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World File Search System调谐
采用自适应小波脑电图的智能运动想象检测系统
摘要：运动想象 (MI) 任务的分类为残障人士与脑机接口环境的连接提供了一种强大的解决方案。精确选择脑电图 (EEG) 信号的可调 Q 小波变换 (TQWT) 的均匀调谐参数是一项艰巨的任务。因此，本文提出了稳健的 TQWT，用于自动选择最佳调谐参数，以准确分解非平稳 EEG 信号。探索了三种进化优化算法来自动调整稳健 TQWT 的参数。使用分解的均方误差的适应度函数。本文还利用拉普拉斯分数进行通道选择以选择主通道。使用最小二乘支持向量机分类器的不同核对从稳健 TQWT 子带中提取的重要特征进行分类。径向基函数核提供了 99.78% 的最高准确率，证明了所提出的方法优于使用相同数据库的其他最先进方法。
基于微环谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器
敏感传感器、全光开关和可重构分插滤波器[5-7]。前期工作中，利用微环谐振器（MRR）的对称谐振特性，已经制作出许多带宽可调的器件[8-12]。例如，一种是基于单个微环谐振器的滤波器，其谐振器的耦合系数由微机电系统调整。然而，要实现 MEMS 可调谐性，需要施加近 40 V 的高驱动电压 [5]。另一种也是基于单个微环谐振器的滤波器 [13]。其谐振器的耦合系数由热光移相器调整。这种滤波器的缺点是带宽变化范围有限，带外抑制性能较差。还有一种结合了 MZI 和环形谐振器的滤波器，环形谐振器嵌入 MZI 臂中，其带宽调谐受到带内纹波和插入损耗的限制 [14]。在本文中，我们展示了一种基于环形谐振器和具有 Fano 谐振的 MZI 的带宽可调光学滤波器。它由两个单个 MRR 和一个由两个 1 9 2 多模干涉 (MMI) 构成的 MZI 结构组成。两个单个 MRR 的耦合系数均由热光移相器调谐。在这种新设计中，由两个 TiN 加热器控制的两个 MRR 可用于产生额外的相位以打破正常 MRR 的对称洛伦兹形状。通过两个不对称洛伦兹形状的叠加可以观察到 Fano 谐振，并且 3 dB 通带明显增宽。利用硅的热光（TO）特性，带宽范围从0.46到3.09nm，比以前的器件更宽。输出端口的消光比大于25dB，自由光谱范围（FSR）为9.2nm，适合光电集成电路中的传输。众所周知，通过端口3dB，带宽是一个重要的
嵌入学习
静电定义的量子点器件的调谐可分为三个阶段。第一阶段是超粗调，包括设置栅极电压以创建电子或空穴的限制势。第二阶段称为粗调，侧重于识别和导航量子点器件的不同工作模式。第三阶段称为微调，涉及优化一组特定的电荷跃迁。最近已经实现了第一调谐阶段的完全自动化 [7]。已经证明了使用卷积神经网络进行自动粗调可以识别双量子点模式 [8] 并达到任意电荷状态 [9]。模板匹配也用于导航到单电子模式 [10]。在此阶段，可以使用虚拟栅极电极独立控制每个量子点的电化学势 [11, 12]。先前的自动微调研究主要集中在通过系统地修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值 [ 13 , 14 ]。然而，这些方法只能优化从执行的测量中轻松估计的设备参数，并且依赖于校准。
2.4GHz低噪声放大器（LNA）的优化设计
2.2 单端 LNA 设计（共源共栅电感源极衰减） 图 1 显示了一个单端 LNA，该电路结构利用连接到源极处的晶体管 M 1 的电感 (LS )（电感源极衰减）[4]。这种结构的优点是设计人员可以通过选择适当的电感来灵活地控制输入阻抗实部的值。此外，为了减少调谐输出和调谐输入之间的相互作用，使用了级联晶体管 M 2 。偏置电路由形成电流镜的晶体管 M 1 和 M 3 实现。选择 M 3 以获得偏置电路的最小功率开销。使用电感 L d 的原因是为了与输出负载产生谐振以获得最大的输出功率传输。此外，通过设计更宽的 W 2 来权衡共源增益和增加第 2 个晶体管 (M 2 ) 的寄生电容。此外，晶体管 M 2 有助于降低米勒效应 (C gd1 ) 以及 S 21 [4]。等效电流
►Spectrum DSP M-Plus 用户手册◄
Xiegu G90 是一款出色且功能丰富的 HF 收发器，具有出色的天线调谐器和完整的 20w 输出。1.8 英寸 LCD 提供 48 Khz 频谱显示。随着 Spectrum DSP M-Plus 添加到 Xiegu G90，1.8 英寸显示屏变为缩放窗口，显示最接近调谐频率的电台的特写。通过 CAT 连接完美同步，Spectrum DSP 成为电台的一部分，不仅提供可从 6 到 192 Khz 缩放的宽带频谱窗口，还提供独立的 192 Khz 调谐窗口，用户只需拖动触控笔即可立即收听电台，而无需旋转拨盘。当您找到所需的电台时，只需单击一下即可同步 G90。还提供 DSP 噪声和陷波滤波。这种组合产生了一种更好的选择，即升级到许多具有更大屏幕的新型 DSP 收发器，而这些收发器通常缺少 ATU 或完整的 20W 输出等项目。
通过中IIR量子级联激光的ISB过渡的低强度饱和 引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。 高... 中用于准阶段匹配的微流体设备 微生物组对主机社区动态的影响 β-氯环己烷触发神经炎症活性，表观遗传组蛋白翻译后修饰和认知功能障碍 STAT3抑制作用通过恢复肌肉干细胞中的自噬来恢复老化肌肉的再生 在... 之后，富含二氨基蛋白的意大利面的潜在益生元作用 肠道轴调节能量的新机制 电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器 基于空腔的纠缠光子的来源 - 纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签... Terahertz光电检测中可伸缩的单层... 2D金属和有机框架中的带结构工程 纳米颗粒的仿生合成 开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验 纳米... 的硅设计，建筑物和气体吸附 材料加速平台（地图）：加速材料研发以应对紧急社会挑战 在软X射线照射下Fapbbr3钙钛矿的降解和自我处理
我们证明，可以设计中红外跨带过渡的吸收饱和，以10-20 kW cm 2的中等光强度和室温下。该结构由一系列具有明智设计的253 nm厚的GAAS/ALGAAS半导体异质结构的金属 - 气管导体 - 金属金属斑块组成。在低入射强度下，结构在强光 - 耦合方面起作用，并在接近8.9 L m的波长下表现出两个吸收峰。饱和作为向弱耦合方案的过渡，因此，在增加入射强度时向单峰吸收。与耦合模式理论模型进行比较解释了数据，并允许推断相关的系统参数。当泵激光器在空腔频率上调谐时，随着入射强度的增加，反射率会降低。相反，当激光器以极化频率调谐时，反射性非线性会随着入射强度的增加而增加。在这些波长下，系统模仿了MID-IR范围内可饱和吸收镜的行为，这是当前缺失的技术。
