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共栅极 LNA 中的新型噪声消除拓扑
本文提出了一种设计噪声消除共栅 (CG) 低噪声放大器 (LNA) 的新方法。该方法研究使用电感退化共源 (IDCS) 级与 CG 级并联，而不是共源 (CS) 级。考虑到 IDCS LNA 的特殊规格，所提出的拓扑可以实现更低的噪声系数 (NF) 和更好的输入阻抗匹配。对该拓扑进行了分析计算，并给出了满足输入阻抗匹配和噪声消除条件的方程。还通过计算每个噪声源的传递函数来计算所提出的 LNA 的 NF，同时满足这些条件。为了验证理论分析，设计并优化了两个不同的 X 波段 LNA。使用先进设计系统 (ADS) 电磁动量和 GaAS pHEMT 0.1 µ m 工艺模型进行模拟。结果表明，所提出的方法可以实现更好的输入阻抗匹配和更低的 NF，而输出阻抗匹配和增益具有相对相同的行为。
实时识别脑电图上的运动想象动作...
摘要 脑机接口 (BCI) 处理算法需要强大的计算设备才能实时执行。在本文中，提出了一种用于对代表两个运动想象任务的脑电图 (EEG) 信号进行分类的硬件高效设计，并在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现。小波包分解 (WPD) 用作特征提取算法，线性判别分析 (LDA) 用作分类器。该系统是使用 System Generator 设计的，并使用硬件/软件联合仿真在 Zybo 板上实现。仿真结果显示，在两个运动想象任务的分类过程中准确率为 80%，时钟频率为 1.5 MHz 时延迟为 7.5 毫秒，功耗为 0.102 W。此外，所使用的 FPGA 资源量少于以前的类似工作，证明设计系统不仅实现了良好的准确性，而且以高效的方式实现了这一目标。
合成孔径雷达系统的分析与设计
合成孔径雷达 (SAR) 用于全天候、全时高分辨率空中和空间地形成像。SAR 成像不受光照和天气条件的影响，比光学成像更具优势。SAR 的一些应用包括监视、瞄准、3D 成像、导航和制导、移动目标指示和环境监测。该项目旨在对合成孔径雷达系统进行系统级设计、建模和仿真，并使用 TI C6416 DSP 实现 SAR 信号处理器。系统参数已根据所有约束和实际限制进行指定。已制定系统的性能指标，例如距离分辨率和横向分辨率等，并根据所需性能制定了系统级规范。以MATLAB为主要工具，对所设计系统参数的准确性和正确性进行了测试。完成了脉冲多普勒雷达的仿真，包括波形设计、目标建模、LFM脉冲压缩、旁瓣控制和阈值检测。在MATLAB中实现了SAR图像形成算法（多普勒波束锐化）。
利用准差异放大器单元的级联单级分布放大器的增强设计
级联的单阶段分布放大器（CSSDA）由于其显着的增益带宽产品而有助于微波应用实现超宽带扩增。但是，它们的功能通常会因内部噪声而损害，这会对响应的线性产生有害。通过引入准差分分布式放大器（QDDA）提出了对这个普遍问题的创新解决方案。实施0.18μm互补的金属氧化物半导体（CMOS）技术，设计，制造和测试了具有单级四级级联配置的QDDA。经验结果表明，高增益为20dB，并且具有30GHz的带宽。此外，观察到噪声图为4.809，紧凑的芯片尺寸为0.74mm²。使用高级设计系统（ADS）RF模拟器完成了此设计和结果发现。随后使用Cadence工具生成电路布局和规格。这项研究证明了QDDA显着提高CSSDA的性能的潜力，这有助于进步超宽带微波炉应用。
如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte
这项工作介绍了利用石墨烯纳米色带效果晶体管（GNRFET）的两，三位和四位模数转换器（ADC）的设计和仿真。该设计中使用的GNRFET设备的通道长度为16 nm，并以0.7 V的电源电压操作。高级设计系统（ADS）用作仿真平台。为了实现紧凑而有效的设计，实施了当前的镜像拓扑来偏置。根据功耗评估了每种ADC配置。在0.7 V电源电压内，设计表现出全范围线性输入特征。这些结果表明，这种ADC设计特别适合在高速纳米电机力学系统（NEM），内存单元和高级计算体系结构中应用。标准晶体管逻辑（STI）的延迟平均降低百分比分别为12％，ADC设计的平均百分比分别为32％。此外，功率优化的三元逻辑电路往往更快地运行。
神经放射学中的人工智能、机器学习和深度学习：当前的应用
