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World File Search System采样频率
STC31-C 设计指南
• 低交叉敏感性：（推荐的标准测量模式）在此测量模式下，湿度、温度、压力和氧气对 CO 2 测量的影响显著降低。因此，在大多数情况下建议使用低交叉敏感性模式。它提供高达 7Hz 的采样频率，对气体变化的物理响应时间与低噪声模式相同。• 低噪声：低噪声测量模式的优势在于采样率稍快（10Hz）且测量噪声较低，但对湿度、温度、压力和氧气表现出明显的交叉敏感性，因此不推荐用于大多数用例。此模式的通信接口与前代传感器 STC31（NRND Mai 2024）保持相同，以实现向后兼容。无论测量模式如何，都需要将压力、湿度（和温度）作为输入提供给 STC31-C，以实现指定的浓度测量精度。
不同DT Sigma-Delta调制器之间的初步设计和比较分析
摘要 - 与其他ADC体系结构相比，Sigma-Delta类似于数字转换器（ADC）以高分辨率而闻名。它们由Sigma-Delta Mod-ulator和数字拆卸过滤器组成。这项工作重点是离散时间Sigma-Delta调制器（DT-SDMS）的高级设计，而使用MATLAB分析了一阶和二阶调制器的设计和实现。使用反馈（CIFB）结构中的集成器的级联对每个调节器进行了完整的性能分析。值得一提的是，我们的研究重点是中等带宽（BW）应用程序，包括此类音频应用。此外，我们针对低压操作。这项工作正处于早期阶段，因此仅研究一阶和二阶调节器。这项工作认为BW的BW为24 kHz，采样频率为6.144 MHz，而过采样（OSR）为128。索引项 - Sigma-Delta调制器，Sigma-Delta ADC，DT-SDM CIFB结构。
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2023年6月16日，NSF科学技术中心，通过AI＆Physics（LEAP）学习地球，发布了我们最新的预印本“ Climsim：一个开放的大型数据集，用于培训混合多尺度气候模拟器中的高分辨率物理模拟器。”由加州大学欧文分校地球系统科学系助理项目科学家Sungduk Yu领导，与来自19个机构的52名研究人员合作，Climsim是最全面的数据集，但出版了用于培训机器学习的模拟器的大气风暴，云，云，云，湍流，降雨，降雨以及用于杂化气候模拟的模拟器的模拟器。它包含在全复杂性多尺度气候模拟器中下游耦合所需的所有输入和输出，在高采样频率下跨越多年，并且全球覆盖范围。
虚拟传感器仿真和在网环测试系统上用于网络物理交通系统中的自动驾驶汽车的后处理
Wolfenbüttel，德国电子邮件：X.liu-henke@ostfalia.de摘要 - 自动驾驶和连接的网络物理交通系统对开发和验证高级驾驶员援助系统和自动驾驶功能提出了越来越多的挑战。特别是实时优化和测试涉及重大的工作量和风险。为整个车辆提供具有实时功能的整体，可灵活的可配置测试床可以解决此问题。但是，为了使功能更准确地通过测试工作台验证，传感器仿真是一个重要的组件，即在模拟环境中生成真实传感器信息的能力。此外，虚拟传感器的数据结构以及传输类型和采样频率应与其真实传感器的数据结构接近甚至是一致的。此外，我们还将实际传感器中的噪声添加到虚拟传感器中。引用的噪声值是从真实传感器的数据表中获取的。此对齐使测试工作台能够更好地测试车辆的实时功能及其处理传感器信号的能力。
无人机控制系统分析、数学模型及仿真试验
稳定无人驾驶飞行器 UAV 的天花板是确保其在自主模式下安全运行的关键问题。对于垂直起降的无人机，它允许稳定悬停并系统地执行委托给它的进一步任务以及自主起飞和降落。同时，确保无人机的稳定悬停是一件困难的事情，因为从控制理论的角度来看，这个过程具有非线性特征。增加问题复杂性的另一个因素是，在大多数实际解决方案中，由于成本低廉，该类飞机的天花板稳定是借助超声波传感器进行的。反过来，这些传感器提供的测量分辨率相对较低（约 1 厘米），采样频率为 20 Hz，操作范围从顶部到 - 约 7 米 - 以及从底部到 - 约 0.35 米。因此，不可能准确地确定天花板，更不用说由于分辨率低 - 爬升速度。确定爬升速度的问题似乎是关键，这主要是由于结构解决方案的关键，关键重要性在于PID控制器（比例积分微分）调节范围内控制误差的推导准确性[1]，[2]，[3]。
无标记的非电源癌细胞...
