网络定理、网络图、节点和网格分析。时域和频域响应。镜像阻抗和无源滤波器。双端口网络参数。传递函数、信号表示。电路分析的状态变量法、交流电路分析、瞬态分析。逻辑系列、触发器、门、布尔代数和最小化技术、多振荡器和时钟电路、计数器环、波纹。同步、异步、上下移位寄存器、多路复用器和多路分解器、算术电路、存储器、A/D 和 D/A 转换器。调制指数、频谱、AM 生成(平衡调制器、集电极调制器)、幅度解调(二极管检测器其他形式的 AM:双边带抑制载波、DSBSC 生成(平衡调制器)、单边带抑制载波、SSBSC 生成和相位调制、调制指数。
光纤可用作应变和温度传感器,在结构健康监测中引起了广泛关注,尤其是在大型土木工程和基础设施应用中 [1, 2, 3]。最近,人们对将光纤用于嵌入式传感应用产生了兴趣,用于小型金属零件在工程应用中监测应变和/或温度分布。增材制造工艺非常适合嵌入光纤,因为它们可以在光纤周围或上方沉积材料。因此,光纤传感器可以放置在零件内部,从而获得更详细的应变和温度信息。此外,通过使用光频域反射法 (OFDR),一种能够确定沿光纤长度分布应变测量值的传感技术,可以通过嵌入在零件中的光纤传感器连续确定应变分布和集中度。
其中κa(b)ex是与外部通道的耦合速率,其输入信号量ˆ a†(ˆ b†)中,ex [ω],κa(b)i是模式的内在损耗量ˆ a†(ˆ b†)的内在损耗率,由于与环境相结合而导致的噪声(。是由于[ω]中的输入噪声ˆ J的耦合,是中间模式M†J的内在损耗率。最终模式ˆ A†(ˆ B†)[ω]受总耗散率κa(b)=κa(b),ex +κa(b),i和χj的约束,是将其定义为χ -1 j j i(ω + um +κj) +κj / j j j y(ω +κj j)的模式敏感性定义为为了简单,我们将从现在开始为所有频域模式运算符的[ω]符号删除。根据输入输出关系,输入和输出场连接到稳定性链的链条模式
量子系统可以使用时间周期性的外部字段动态控制,从而实现Floquet Engineering的概念,并具有有希望的技术应用。计算Floquet Energy光谱比仅计算基态性能或单个时间依赖的轨迹要难,并且与Hilbert空间维度成倍尺度。尤其是对于低频限制的强相关系统,基于截断的经典方法破裂。在这里,我们提出了两种量子算法,以确定有效的浮力模式和能量光谱。,我们将时间和频域的浮雕模式的定义适当定义与参数化量子电路的表现力相结合,以克服经典的限制。我们基于我们的算法进行基准测试,并对与近期量子硬件相关的关键属性进行分析。
随着宽带隙 (WBG) 半导体的新兴发展,电力电子转换器的功率密度和效率不断提高,可能引起更多的开关振荡、电磁干扰噪声和额外的功率损耗,进一步增加器件故障的概率。因此,确定和量化在某些应用中使用 WBG 半导体组装的金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 的故障对于提高功率转换器的可靠性至关重要。本研究提出了一种基于 MOSFET 寄生参数的新型故障定量评估方法。根据二端口网络理论,MOSFET 等效于由独立的电感、电容和电阻串联组成的一些二阶 RLC 电路。然后,通过频域反射法识别与 MOSFET 物理故障相关的频域阻抗。采用加速老化和键合线切断实验来获得 MOSFET 器件的各种质量状态。结果表明,可以有效量化MOSFET的质量水平及其键合线剥离次数。通常代表MOSFET质量的漏源导通电阻(R DS(on) )在质量退化过程中与漏源寄生电阻(RD + RS )呈现正线性函数关系。这一发现与理论上建立的R DS (on)和RD + RS之间的相关性相符。同时,源极寄生电感(LS )随键合线故障的严重程度而增加,即使是轻微的故障也表现出很高的灵敏度。所提出的方法是一种有效的无需通电处理的功率半导体器件质量筛选技术,可有效避免结温和测试条件(电流和电压)对测试结果的影响,并且不需要设计额外的测试电路。我们在该方法中使用的测试频率范围为10 – 300 MHz,在一定程度上适合为高频WBG功率器件制造提供在线质量监控技术。
目的:本研究旨在研究足球运动员中心率变异性(HRV)参数(HRV)参数之间的关系。方法:本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数,从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸,并以1,000 Hz的采样率进行了记录,以kubios hrv软件来提取时间域:正常窦间隔的平均值(MRR),正常窦(NN)间隔的标准偏差(sdnn)的标准偏差(sdnn)的平均值,均值(sdnn)的标准偏差(sdnn)的标准偏差(sdnn),均值(sdnn)的平均值(sdnn nnnnnn)。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms(PNN50),频域:低频(LF),高频(HF)和LF/HF比率参数。然后,使用主成分(PC)提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换(LF/HF Normlog)的归一化LF/HF],用于在因子分析之前解决此非正常性。结果:前两辆PC显示,总方差的87.4%是由原始变量解释的。LF(–0.93),HF(0.93)和LF/HF Normlog(–0.92)参数对PC1有显着贡献,也称为频域分量。相比之下,MRR(0.60),SDNN(0.91),RMSSD(0.89)和PNN50(0.79)参数对PC2有效,也称为时域分量。结论:本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
方法:在丘脑腹侧口前/后 (VoaVop)、腹侧中间 (VIM) 和腹侧前 (VA) 亚核以及苍白球内核 (GPi) 和丘脑底核 (STN) 进行 DBS 记录。进行诱发电位 (EP) 和频域分析以确定与对照条件 (非 BDZ) 相比 BDZ 对神经活动的影响。研究招募了三名接受 BDZ 治疗并接受深部电极评估以进行临床靶向治疗的肌张力障碍男性儿科患者。以 25 和 55 Hz 频率施加刺激,并通过一对外部立体脑电图 (sEEG) 电极同时收集记录。在基线和临床施用 BDZ 后比较 EP 幅度和刺激对活动频谱的影响。