任何模拟人类智能的计算机技术都被视为人工智能。人工智能由机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 组成（图 1）。机器学习设计系统从经验中学习和改进，而无需使用计算机技术基于统计数据进行预编程。机器学习使用作为示例的观察结果和数据来创建一些模型和算法，然后用于做出未来的决策。在机器学习中，存在一些“基本事实”，用于训练算法。一个例子是神经放射科医生将一组脑部 CT 扫描分为不同的组（即出血与无出血）。目标是设计软件自动学习，独立于任何人为干预或协助做出进一步的决策（图 2）。深度学习代表机器学习处理，它应用人工卷积神经网络 (CNN) 来加速学习过程 [2, 3]。CNN 是作为建模工具组织的统计数据的非线性结构。它们可以通过几步（层）非线性变换来模拟输入和输出之间的复杂关系，这是其他解析函数无法表示的[2]。
KC-虚拟大脑1 - assetserver.net
KC−Virtual Brain1 是一个硬件平台，设备上已安装 1 个 Kramer BRAINware 软件实例。KC−Virtual Brain1 旨在最大限度地发挥 Kramer BRAINware 的功能和优势，用于控制 1 个标准空间（例如，标准空间可能包括缩放器、显示器、照明系统、触摸屏和键盘）。Kramer BRAINware 是一款企业级、革命性、用户友好的软件应用程序，可让您直接从计算机执行所有房间控制操作，而无需在用户界面和受控设备之间安装物理 Brain。利用 Kramer Control 基于云的控制和空间管理平台的强大功能，Kramer BRAINware 可让您通过以太网操作多个设备，例如缩放器、视频显示器、音频放大器、蓝光播放器、传感器、屏幕、遮阳帘、门锁和灯光。借助 Kramer Control 直观的拖放构建器，设计系统从未如此简单。无需任何编程知识即可安装、配置和修改您的控制系统
适用于单脉冲雷达和生物医学传感器应用的集成混合耦合器
180 度混合耦合器设计为在 5 至 10 GHz 频率范围内小型化，求和端口相移为 0 度，差分端口相移为 180 度。小型化可以最大限度地降低功耗，而无源元件可以解决微带线基板材料复杂的可达性问题！将在 Cadence 中选择和设计电感器的金属层，并确定金属的磁导率和介电常数。设计过程从先进设计系统 (ADS) 中的环形混合耦合器微带线开始，到集总无源元件，再到 Cadence 中的有源 65nm CMOS 实现。仿真结果显示，通过中心抽头电感的材料在 EMX 仿真后产生了寄生电感，使感兴趣的频率带宽向左移动 1GHz。无源电路的正向增益为-10dB，回波损耗约为-6dB。已进行文献研究以缩小混合耦合器的体积并分析其性能参数。最终结果表明，仅使用了四个无源元件，覆盖了感兴趣的频带5GHz。
生物医学光学的深度学习
生物医学光学是对生物光结膜进行研究的研究，其总体目标是开发可以帮助诊断，治疗和表面应用的传感平台[1]。在这一庞大而活跃的研究领域，不断开发新的系统来利用独特的光结合相互作用，这些相互作用提供临床有用的特征。这些系统面临着信噪比（SNR），采集速度，空间分辨率，视野（FOV）（FOV）和菲尔德（DOF）深度的固有贸易。这些交易影响临床系统的成本，性能，可行性和整体影响。生物医学专业开发人员的作用是设计系统，以优化或理想地克服这些交易，以适当满足临床需求。在过去的几十年中，生物医学光学系统的设计，图像形成和图像分析主要以经典的物理建模和信号处理方法为指导。最近，深度学习（DL）已成为计算建模的主要范式，并在众多科学领域和var-
被动能力组件重复使用的分析
Boubakr Rahmani 1,2，Yves Lembeye 1，Maud Rio 2，Jean-Christophe Crebier 1 1 Univ。Grenoble Alps，CNRS，Grenoble INP，G2elab 38000 Grenoble，法国2 Univ。Grenoble Alps，CNRS，Grenoble INP，GSCOP，38000法国格勒布尔通讯作者：Boubakr Rahmani，Boubakr Rahmani，法国Grenoble Alps，Alpance Arvance Eco设计的静态静态转换器成为必要的，以应对日益增长的E-GASTE和环境影响，并在制造过程中发生了生命的现象，并且在制造过程中发生了境地。这项研究的重点是多细胞电源转换器，作为原始设计系统，为在整个生命周期中优化其功能用法提供了机会。本文提出了一种用于设计重用的定量方法。建议的模型依赖于在循环经济方案中多个生命周期阶段中保持组件值高的概念。1简介