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1 ENG EC410 – 电子学简介学期：春季...
ENG EC410 — 电子学概论 学期：2023 年春季 讲座：周一至周三上午 10:10 – 11:55 在 PHO 201 实验室课程（C1-C2）：周四晚上 6:30 – 8:15 和周五下午 2:30 – 4:15 在 PHO 105 讨论课程（B1-B2）：周五上午 10:10 – 11:00（CAS 235）和下午 12:20 – 1:10（SOC B63） 学分数：4 先决条件：ENG EK 307 或同等学历是本课程的先决条件。如果您对先决条件有任何疑问，请与我们联系。 课程目标 “我们生活的世界是模拟的。我们是模拟的。我们可以感知的任何输入都是模拟的。例如，声音是模拟信号；它们是连续时间和连续值。我们的耳朵听到的是模拟信号，我们说话时使用的是模拟信号。图像、图片和视频都是模拟信号，我们的眼睛是模拟传感器。测量我们的心跳、跟踪我们的活动，都需要处理模拟传感器信息。计算机是数字化的。信息用数字位表示为离散时间和幅度量化信号。这种表示有助于高效处理和长期存储信号和信息。但信息和信号来自物理世界，需要返回物理世界才能让我们感知它们。无论我们的电子设备有多“数字化”，它们总是需要将信号从物理世界转换为电子数字世界的接口。”“世界是模拟的”[P. Kinget，Circuit Cellar #292，11/2014] 课程结束时，学生应该能够：
论文建议近似函数分析...
在对电动驱动器的最佳控制中，人们可以通过在退缩地平线上求解基础控制问题，在离散时间步骤中隐式优化控制输入，或者可以尝试明确地找到一个直接映射测得的测量状态以控制操作的控制策略函数。后一种方法通常称为显式最佳控制，需要使用近似功能来解决连续（即无限）状态和动作空间。一旦找到了（近似）最佳控制策略，通常比在每个控制器周期必须在线优化过程进行在线优化过程的隐式情况要快得多。由于控制器决策时间间隔在电动驱动器的子毫秒范围内，因此明确的最佳控制的快速在线推断是一项令人信服的功能。在这里，潜在的控制策略近似函数涵盖了广泛的函数类别，例如神经网络，高斯过程或拉瓜多项式[1]。可以从数据（例如增强学习[2]）或基于可用植物模型（差异预测性控制[3]）中学习控制策略。在这两种情况下，近似函数的拓扑都在控制策略的性能以及训练和推理阶段的数值复杂性方面都起着至关重要的规则。虽然近似函数的特定选择通常是基于临时启发式方法，但如何系统地选择给定控制任务的最佳近似函数的问题仍然在很大程度上开放。
计算机工程课程 - 2024 年秋季
学分 先决条件/共同条件 ECSE 307 线性系统与控制 4 P - ECSE 206、ECSE 210 ECSE 335 微电子学 4 P - ECSE 331 ECSE 403 控制 4 P - ECSE 307 ECSE 408 通信系统 4 P - ECSE 205、ECSE 308 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 计算机视觉简介 3 P - ECSE 205、（ECSE 206 或 ECSE 316） ECSE 416 电信。网络 4 P - （ECSE 250 或 COMP 250）和 ECSE 205 和（ECSE 308 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 428 软件工程实践 3 P - （ECSE 321 或 COMP 335）ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206，ECSE 335 ECSE 439 软件语言工程 3 P - （ECSE 321 或 COMP 303）ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 510 随机系统的过滤和预测 3 P - ECSE 500，ECSE 509 或同等学历ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205，ECSE 206
