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电动卷帘电机编程指南
什么是频道？您的遥控器有五个频道，每个频道最多可以配对十个百叶窗。当您发出向上或向下命令时，该命令将发送到该频道上的所有百叶窗。例如，您的凸窗上可能有三个百叶窗并排，并且您希望它们始终同步移动 - 将它们全部放在同一个频道上是有意义的，因为这样您只需单击一次向下按钮即可。但是，如果您想单独控制它们，则需要将每个百叶窗放在自己的频道上。当您在遥控器上循环切换频道时，您有机会独立控制每个频道。在频道 5 之后，所有频道都将突出显示，使您可以一次控制所有 5 个频道。在我们的凸窗示例中，这将允许您每个频道设置一个百叶窗，但仍然可以一次移动它们。没有正确或错误的方法 - 只有最适合您和您的家庭的方法！
![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/7\756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
紧凑型 VHF 发射器，功率为 100 W 至 2.5 kW
可通过两个额外的模拟信号输入输入 RDS 或 SCA 信号。当然，还提供了用于同步外部 RDS 编码器的导频音输出。接口包括用于模拟左/右、AES/EBU、MPX 的 XLR 以及用于其他信号的 BNC。对于未来的应用（例如在单频网络中运行），发射器可以同步到外部频率参考（10 MHz）或时间参考（1 pps）。
Moderna 疫苗的副作用 不太常见的症状......
• 严重过敏反应的症状，例如呼吸困难、喘息、心跳加速或您的孩子晕倒 • 胸痛、胸闷或不适 • 心律不齐、心跳漏跳或“扑通扑通” • 昏厥 • 呼吸急促或呼吸疼痛 • 新的或意外的症状，或者您担心潜在的副作用 • 疫苗的预期副作用在几天后仍未消失，如头痛、发烧或发冷。
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC Technology
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC 技术会议@柏林 Fraunhofer IZM，2024 年 6 月 4/5 日
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
金刚石材料中NV中心的表征及其...
近年来，金刚石中的氮空位 (NV) 中心已经成为一个类似原子的系统，在精密测量、量子信息处理和量子基础研究方面有许多应用。在本文中，我们重点研究了 NV 中心作为光激发和局部温度传感的函数的特性。为了证明 NV 中心对基础科学研究和技术应用的巨大潜力，对 NV − 缺陷中心，特别是在各种光激发下的了解仍然不足。在本文中，我们探讨了影响 NV − 中心 ODMR 信号的几个因素，例如微波辐射源的功率、磁场强度、光激发强度和光学系统的检测效率。用于这些实验的光谱方法称为光学检测磁共振 (ODMR)。实验旨在测量不同类型样品在不同光激发强度下NV − 中心的对比度特性，并通过能级模拟模型估计能级间的布居分布，从而得到实验结果。这些观察结果和模型为理解不同光激发下NV 中心成像的对比度分析提供了良好的理解，也为改进NV − 检测奠定了基础。之后，利用实验所得知识，采用第 3 1 章中提出的无背景成像技术，该方法被用于绘制神经元细胞培养中接种的纳米金刚石的图像。为了了解不同光激发强度下NV − 中心对比度的一般特征，对多个单晶样品进行了实验，并在第 4 章中报告了实验结果。第 5 章研究了NV − 中心的温度检测特性。介绍了一种称为跳频法的新方法来检测所需表面的局部温度变化。该方法首先在单晶金刚石样品上进行测试，然后在纳米金刚石上进行测试。最后，该技术被应用于测量局部温度变化的实际问题
阿根廷经济展望 – 2024 年 3 月
月度通胀正在放缓，但由于价格惯性较大、12 月汇率跳涨的处理以及相对价格的持续调整，通胀率将维持高位直至年中。我们正处于通胀过程最剧烈的阶段，由于财政锚定、货币紧缩以及 2024 年第二季度稳定计划的影响，通胀将继续减速，全年累计涨幅将达到 175%。