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针对不同国家标准对5G 高频段的不同频率需求,设计了一款超宽带低噪声放大器,频率覆盖23~47GHz。采用T 型电感并联峰化技术,实现对传统电感并联峰化机构的带宽扩展,在相同功耗下,带宽可大幅提升。该放大器采用0.13 μm BiCMOS 工艺设计实现,芯片面积0.42 mm×0.85 mm。测试结果表明,该低噪放在频率23~47GHz 范围内,增益大于22 dB,S11 和S22 均小于- 7dB,噪声系数2.6~3.8 dB,输入1 dB 压缩点大于-15 dBm,在1.2 V电源电压下,芯片整体功耗仅12 mW。 相似文献
92.
在莱斯衰落信道下,研究了使用联合发射/接收天线选择(JTRAS)和正交空时分组码(OSTBC)的多输入多输出(MIMO)系统的平均符号误码率(ASEP)性能。基于标量加性高斯白噪声(AWGN)信道的方法,推导出了分别使用频移键控调制(FSK)和脉冲幅度调制(PAM)的ASEP性能的精确闭合表达式。数值仿真结果与理论分析结果相吻合,验证了分析结果的正确性。仿真结果表明:随着发射天线或接收天线数的增加,JTRAS/OSTBC系统的ASEP性能得到了很好的改善,当使用2FSK调制,信噪比为8 dB时,(4,4;2)系统的误码率是1×10-2,(6,6;6)系统的误码率是2×10-4;莱斯因子对JTRAS/OSTBC系统的ASEP性能有显著影响,当使用2FSK调制,信噪比为10 dB时,在莱斯因子为0时,(4,4;4)系统的误码率是7×10-4;在莱斯因子为4时,(4,4;4)系统的误码率是1.5×10-4;在莱斯因子为100时,(4,4;4)系统的误码率是8×10-5。 相似文献
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锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能(AI)具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习 (ML) 算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。 相似文献
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该研究利用超高效液相色谱-串联四极杆静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC/ESI-Q-Orbitrap)技术,对硒代蛋氨酸(SeMet)的色谱信息、分子离子质荷比和碎裂片段的质荷比进行采集,并对特征离子碎裂途径进行解析,建立了豆类中硒代蛋氨酸的检测方法。样品用三羟甲基氨基甲烷-盐酸(Tris-HCl)缓冲溶液溶解后,涡旋混匀,超声提取,在恒温水浴条件下酶解,离心后取上清液过0.22μm滤膜后上机检测。采用Hypersil GOLD HILIC(50 mm×2.1 mm,1.9μm)色谱柱进行分离,以0.2%(体积分数,下同)甲酸6 mmol/L甲酸铵水溶液和0.2%甲酸6 mmol/L甲酸铵乙腈溶液为流动相梯度洗脱,采用电喷雾正离子模式电离,在全扫描/数据依赖扫描模式(Full MS/dd-MS2)下进行检测,基质匹配标准校正法定量。结果表明,硒代蛋氨酸的基质效应为15.75%,在0.05~0.5 mg/L范围内线性关系良好,相关系数(r2)为0.9976,方法检出限(LOD)为0.015 mg/kg,定量下限(LOQ)为0.05 mg/kg;空白样品在0.1、0.2、0.4 mg/kg 3个加标水平下的平均回收率为77.6%~83.2%,日内相对标准偏差(RSDr)为2.8%~4.8%,日间相对标准偏差(RSDR)为4.1%~6.5%。将方法应用于实际样品的检测,得富硒黑豆、富硒红豆、富硒绿豆中硒代蛋氨酸的含量分别为0.252、0.163、0.184 mg/kg。该方法具有前处理操作简单、结果准确、重复性好等优点,适用于豆类中硒代蛋氨酸的检测。 相似文献
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98.
99.
为了解决SRAM的数据保存问题,国内外多家公司推出了可以完全替代SRAM的NVSRAM系列产品,如何在众多的NVSRAM产品中选择质优价廉的产品是广大用户所关心的问题。文章介绍了若干选择经验。 相似文献
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