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World File Search System量化误差
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
用于验证的可扩展编程工作流程...
摘要 —混合量子-经典工作流已成为执行变分算法和其他量子模拟技术的标准方法，这些技术是噪声中型量子 (NISQ) 计算机的关键应用。验证这些模拟是一项重要任务，有助于衡量量子计算机发展的进展，而经典模拟可以作为实现这一目标的工具。具有可量化误差界限的精确和更具可扩展性的近似方法都可用于验证任务，其中适用的指标包括与可计算的基本事实的距离、误差模型与数据的拟合质量等。在这里，我们提出了一个库扩展，其中包括基于可在高性能计算机上执行的可扩展混合工作流的量子模拟验证方法。我们提供使用基于张量网络和稳定器模拟器的近似方法来限制 NISQ 硬件上量子模拟的误差的示例。索引术语 —量子计算、量子编程
具有基础扩散模型的有损图像压缩
摘要。将扩散模型纳入图像压缩功能 - 主体具有产生现实和详细的重建的潜力，尤其是在极低的比特率下。以前的方法着重于使用扩散模型作为表达解码器在条件信号中的量化错误。但是，以这种方式实现竞争成果需要对扩散模型的昂贵训练和由于迭代生成过程而导致的长时间推理时间。在这项工作中，我们使用扩散来恢复潜在的传输图像中的丢失信息，以删除量化误差作为降级任务。我们的方法使我们能够执行少于整个扩散生成过程的10％，并且不需要对扩散模型进行体系结构的更改，从而可以将基础模型用作强大的先验，而无需对骨架进行其他微调。我们提出的编解码器在定量现实主义指标中的表现优于以前的方法，并且我们验证我们的重建是最终用户质量上首选的，即使其他方法使用了两倍的比特率。
数字无线电及其在 HF（2-30 MHz）频段的应用
图 5-16 由于 ADC 孔径不确定性（抖动）导致的采样幅度误差 ............................................................................................................................. 102 图 5-17 预测的 AD6644 SNR 与各种模拟输入频率的时钟抖动 ............................................................................................................. 103 图 5-18 典型的高质量本振 SSB 相位噪声规格 ............................................................................................................................. 105 图 5-19 由于 DNL 导致的 ADC 量化误差 [Brannon 之后，111] ............................................................................. 106 图 5-20 高性能 AD6644 14 位多级 ADC 的架构 [模拟，107] ............................................................................................. 106 图 5-21 应用宽带抖动来改善 ADC SFDR ............................................................................................. 107 图 5-22 添加抖动信号后 AD6644 杂散性能的改善[模拟，107] ................................................................................ 108 图 5-23 由于 HF 拥塞而预测的平均可用抖动功率（下限） ................................................................................................ 109 图 5-24 数字下变频器 ........................................................................................ 110 图 5-25 NCO 作为复杂（正交）直接数字合成器 ............................................................. 112 图 5-26 实用抽取 CIC 滤波器 - 积分器，抽取
声音再现的艺术 - Pearl HiFi
8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299
具有空间时间平均功能的分数 N PLL，用于...
摘要 — 本文介绍了一种空间时间平均技术，该技术可实现瞬时小数分频，从而显著降低小数 N 锁相环 (PLL) 中的量化误差。空间平均可通过使用并行运行的分频器阵列来实现。它们的不同分频比由小数调制器 (DSM) 和动态元件匹配 (DEM) 块产生。为了降低分频器功率，本文还提出了一种仅使用一个分频器和相位选择来实现空间平均的方法。原型 2.4 GHz 小数 N PLL 采用 40 nm CMOS 工艺实现。测量结果表明，所提出的技术分别在 1 MHz 和 10 MHz 偏移处将相位噪声降低了 10 dB 和 21 dB，从而使积分均方根抖动从 9.55 ps 降低至 2.26 ps。索引术语——调制器（DSM）、数据加权平均（DWA）、动态元件匹配（DEM）、小数N分频PLL、频率合成器、相位噪声、锁相环（PLL）、量化噪声降低。
声音再现的艺术 - Pearl HiFi
8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代方法转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299
声音再现的艺术 - Pearl HiFi
8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299
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8.1 数字音频简介 219 8.2 二进制 221 8.3 转换 224 8.4 采样和混叠 224 8.5 采样率的选择 228 8.6 采样时钟抖动 228 8.7 光圈效应 230 8.8 量化 232 8.9 量化误差 234 8.10 抖动简介 238 8.11 重新量化和数字抖动 241 8.12 抖动技术 244 8.12.1 矩形 pdf 抖动 244 8.12.2 三角形 pdf 抖动 246 8.12.3 高斯 pdf 抖动 247 8.13 基本数模转换 247 8.14 基本模数转换 255 8.15 替代方法转换器 260 8.16 过采样 263 8.17 无噪声整形的过采样 269 8.18 噪声整形 270 8.19 噪声整形 ADC 274 8.20 一位 DAC 277 8.21 一位噪声整形 ADC 279 8.22 二进制补码编码 281 8.23 数字音频中的电平 283 8.24 AES/EBU 接口 285 参考文献 299