电力电子与电力系统课程大纲
1. 计算技能：基本编程结构：数据类型、数组、指针、链接列表和树、语句、I/O、条件、循环、函数、类/对象。 2. 通信技术：通信标准、2G/3G/4G/5G、ZigBee、BLE、Wi-Fi、LTE、IEEE 802.11x、数据速率、覆盖范围、功率、计算、带宽、传感、处理、通信供电、通信网络、拓扑、层/堆栈架构、QoS。 3. 通信系统：通信系统的物理层描述、量化、数据格式化和成帧、点对点链路的容量、链路预算分析、多址技术、网络路由 4. 数据分析：组合学、有限样本空间上的概率、联合和条件概率、独立性、总概率；贝叶斯规则及应用。 5. 数字通信：通带表示、基带等效 AWGN 信道、数据调制和解调、调制波形的合成、离散数据检测、加性高斯白噪声 (AWGN) 信道、使用匹配滤波器实现信噪比 (SNR) 最大化、AWGN 信道的误差概率、MAP 和 ML 检测、数字调制技术、无线信号传播和信道模型。6. 数字信号处理：采样、连续和离散时间变换、LTI 系统的频域分析、FFT 实现、算法、滤波器设计：IIR 和 FIR 滤波器、采样率转换。
学习稳定和被动的神经微分方程
神经网络在学习和控制方面表现出了巨大的力量，尤其是在学习动力学和预测动态系统的行为方面[1]，[2]。在学习和控制社区近似动态行为时，尤其是稳定性和被动性时，就会有利于稳定性和被动性。执行稳定性可以使学习模型受益，尤其是在概括方面。对于非线性系统，在[3]，[4]，[5]中使用高斯混合模型和多个数字模型研究了学习过程中的稳定性，甚至在线性系统的情况下，它是非平凡的[6]。对于非线性系统，存在各种稳定概念，其影响不同。在学习的背景下，一个称为Contaction [7]（任何一对轨迹相互收敛）的强稳定性概念最近由于其平衡 - 独立的稳定性性质而受到了很多关注。对于离散时间设置，[8]，[9]，[10]已经开发了收缩，逐渐被动和耗散性神经动力学。在[11]中可以找到连续的时间对应物。[9]，[11]的好处是他们的直接（即稳定模型的参数化参数化，使培训变得容易。但是，一个限制是它们在国家独立的二次度量标准方面执行收缩，从而限制了灵活性。用于学习稳定性弱的动态系统（例如，Lyapunov稳定性W.R.T.特定的平衡）通常需要应用保留相似稳定性特性的模型。稳定神经差异方程的关键成分是神经Lyapunov功能。从[12]和佩雷尔曼（Perelman）[13]的庞加罗猜想分辨率，所有lyapunov函数均具有对单位球的同型集合。这建议搜索候选Lyapunov
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
退相干作为量子信息的资源
量子信息领域发展迅速，因为它有望解决各种传统计算机无法解决的计算问题。然而，构建一台功能齐全的量子计算机是一项艰巨的任务，因为它的性能受到不可避免的退相干的影响。退相干消除了物质的量子性质，从而消除了量子计算相对于传统计算的优势。然而，对于特定的应用，一些精心设计的退相干有助于幺正量子演化，可能会大有裨益。在本文中，我讨论了两个这样的例子：量子随机游动 (QSW) 和混合量子经典退火 (HQCA)。QSW 将幺正量子游动的概念推广到额外的非幺正演化。这产生了定向游动。QSW 可以是连续时间的，也可以是离散时间的。在这项工作的第一部分，我提出了两种算法，用于在相干量子计算机上模拟特定的 QSW。第一种适用于连续时间 QSW，第二种适用于离散时间 QSW。在这项工作的第二部分，我提出了一种称为混合量子经典退火的方法来提高绝热量子计算 (AQC) 的性能，该方法应该找到某个目标汉密尔顿量的基态。HQCA 应该通过将量子比特系统耦合到工程热浴来增加最终基态概率。对单个量子比特和两个量子比特的 HQCA 性能进行了数值测试。
