摘要:如今,为了克服可再生能源整合带来的新挑战,成本更低、体积更小、效率更高的电源转换器正在不断发展。在此背景下,可再生能源应用中对精心设计的电源转换器的需求日益增加,以减少能源利用率并处理各种负载。本文提出了一种用于 DC-DC 转换的中心抽头桥级联串联谐振 LC 双有源桥 (DAB) 转换器。所提出的转换器的零件数量少,可以实现高功率密度设计,同时降低成本。由于采用电流阻断特性消除了反向电流,因此所提出的转换器降低了传导损耗。反向电流阻断还可以在很宽的工作范围内实现零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS)。因此,与传统的 DAB 转换器相比,使用简单的固定频率调制 (FFM) 方案可提供更宽的工作范围。基于传导损耗和开关损耗对所提出的转换器和传统的 DAB 转换器进行了全面比较,以说明性能改进。最后,通过仿真和实验结果验证了所提出的转换器的有效性。
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处,通常需要信道状态信息 (CSI)。然而,RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性,并且通常会导致非常大的导频开销,尤其是在非结构化信道环境中。因此,RIS 信道估计问题引起了广泛关注,并且近年来也成为热门研究课题。在本文中,我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明,借助混合 RIS 元素,可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此,与采用无源 RIS 阵列的系统相比,所提出的框架大大提高了系统频谱效率,因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后,我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性,并展示了所提出的决策导向框架的优势。
摘要 高维希尔伯特空间以及控制光子多个自由度并使其纠缠的能力使得各种量子信息处理应用能够实现新的量子协议。在这里,我们提出了一种方案,使用在路径(位置)空间和频域中实现偏振控制量子行走所需的操作元件来生成和控制偏振-路径-频率纠缠。超纠缠态表现为使用干涉装置的受控动力学,其中半波片、分束器和频率移位器(例如基于电光效应的移位器)分别用于操纵偏振、路径和频率自由度。重点是利用偏振来影响频率和位置空间中特定值的移动。计算子空间之间的负性以证明三个自由度之间纠缠的可控性,并使用去偏振通道模拟噪声对纠缠的影响。报告的进展以及使用光量子态实现量子行走的实验演示使量子行走成为一种生成超纠缠态的实用方法。
无线专业套件由一个或多个插入主板的主板和无线电板组成。可用的无线电板,每个无线电板都有不同的硅实验室设备,具有不同的操作频段。由于主板设计用于使用不同的无线电板,因此在无线电板上完成了从设备引脚到主板功能的实际引脚映射。这意味着每个无线电板都有自己的销钉映射到无线专业套件功能,例如按钮,LED,显示器,EXP标头和突破垫。由于每个无线电板的销映射都不同,因此请咨询正确的文档很重要,该文档显示了插入的无线电板的套件功能。
图 1. M3NetFlow 的模型架构。❶ 将独热编码和多组学特征集成到每个节点的向量中。然后,将药物-基因和基因-基因相互作用合并到邻接矩阵中。❷ 在子图中执行基于多跳注意的传播。❸ 使用组合加权邻接矩阵进行全局信号传播。❹ 下游任务。(1)解码药物节点对以预测药物协同作用分数。(2)使用池化策略预测患者结果。
CMT2300A 是一款超低功耗、高性能、OOK(G)FSK 射频收发器,适用于各种 140 至 1020 MHz 的无线应用。它是 CMOSTEK NextGenRF TM 射频产品线的一部分。该产品线包含完整的发射器、接收器和收发器。CMT2300A 的高集成度简化了系统设计所需的外围材料。高达 +20 dBm 的 Tx 功率和 -121 dBm 的灵敏度优化了应用的性能。它支持多种数据包格式和编解码方式,以满足各种不同应用的需求。此外,CMT2300A 还支持 64 字节 Tx/Rx FIFO、GPIO 和中断配置、Duty-Cycle 操作模式、信道感应、高精度 RSSI、低压检测、上电复位、低频时钟输出、手动快速跳频、静噪等功能。这些功能使应用设计更加灵活和差异化。 CMT2300A 工作电压为 1.8 V 至 3.6 V,在灵敏度为 -121 dBm 时仅消耗 8.5 mA 电流,超低功耗模式可进一步降低芯片功耗,在输出功率为 13 dBm 时仅消耗 23mA Tx 电流。
1自动化与电视学院,俄罗斯科学院的西伯利亚分支,1 AC。Koptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P. ); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。 ); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。 ); wolf@iae.nsk.su(a.a.w. ); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M. ); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a. ); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t. ); babin@iae.nsk.su(s.a.b。) 2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.suKoptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P.); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。); wolf@iae.nsk.su(a.a.w.); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M.); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a.); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t.); babin@iae.nsk.su(s.a.b。)2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.su
摘要:由于复杂的自发脑活动纠缠在一起,描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下,大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外,反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形,(2) 时频表示,和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征,而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是,目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集,这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充,以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起,以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
在这一努力中,我们展示了 BHEX 任务时间参考的一种方案的性能:使用目前作为激光干涉仪空间天线 (LISA) 任务的一部分开发的太空级超低噪声激光器,以及光学频率梳,将该激光器的稳定性转移到微波范围以供仪器使用。我们描述了微波下变频的实现,其中 LISA 腔稳定激光器被锁定到光学频率梳,以将光频率降低到 100 MHz。使用参考独立实验室超稳定激光系统的相位噪声分析仪测量 100 MHz 信号的分数频率稳定性。我们展示了该实验的结果,表明该系统的性能符合 BHEX 要求。