商业模式画布作为工具
商业模式画布 (BMC) 主要用于开发和以具体形式呈现整体。该模型还可用于创建新产品或服务，但第 2 部分中的调谐室工具中的构思模型是一个很好的初始工具。它是一个很好且实用的开发工具。在此基础上进行 PESTEL 和 SWOT 分析，为成功提供了支持。
BLHX 无刷伺服驱动器用户指南 - Parker Motion
目录................................................................................................................i 第 1 节。简介..............................................................................................1 第 2 节。入门.......................................................................................5 第 3 节。安装.........................................................................................11 第 4 节。硬件参考.......................................................................45 第 5 节。基本运动控制概念....................................................57 第 6 节。与定位器通信....................................................................71 第 7 节。编程.........................................................................................93 第 8 节。伺服调谐.............................................................................117 第 9 节。维护和故障排除..................................................127 附录 A.................................................................................................133 附录 B.................................................................................................141 索引...................................................................................................145
ProTuner 1.0.1.810
1. 简介................................................................................................................ 1 2. 软件安装.............................................................................................................. 1 3. 连接和测试.............................................................................................................. 5 RS232 接口连接................................................................................................ 5 测试伺服................................................................................................................ 5 4. 软件简介............................................................................................................. 7 ProTuner 主窗口................................................................................................. 7 Com 配置窗口.................................................................................................... 8 5. 伺服调谐............................................................................................................. 16 简介............................................................................................................. 16 位置环简介.................................................................................................... 18 围绕速度的位置..................................................................................... 18 围绕扭矩的位置.....................................................................................
AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。