什么是频道?您的遥控器有五个频道,每个频道最多可以配对十个百叶窗。当您发出向上或向下命令时,该命令将发送到该频道上的所有百叶窗。例如,您的凸窗上可能有三个百叶窗并排,并且您希望它们始终同步移动 - 将它们全部放在同一个频道上是有意义的,因为这样您只需单击一次向下按钮即可。但是,如果您想单独控制它们,则需要将每个百叶窗放在自己的频道上。当您在遥控器上循环切换频道时,您有机会独立控制每个频道。在频道 5 之后,所有频道都将突出显示,使您可以一次控制所有 5 个频道。在我们的凸窗示例中,这将允许您每个频道设置一个百叶窗,但仍然可以一次移动它们。没有正确或错误的方法 - 只有最适合您和您的家庭的方法!
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形,它们很难理解,并且由于高度变化和复杂的性质,传统基准方法无法应用。此外,还观察到,在光谱和时间尺度上,胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此,我们提出了多频卷积变压器,这是一种新颖的深度学习体系结构,以多种频率的上下文学习信息,并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积(MF-CONV)和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道,然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂,以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可,提出的模型获得了最先进的结果,并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
可通过两个额外的模拟信号输入输入 RDS 或 SCA 信号。当然,还提供了用于同步外部 RDS 编码器的导频音输出。接口包括用于模拟左/右、AES/EBU、MPX 的 XLR 以及用于其他信号的 BNC。对于未来的应用(例如在单频网络中运行),发射器可以同步到外部频率参考(10 MHz)或时间参考(1 pps)。
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch,TOPTICA EAGLEYARD,Rudower Chaussee 29,12489 Berlin EPIC 技术会议@柏林 Fraunhofer IZM,2024 年 6 月 4/5 日
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识,界面通常设置为在场景中具有多个目标,每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED),以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7],也可以表示在计算机屏幕上,每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标,解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分,并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中,诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ,以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓,... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制,如果在界面中同时使用某个频率及其谐波,可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力(命令数量)方面的发展 [12]。为了解决这个问题,引入了多频 SSVEP 刺激方法,旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而,多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析(PSDA)[15, 17]、多频典型相关分析(MFCCA)[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比,基于训练的算法具有更高的分类准确率,但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用,提高了 BMI 的实用性。然而,PSDA 通常解码准确率有限,因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征,这些特征不仅包含刺激频率及其谐波(如单频 SSVEP),还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18],但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的,具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) (以 O ( n 3 ) 为界,其中 n 表示解码时的输入大小),其中 l
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN),具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点,这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中,我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法,以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能:(1)将输出层扩展为三层结构,促进对神经元状态的联合时频处理;(2)顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构,我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器,因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合,使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰,从而实现比现有技术更高的性能。同时,与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同,我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明,基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛,并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真,与浅层 RC 结构相比,误码率 (BER) 提高了 20%。
RF-5800V-HH 是 RF-5800V VHF 收发器的手持式配套产品,可将 FALCON II 战术无线电系列的性能扩展到班组级别。标准功能包括 Citadel 数字加密、Quicklook 1A ECCM 跳频、无线电到无线电填充、耳语操作和固定频率信道扫描。该无线电在固定频率和 ECCM 模式下提供完整的数据功能,并自动检测传入的数字语音或数据。Quicklook 1A ECCM 跳频可确保在干扰环境中实现可靠的语音和数据通信。
通常,绝缘击穿发生在材料内部、材料表面或两者兼有。表面故障可能由闪络或局部小火花导致绝缘表面逐渐退化引起。此类火花是绝缘层上导电污染物表面膜破裂的结果。由此导致的漏电流中断会在不连续处产生过电压,并产生电火花。这些火花通常会导致绝缘材料碳化,并导致不同电位点之间出现碳迹。此过程称为跟踪。