Interconnect lifetime prediction under dynamic stress for reliability-aware design

cic滤波器群时延-回复什么是CIC滤波器群时延？CIC滤波器群时延是指在使用CIC（Cascade Integrator Comb）滤波器时，滤波器组合所引入的时延。

CIC滤波器被广泛应用于数字信号处理领域，特别是在采样率降低和信号滤波中。

该时延的大小取决于CIC滤波器的结构参数和信号处理算法。

为了更好地理解CIC滤波器群时延，我们需要了解CIC滤波器的基本原理和结构。

CIC滤波器是一种具有高通和低通特性的滤波器。

它的基本结构由级联的积分器和组合器组成，其中积分器负责累加输入信号的样本，而组合器则对积分后的信号进行减法操作。

CIC滤波器具有以下特性：1. 降低采样率：CIC滤波器可以实现对高采样率信号的降频处理，减少数据处理和存储量。

2. 抗混叠性：CIC滤波器通过低通滤波特性可以抑制混叠信号。

3. 简单性：CIC滤波器结构简单，易于实现和调整。

尽管CIC滤波器具有很多优点，但它也存在一些限制，其中之一就是引入的时延。

这是由于级联结构的存在，信号在滤波器内的传播需要一定的时间，导致输出信号相对于输入信号有一定的延迟。

CIC滤波器群时延的计算方法主要依赖于滤波器的结构参数和输入信号的采样率。

以下是一步一步的计算方法：1. 确定CIC滤波器的结构参数：CIC滤波器的结构参数包括积分器的阶数M、积分器的增益R和组合器的延迟D。

M表示级联的积分器数量，R表示每个积分器的放大倍数，D表示组合器的延迟。

2. 计算CIC滤波器的单级时延：单级CIC滤波器的时延可以通过公式D = M + R - 1计算得到。

3. 计算CIC滤波器群的时延：CIC滤波器群的时延等于每个级联滤波器的时延之和。

如果CIC滤波器群由N级级联的筛选器组成，则总时延为NTs，其中Ts为输入信号的采样周期。

需要注意的是，CIC滤波器的时延会随着结构参数的变化而改变。

一般来说，增加级联滤波器的数量可以提高滤波性能，但也会增加时延。

因此，在应用CIC滤波器时需要根据实际需求平衡结构参数和性能。

定孑科■执2020年第33卷第6期Electronic Sci.&Tech./Jun.15,2020一种基于LMS自适应滤波的互相关时延估计优化算法魏文亮，茅玉龙(中国船舶重工集团公司第七二四研究所，江苏南京211106)摘要在多站时差定位系统中使用基于LMS自适应滤波的互相关法进行时延估计时，若采用固定步长因子则会在收敛速度和稳态失调之间存在较大矛盾，从而影响时延估计精度。

针对这一问题，文中提出了一种基于分段变步长LMS自适应滤波和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。

该方法首先采用分段变步长LMS自适应滤波对信号进行滤波处理，然后将滤波后的信号作互相关运算，最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值，进一步提高时延估计精度。

在相同条件下，文中模拟分析了不同算法的时延估计精度。

实验结果表明，新的优化算法时延估计精度更高。

在不同信噪比下，新方法相较传统时延估计方法精度提高了 2.2%以上，具有良好的抗噪声性能。

关键词时差定位；自适应滤波；互相关；变步长LMS；时延估计；希尔伯特差值中图分类号TN95文献标识码A文章编号1007-7820(2020)06-029-06doi:10.16180/ki.imnl007-7820.2020.06.006Cross一correlation Time Delay Estimation Optimization Algorithm Basedon LMS Adaptive FilteringWEI Wenliany,MAO Yulony(724t h Research Institute,Chigg Shipbuilding Industre Coloration,Nanjing211106 ,China) AbstracC In multi一station time dmferenco positioning system,when using the cross一 correlation method based on LMS adaptive filtecny for time delay estimation,the fixed step factor has a laraa contradiction between conver-g'nc'sp''d and s i ady-s ia i o e s'i，whoch a e cis ih'a ccu ea cy o ed'eay's ioma ioon.A om ong a i ih os p eob em，aceo s -correlation time delay estimation optimization algorithm based on piecewise wCable step size LMS adaptive filtecny and Hoeb'eido e enc'waspeopos'd on ihossiudy.Foesiey，ih'p o c'w os'ea eoab e s i p soz'LMS adapioe'eoeieongwas us'd ioeoeieih'sognae，ih'n ih'eoeie'd sognaewasceo s-co e'eaid，and eona e yih'p'ak oeih'co e'eaioon euncioon was shaoened by the HilbeC dgterenco method to obtain higher delay estimation accuracy.Under the sama condi-ioons，iheiomedeeayesiomaioon accu acyoedo e eeniaegooihmswassomueaied and anaeyzed.The esueisshowed ihai tha proposed optimization alyoothm had higher delay estimation accuracy,and the prediction accuracy could ba im­proved by2.2%compared with the traditional method under diiecnt SNR,indicating proposed alyoCthm presented good anti一noise peiformanco.Keywords TDOA location%adaptive filtering%CC%VSS-LMS%time delay estimation%HilbeC digecncoTDOA定位是无源定位技术发展的主要方向之一⑴，前对TDOA.的研究 :的、的选择和精度的，其测量的精度是精度的一因素&因此，对测量相的研究十&收稿日期：2019-04-08基金项目：十三五装发重点预研项目(41413050304)Equipment Development Key Pre-research Project During13w5-Year Plan Period(41413050304)作者简介:魏文亮(1993-)，男，硕士研究生。

