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提出了一种60GHz毫米波、UWB(超宽带)信号和基带信号混合传输的光纤通信系统。在中心站采用10GHz RF(射频)信号驱动两个并行PM(相位调制器)产生三阶边带,在基站通过PD(光检测器)拍频生成6倍频的60GHz毫米波;利用高斯电脉冲驱动双极型MZM(马赫-曾德调制器)生成二阶UWB信号;UWB信号和基带信号通过偏振复用调制在同一光载波上。仿真结果表明,2.5Gbit/s的信号经20km单模光纤传输后,眼图清晰;生成的UWB信号中心频率为5.5GHz,相对带宽达到98%,符合FCC ...
黄亚楠, 陈新桥, 柴佳, 张薇
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W波段(75110GHz)作为一个新的RF(射频)波段,相比于其他波段有着更宽的带宽和更高的频率,在这个波段能够为移动数据通信提供千兆的无线链路,这已经成为下一代无线通信系统的一个热点话题。实现W波段大容量通信系统有多种方法,如高阶调制、天线复用和多频带调制等,目前这些技术从调制效率、频带利用率和带宽宽度等多方面已实现了系统的优化。文章深入介绍了W波段大容量光纤无线融合系统的背景、研究成果及技术支持,以期为未来的研究提供参考。
施剑阳 +4 more
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针对FM(调频)信号数字化解调中叉积鉴频法存在占用资源大、精度低和只适用于窄带信号解调的缺点,采用了一种改进的解调算法,该算法通过改变对I路和Q路信号的处理方法,避免计算近似反正切值,最大限度降低了算法复杂程度,实现了占用资源小、精度高和满足窄带和宽带信号的解调。经MATLAB软件仿真并利用Quartus II 11.0软件基于Cyclone III芯片设计仿真,验证了该算法是可行的。
刘立, 向新, 孙晔, 王锋
doaj
针对高比例风电并网背景下,构网型直驱风电机组存在功率输出波动大、主动支撑能力不足、调频调压参与度有限等问题,提出一种构网型储能与九开关统一电能质量调节器相结合的新型拓扑与协调控制策略。首先,构建了该拓扑下的完整数学模型,并提出构网型储能基于虚拟同步机机制的有功调节与惯性支撑控制方法;其次,通过构建协调控制框架,实现储能系统与UPQC在扰动下的动态响应互补,以提升系统整体的频率稳定性与电压支撑能力;最后,在MATLAB/Simulink中搭建系统模型并设置了风功率波动、频率扰动和严重电压跌落3类典型工况 ...
范嘉炜 +5 more
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[Progresses on temporal interference electromagnetic stimulation for non-invasive deep brain function modulation]. [PDF]
Zhou T, Yu P, Xu Y.
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大规模可再生能源的高效利用是实现“碳达峰”、“碳中和”目标的重要途径。为提升风储联合系统调频精度,充分利用可再生能源解决电力系统的频率调节问题,文中建立了飞轮储能系统(FESS)模型,研究了飞轮储能阵列协调控制策略。针对负荷扰动前、后频率变化不同及频率变化率不同两种特殊情形,设计了自适应变下垂系数的控制策略,修正了各飞轮储能的放电速度,同时考虑飞轮储能荷电状态(SOC)约束限制,实现了储能系统对负荷变化的快速跟踪,达到了稳定频率的预期目的。最后,采用PSCAD/EMTDC大型数字化仿真软件进行仿真测试 ...
张继红 +4 more
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[Dual role of tea consumption in gastrointestinal disease risks: analysis using a risk prediction model integrating interpretable machine learning and large language model]. [PDF]
Chen J +7 more
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[Development and electrophysiological validation of a temporal interference transcranial magnetic stimulation system for mice]. [PDF]
Cui C, Wang T, Zhang Y, Zheng W, Xu G.
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[Machine learning-based prediction model for caries in the first molars of 9-year-old children in Suzhou]. [PDF]
Chen L, Wang X, Zhu K, Ren K, Wu Z.
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[Patterns and mechanisms of the <b>"</b>treating skin with skin<b>"</b> therapy under traditional Chinese medicine analogical thinking based on data mining and network pharmacology]. [PDF]
Hu X, Guo H, Sun G, Wang X.
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