量子处理器上的Zeilinger纠缠
Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态[1]，也称为两个组成型Schr odinger猫，在量子物理学的基础上起着至关重要的作用，更具吸引力的将来的量子技术，例如容差量子量计算[2，3]。大小的扩大和GHz状态的连贯控制对于利用具有实际优势的先进计算任务中的纠缠至关重要，不幸的是，由于GHz国家容易受到噪声的攻击，这构成了巨大的挑战[4，5]。在这里，我们提出了一种一般策略，以创建，保存和操纵大规模的GHZ纠缠，并展示一系列由高层数字量子电路强调的经验。为初始化，我们采用可扩展协议来创建具有多达60个QUAT的真正纠缠的GHz状态，几乎使先前的大小记录翻了一番[6]。为了保护，我们对离散时间晶体（DTC）[7-16]采取了新的视角，最初是用于探索异国情调的非平衡量子问题，并将GHz状态嵌入量身定制的猫疤痕DTC [17]的特征状态[17]以延长其寿命。进行操作，我们用原位量子门切换DTC本征态以修改GHz保护的效果。我们的发现为大规模纠缠建立了一条可行的途径，并进一步强调了超导处理器，作为探索非平衡量子问题和新兴应用的有希望的平台。
研究论文基于复合中智-斜波变换域的统计文本脑肿瘤诊断智能系统
离散小波变换 (DWT) 通常由迭代滤波器组实现；因此，对于恒定个数的零矩，在时间局部化方面可以观察到离散时间基的优化缺失。本文讨论并介绍了一种用于特征提取的改进形式的 DWT，称为斜波变换 (SLT)，以及中智学（模糊逻辑的概括，是一种相对较新的逻辑）。因此，一种新的复合 NS-SLT 模型已被提出作为获取统计纹理特征的来源，用于识别脑肿瘤的恶性程度。使用三个成员集（真 (T)、假 (F) 和不确定 (I)）来定义中智域中的 MRI 图像；然后，将 SLT 应用于每个成员集。使用三种基于统计测量的方法从脑部 MRI 图像中提取纹理特征。单因素方差分析已被用于减少分类器提取特征的数量；然后，将提取的特征提供给四种神经网络分类技术，支持向量机神经网络（SVM-NN）、决策树神经网络（DT-NN）、K最近邻神经网络（KNN-NN）和朴素贝叶斯神经网络（NB-NN），以预测脑肿瘤的类型。同时，通过计算平均准确度、精确度、灵敏度、特异度和接收者操作特性（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）来评估所提出模型的性能。实验结果表明，当使用从复合 NS-SLT 技术得出的灰度运行长度矩阵 (GLRLM) 特征时，所提出的方法对于诊断脑肿瘤非常准确和有效。
量子处理器上的 Zeilinger 纠缠
格林伯格-霍恩-泽林格 (GHZ) 态 [1]，也称为二组分薛定谔猫，在量子物理学的基础中发挥着至关重要的作用，更重要的是，它在容错量子计算等未来量子技术中起着重要作用 [2,3]。扩大 GHZ 态的尺寸和相干控制对于在高级计算任务中利用纠缠具有实际优势至关重要，但不幸的是，这带来了巨大的挑战，因为 GHZ 态易受噪声影响 [4,5]。在本文中，我们提出了一种创建、保存和操纵大规模 GHZ 纠缠的通用策略，并演示了一系列以高保真数字量子电路为基础的实验。对于初始化，我们采用可扩展协议来创建最多 60 个量子比特的真正纠缠的 GHZ 态，几乎是之前大小记录的两倍 [6]。为了实现保护，我们以全新的视角看待离散时间晶体 (DTC) [ 7 – 16 ]，最初用于探索奇异的非平衡量子物质，并将 GHZ 状态嵌入到定制的猫疤痕 DTC [ 17 ] 的特征态中，以延长其寿命。为了实现操控，我们使用原位量子门切换 DTC 特征态，以修改 GHZ 保护的有效性。我们的发现为实现大规模纠缠的相干操作开辟了一条可行的途径，并进一步强调超导处理器是探索非平衡量子物质和新兴应用的有前途的平台。