电力工程英语构词分类第一课一、Summary of glossary 术语1.电力系统(electric) power system power generation 发电transmission system(network) 输电系统(网络)distribution system 配电系统2.发电power generationpower plant 发电厂powerhouse 发电站hydropower plant 水力发电厂nuclear plant 核电厂thermal plant 热电厂fossil-power plant火电厂3.负荷分类load classificationindustrial loads 工业负荷residential loads 居民负荷commercial loads 商业负荷4.拓扑结构system topologyradial system 辐射状系统loop system 环状系统network system 网状系统二、Wording-buildingGeneral Introduction 专业英语词汇和构词方法简介专业词汇的形成主要有三种情况：1.借用日常英语词汇或其他学科的专业词汇，但是词义和词性可能发生了明显的变化。

例如：在日常英语中表示“力量、权力”和在机械专业表示“动力”的power，数学上表示“幂”，在电力专业领域可以仍作为名词，表示“电力、功率、电能”；也可以作为动词，表示“供以电能”。

在日常英语中表示“植物”的plant，在电力专业领域中用来表示“电厂”等。

2.由日常英语词汇或其他学科的专业词汇，直接合成新的词汇。

例如：over和head组合成overhead，表示“架空（输电线）”；super和conductor 合成superconductor，表示“超导体”等。

3.由基本词根和前缀或后缀组成新的词汇。

大部分专业词汇属于这种情况。

智城实践NO.04 20241智能城市 INTELLIGENT CITY基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络林建君1侯钧译2杨翠云2（1.烟台职业学院信息工程系，山东 烟台 264670；2.青岛科技大学信息科学技术学院，山东 青岛 266000）摘要：文章提出基于分组的双阶段Bi-ConvLSTM网络（GDBN），可以充分利用图像的空间和光谱信息，通过使用以波段为单位的分组策略，有效缓解了计算负担，并对光谱信息进行保护。

在编码器的不同阶段，对浅层信息提取模块和深度特征提取模块进行不同层次信息的提取，浅层信息提取模块能够对不同尺度的浅层特征信息进行充分捕捉，深度特征提取模块能够捕捉图像的高频特征信息。

文章还引入通道注意力机制，增强网络对特征的组织能力，并在自然数据集cave上进行大量实验，效果普遍优于目前主流的深度学习方法。

关键词：双向卷积长短期记忆网络；高光谱图像超分辨率；通道注意力；神经网络；深度学习中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-1936（2024）04-0001-03DOI：10.19301/ki.zncs.2024.04.001Hyperspectral image super-resolution network based on groupedtwo-stage biconvolution long-term and short-term methodLIN Jian-jun HOU Jun-yi YANG Cui-yunAbstract：In this paper, a two-stage Bi-ConvLSTM network based on grouping (GDBN) is proposed, which can make full use of the spatial and spectral information of images, and effectively relieve the computational burden and protect the spectral information by using the grouping strategy based on band units. At different stages of the encoder, the shallow information extraction module and the depth feature extraction module can extract different levels of information. The shallow information extraction module can fully capture the shallow feature information of different scales, and the depth feature extraction module can capture the high-frequency feature information of the image. The paper also introduces channel attention mechanism to enhance the network's ability to organize features, and conducts a large number of experiments on natural data set cave, and the effect is generally better than the current mainstream deep learning methods.Key words:bidirectional convolution long-term and short-term memory network; hyperspectral image super-resolution; channel attention; neural network; deep learning近年来，基于深度学习[1-2]的单图像超分辨率方法取得了广泛发展。

