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        • 對于一個濾波系統來說,相位決定了輸出信號的質量與系統的穩定性。如果輸出相位為非線性,輸出信號將獲得不同的延時。顯然在聲音濾波與圖像濾波這類對于信號質量要求較高的場合,非線性帶來的影響是巨大的。而線性相位濾波器可以無失真地處理信號,一般來說,系統的結構對于輸出相位有著較大影響。
        • 在數字信號處理的過程中,模擬信號經過采樣與ADC從連續的模擬信號變為離散的數字信號。然后這些離散的數字信號通過運算單元經過卷積運算將時域信號變為頻域并與濾波器參數進行卷積。最終的輸出頻域信號通過逆卷積再次回到時域信號并進行重建運算。
        • PRBS模塊可根據生成式來生成偽隨機二進制序列,在單周期內偽隨機二進制序列可被視為一隨機序列。但是此模塊可重復生成一個相同序列,因此被稱作‘偽隨機’。使用偽隨機模塊測試光通信系統的優點在于:通過非規則的0/1信號可測試系統對于任意信號傳輸的可靠性,于此同時‘偽隨機’特性使得此二進制序列可被復制
        • 人工智能與神經形態計算雖然同是源于腦神經的工作原理,但是從實現方式上卻是‘背道而馳’。人工智能是對于大腦的高層抽象,將大量神經元的系統抽象為線性的矩陣數學公式,此種方法更容易實現基本功能但是卻忽略了很多神經元的細節。神經形態計算的實現方式恰好相反,通過模擬單神經元中的‘突觸’、‘樹突’、‘軸突’等電位操作,以單神經元為基礎單位實現智能。
        • 單個憶阻器可表現出阻值隨著通過電荷數量而變化的特性,而此特性與真實神經系統中的突觸原理類似。而且,當今的人工神經網絡也有基于數學模型y=x1*w1+x2*w2+…xn*wn的形式,而電流電壓的關系也存在電阻分壓表現為乘法而多路電流匯集體現加法。因此將多個憶阻器與一些控制元件可集成為一個模擬神經網絡存內計算單元。而且因為憶阻器與神經元中突觸的原理類似,基于生物神經元的電學特性也可設計全新的智能硬件。
        • 硅電容器,簡稱Si-Cap,是指以硅材料為介電層,采用半導體制造工藝制作而成的電容器。電容器還包括陶瓷電容、鋁電解電容、鉭電容、薄膜電容等傳統品類,其中陶瓷電容是當下市場應用覆蓋最廣、成熟度最高的電容器,市場占比約59%,具有高頻率、低阻抗、高耐熱特性。相比之下,盡管硅電容擁有超小尺寸、超高頻率、高容量、可靠性和穩定性等特點,但技術壁壘極高,因此過去主要用于航空航天、軍工雷達等領域,民用市場占比不到1%。
        • 兩種集成技術:SiP vs SoC 微系統技術中的系統級封裝( system in a package,SiP) 技術是解決導彈功能模塊分立,降低電子 器件體積和質量的重要途徑。括多塊功能芯片集成在一個封裝體內,從而實現一 個基本完整的功能的技術。
        • 2020年,MEMS壓力傳感器在MEMS行業市場規模為16億美元,在所有MEMS器件大類里排名第三,第一和第二分別是RF MEMS器件和IMU。其中高溫壓力傳感器主要應用在工業領域和航天航空及國防領域,廣泛應用于火箭發動機、航空發動機、重型燃氣輪機、燃煤燃氣鍋爐等動力設備燃燒室內的壓力監測。
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