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World File Search System频分割
微波炉和MMWave生成的集成光频分割
Shankar Subramaniam，Akay Metin，Mark A. Anastasio，Bayley Basque，Paolo Bonato，Ashutosh Chilkoti，Jennifus R. Cochran，Vicki Colvin。乔丹·格林（Jordan Green），X。EdwardGuo，Isaac B. Hilton，Jay D. Humphrey，Chris R Johnson Bernhard Palsson，Eric J. Perreault，Rick Rabbitt，S.Tolias，Marjolein C.H.梅伦（Meulen）的货车，单词，戈尔达娜·沃瓦科维奇（Gordana Wind-Novacovic），约翰·A（John A.）White，Raimond Winslow，Zhang，Zhang，Charles Zukkoski，Michael I. Miller
Filamin C对于哺乳动物心肌完整性至关重要
在微型，基于芯片的平台中生成超低噪声微波和MMWave可以改变通信，雷达和传感系统1-3。利用光学参考和光学频率梳的光频分割已成为一种强大的技术，可以比其他任何方法4-7生成具有优越光谱纯度的微波。在这里，我们演示了一个微型的光频分割系统，该系统可以将方法可能传递到互补的金属 - 氧化物 - 氧化物 - 兼容兼容的集成光子平台。相位稳定性由大模式体积，基于平面波导的光学参考线圈腔8,9提供，并通过使用在波导偶联的微孔子10–12中生成的soliton microcombs将其从光学到MMWave频率分配。除了实现集成光子MMWave振荡器的记录 - 低相位噪声外，这些设备还可以与半导体激光器，放大器和光电二极管异质整合，具有大量，低尺寸的基本和大型市场应用的低尺寸生产的潜力13。
微孔子频率梳子中的边带注入锁定
来自连续波驱动的Kerr-Nonlinear微音主管的频率梳已演变为一项关键的光子技术，并从光学通信到精度光谱法进行了应用。对于许多这些应用来说，是对梳子定义参数的控制，即载波 - eNvelope偏移频率和重复率。 一种控制两个自由度的优雅而全面的方法是将次级连续波激光器适当地注入到谐振器中，其中一个梳子线锁定在其上。 在这里，我们通过实验研究了微孔孔梳子中的侧带注射锁定，并在宽的光学带宽上研究了锁定范围和重复速率控制的分析缩放定律。 作为一个应用程序示例，我们证明了光频分割和重复率相位噪声降低至自由运行系统噪声的三个数量级。 提出的结果可以指导侧带注入锁定的，参数生成的频率梳子的设计，并具有低噪声微波生成的机会，具有简化的锁定锁定方案的紧凑型光学时钟，以及更一般而言的，从Kerr-Nonlinelear resonators获得的全面稳定的频率梳子。 ©2023作者。 所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。 https://doi.org/10.1063/5.0170224是对梳子定义参数的控制，即载波 - eNvelope偏移频率和重复率。一种控制两个自由度的优雅而全面的方法是将次级连续波激光器适当地注入到谐振器中，其中一个梳子线锁定在其上。在这里，我们通过实验研究了微孔孔梳子中的侧带注射锁定，并在宽的光学带宽上研究了锁定范围和重复速率控制的分析缩放定律。作为一个应用程序示例，我们证明了光频分割和重复率相位噪声降低至自由运行系统噪声的三个数量级。提出的结果可以指导侧带注入锁定的，参数生成的频率梳子的设计，并具有低噪声微波生成的机会，具有简化的锁定锁定方案的紧凑型光学时钟，以及更一般而言的，从Kerr-Nonlinelear resonators获得的全面稳定的频率梳子。©2023作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1063/5.0170224https://doi.org/10.1063/5.0170224
多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。