退磁比较器阈值 VFB_DEM 75 mV 最小关断时间 Tmin_OFF 2 uSec 最大关断时间 Tmax_OFF 3 mSec 最大线缆补偿电流 ICable_max 40 uA 电流检测部分（CS管脚） CS前沿消隐时间 T-blanking 500 nSec 芯片关断延迟 TD_OC CL=1nF at GATE 100 nSec 恒流控制部分（CC管脚） 内部CC基准电压 V_CC_ref 490 500 510 mV
A Review of EEG-Neurofeedback 脑电神经反馈综述
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法，通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机，将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身，帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛，可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识，本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
基于KECA-GRNN的风电机组齿轮箱状态监测与健康评估
收稿日期 ： 2020-01-03 基金项目 ：国家自然科学基金（ 61763037 ）；内蒙古自然科学基金（ 2019LH06007 ）；内蒙古自治区科技计划（ 2019 ， 2020GG0283 ） 通信作者 ：齐咏生（ 1975 —），男，博士、教授，主要从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究。 qys@imut.edu.cn
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
doi：10.29026/oea.2024.230126基于准连续纳米丝带的宽带高效介电金属
受益于子波长厚度内的突然变化，跨波长已被广泛应用于轻质和紧凑的光学系统。同时宽带和高效特征对跨境的实际实施极大地吸引。然而，当前的元表设备主要采用离散的微/纳米结构，这些结构很少同时认识两者。在本文中，提出了由准连续纳米带组成的介电元面积来克服这一限制。通过准连续的纳米弹簧跨表面，正常的聚焦金属和超级振荡镜头克服了衍射极限，并通过实验证明了衍射极限。准连续的MetadeVices可以在450 nm至1000 nm的宽带波长中运行，并保持高功率效率。与先前报道的具有相同厚度的金属镜相比，制造金属的平均效率达到54.24％，显示出很大的提高。可以轻松地扩展所提出的方法，以设计其他MetadeVices，具有宽带和高效率在实践光学系统中的优势。
用于慢性自由啮齿动物生物电位记录的电准静态动物体通信
持续多通道监测生物电信号对于了解整个身体至关重要，有助于在神经研究中建立准确的模型和预测。目前最先进的无线生物电记录技术依赖于辐射电磁 (EM) 场。在这种传输中，由于 EM 场辐射范围很广，因此只能接收到一小部分能量，从而导致系统有损、效率低下。使用身体作为通信介质（类似于“电线”）可以将能量限制在体内，从而比辐射 EM 通信的损耗低几个数量级。在这项工作中，我们引入了动物身体通信 (ABC)，它将使用身体作为介质的概念应用于慢性动物生物电记录领域。这项工作首次开发了动物身体通信电路和通道损耗的理论和模型。利用该理论模型，使用现成的组件构建了一个亚英寸 3 的定制传感器节点，该节点能够通过大鼠的身体感应和传输生物电位信号，与传统无线传输相比，其功率明显较低。体内实验分析证明，与传统无线通信方式相比，ABC 成功地通过身体传输了采集的心电图 (EKG) 信号，相关精度 >99%，功耗降低了 50 倍。