基于CMOS的微电极阵列（CMOS MEAS）包含数千个密集的传感器位点，并且通常用于生物技术应用中，以记录高空间（几乎没有……几十µm）和高时间分辨率的神经元活性和高度分辨率（高达20 kHz带翼）。CMOS MEAs能够以几毫秒数的时间精度和数十微米的空间精度刺激活性[1-3]。未开发的CMOS MEA的应用是它们通过记录和分析由电阻粘附裂隙引起的电压噪声来检测粘附细胞的能力[4-6]。这可能归因于该方法，该方法需要考虑传感器位点的规模，粘附单元的大小，连接电容和相应的采样频率。在这里，我们采用两种不同类型的CMOS MEA和相应的记录系统来评估其可靠的无标签检测能力检测粘附细胞培养的能力（癌细胞系HT-29）。细胞粘附电压噪声通过光谱功率密度（S V）分析。
一种基于瞬态建模的灰色盒方法用于在线...
摘要 - 本文提出了一种用于在线监视直流链接电容器的合适的灰色盒方法。发现AC/DC和DC/DC转换器中DC-Link电压的瞬时行为类似于并行RLC电路的零状态响应。此外，可以选择转换器的大信号瞬态轨迹的阻尼因子α（与电容有关）可以选择作为电容器的新健康指标。基于此，提出了一个非感官的瞬态等效电路模型（TECM）的灰色盒方法，该方法可以实现对DC-Link电容器的条件监视（CM），并且对详细拓扑和控制信息的依赖性最小。此外，它具有相对较高的适用性和极低的采样频率要求。采用AC/DC系统和DC/DC系统作为案例研究，模拟结果表明该建议的方法适用于具有不同负载类型的转换器。此外，选择商业电源作为实验案例。实验结果表明，阻尼因子α和DC-Link电容的估计误差小于1％。此外，给出了两个典型的白盒系统应用程序案例和一个灰色盒系统，以进一步说明该方法的实现。
开发有Arliss要求的Rover和在火箭发射期间造成损害的加速度的检查
近年来，Cansats已成为模拟卫星比赛中的流行选择。在Cansat con-constss中，Arliss项目是使用火箭发射Cansat进入天空的项目。arliss提供了发射罐头的火箭，该火箭的高度约为〜4,000 m，然后将流动器放到降落伞的地面上。但是，几个团队的流浪者无法承受发射时应用的大加速度，这会损坏并使其无效。发射期间适用于火箭的加速度以前由多个团队衡量；但是，由于Cansat是一个小型嵌入式设备，因此无法使用具有较大测量范围和高采样频率的加速度传感器。在这项研究中，我们测量了从发射开始应用于流动站的效应，直到使用具有更广泛测量范围的加速度传感器在地面上掉落，并通过比以前更高的采样频率获取数据。发现加速度比在发射火箭时的常规测量中大于速度，并掉落到地面。此外，提供了可以承受这些影响，进行准确的测量并在Arliss中不断裂的情况下操作的漫游者结构的技术细节的描述。
TEMPEST-D 和 GPM-GMI 对降水系统的观测：交叉验证研究
摘要 — 本研究的目的是通过微波辐射计对风暴和热带系统演示时间实验 (TEMPEST-D) CubeSat 任务和全球降水测量微波成像仪 (GMI) 上的降水系统的观测进行交叉验证。本文的目的有两个：首先，展示 TEMPEST-D 和 GMI 观测之间的一致性；其次，展示合并 TEMPEST-D 和 GMI 观测时增强时间采样的潜力。采用了两种交叉验证方法。第一种交叉验证方法是使用先验时空约束定量比较 TEMPEST-D 和 GMI 对降水系统的亮度温度 (TB) 观测。对比分析表明，两种仪器的TB观测值具有相似的概率分布，平均绝对差为2.9 K。第二种交叉验证方法是定量比较TEMPEST-D和GMI TB对热带气旋系统的观测结果。本对比研究分析了三个风暴案例。分析表明，TEMPEST-D和GMI TB观测中的风暴结构和强度相似，总体平均相关系数（r）为0.9。与单独使用GMI数据相比，结合TEMPEST-D和GMI TB对飓风系统的观测可将采样频率提高2.5倍。
减少功能性近红外光谱中的起始延迟：预测 HbO/HbR 信号
使用血流动力学响应进行脑机接口的一个固有问题是生理过程的缓慢性。本文提出并验证了一种估算神经元激活引起的氧合血红蛋白变化的新方法。在使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 监测血氧水平依赖性信号的时间响应时，需要仔细检查氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白在其相空间中的早期轨迹。此外，为了缩短检测时间，实施了一种基于核递归最小二乘 (KRLS) 算法的预测方法。在验证所提出的方法时，检查了从左侧运动皮层测量的手指敲击任务的 fNIRS 信号。结果表明，使用高斯核的 KRLS 算法在 q = 15 步时（即在 9.19 Hz 的采样频率下提前 1.63 秒）对 1 HbO（即 87.5%）和 1 HbR（即 85.2%）均产生最佳拟合。由此得出结论，使用 fNIRS 预测可以在大约 0.1 秒内完成神经元激活，如果与 EEG 结合使用，则可以实现几乎实时的实践。