一种新的部分神经进化网络的股票预测(英文)一种新的部分神经进化网络的股票预测自从股票市场的出现以来，人们一直在寻求能够提前预测股票走势的方法。

许多投资者和研究人员尝试使用各种技术分析工具和模型来预测股票未来的走势，但是股票市场的复杂性和难以预测性使得这变得困难重重。

因此，寻找一种能够准确预测股票走势的方法一直是金融界的热点问题。

近年来，人工智能技术在金融领域的应用日益增多。

其中，神经网络是一种被广泛使用的工具，它可以自动学习和识别模式，并根据所学的模式进行预测。

然而，传统神经网络在预测股票市场方面存在诸多问题，例如过拟合和难以处理大量数据等。

为了克服这些问题，本文提出了一种新的部分神经进化网络（Partial Neural Evolving Network, PNEN）模型来预测股票走势。

PNEN模型将神经网络和进化算法相结合，通过优化和训练来实现更准确的预测结果。

PNEN模型的核心思想是将神经网络的隐藏层拆分为多个小模块，每个小模块只负责处理一部分输入数据。

通过这种方式，模型可以更好地适应不同的市场情况和模式。

同时，采用进化算法来优化模型的参数，可以进一步提高模型的预测性能。

具体而言，PNEN模型包括以下几个步骤：1. 数据准备：从股票市场获取历史交易数据，并对数据进行预处理和归一化处理，以便更好地输入到模型中。

2. 构建模型结构：将神经网络的隐藏层拆分为多个小模块，通过进化算法来确定每个小模块的结构和参数。

进化算法通过优化模型的准确性和稳定性，以获得更好的预测结果。

3. 训练模型：使用历史数据集对模型进行训练，并通过反向传播算法来更新模型的权重和偏置。

同时，通过与进化算法的交互，不断调整模型结构和参数。

4. 预测结果：使用训练好的模型对未来的股票走势进行预测。

通过模型对市场的分析和判断，可以为投资者提供决策参考。

为了验证PNEN模型的效果，我们在实际的股票市场数据上进行了实验。

结果表明，与传统神经网络模型相比，PNEN 模型在预测股票走势方面具有更好的准确性和稳定性。

Matlab注意力机制剩余寿命预测1. 引言在现代工业中，设备的剩余寿命预测对于生产计划、维修调度和降低成本非常重要。

随着机器学习和人工智能的快速发展，注意力机制成为一种强大的工具，被广泛应用于剩余寿命预测领域。

本文将介绍如何使用Matlab来实现基于注意力机制的剩余寿命预测模型。

2. 注意力机制概述注意力机制是一种模拟人类视觉系统的方法，用于将模型的注意力集中在关键的信息上。

它通过学习和选择输入信息的重要部分，从而提高模型的性能和鲁棒性。

在剩余寿命预测中，注意力机制可以帮助模型更好地理解设备的状态和关键特征，从而实现更准确的预测。

3. 数据准备在进行剩余寿命预测之前，需要准备相应的数据集。

通常，数据集包含设备的历史运行数据和相应的寿命信息。

在Matlab中，可以使用csvread或readtable等函数来读取CSV格式的数据文件，并将其转换为矩阵或表格形式。

4. 特征工程特征工程是剩余寿命预测中一个非常重要的步骤。

它旨在从原始数据中提取有用的特征，以供模型使用。

常用的特征包括时间序列特征、统计特征和频域特征等。

在Matlab中，可以利用时间序列分析工具箱和信号处理工具箱来提取和处理这些特征。

5. 注意力机制模型构建在Matlab中实现注意力机制模型有多种方法，可以使用深度学习工具箱中的现有模型，也可以自定义模型。

这里以自定义模型为例，介绍如何构建一个基于注意力机制的剩余寿命预测模型。

首先，定义输入层，包括设备状态数据和对应的注意力权重。

然后，使用全连接层和激活函数构建一个多层感知机（MLP）作为基础模型。

接下来，使用注意力权重对设备状态数据进行加权和池化操作，得到注意力机制模型的输出。

最后，定义损失函数和优化方法，进行模型的训练和评估。

6. 模型训练与评估在模型构建完成后，需要对其进行训练和评估。

在Matlab中，可以使用trainNetwork函数来训练模型，并使用classify或predict函数来评估模型的性能和预测能力。

使用神经网络进行金融时间序列预测的常见方法随着科技的不断发展，神经网络在金融领域的应用越来越广泛。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，能够通过学习和训练来预测金融时间序列。

本文将介绍一些常见的神经网络方法，用于金融时间序列预测。

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。

它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收原始数据，隐藏层通过非线性变换将输入数据映射到更高维度的特征空间，输出层生成预测结果。

前馈神经网络适用于预测线性和非线性关系的金融时间序列。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。

它通过在隐藏层之间建立循环连接，使得网络能够处理具有时序关系的数据。

在金融领域，循环神经网络常用于预测股票价格、汇率等时间序列数据。

然而，循环神经网络存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列预测中的应用。

3. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络是一种改进的循环神经网络模型，专门用于解决循环神经网络的梯度问题。

长短期记忆网络引入了门控机制，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在金融时间序列预测中，长短期记忆网络通常能够更好地捕捉到价格波动的长期趋势。

4. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等数据的神经网络模型。

然而，近年来研究表明卷积神经网络也可以应用于金融时间序列预测。

卷积神经网络通过卷积层和池化层来提取时间序列数据的局部特征，从而实现更准确的预测。

卷积神经网络在金融领域的应用还处于初级阶段，但具有很大的潜力。

5. 深度神经网络（Deep Neural Network）深度神经网络是指具有多个隐藏层的神经网络模型。

深度神经网络能够通过层层抽象和学习，提取更高层次的特征表示。

过载持久值名词解释
过载持久值（overload persistence value）指接受者对于一种特定刺激不同程度的反应。

在神经科学中，大脑的神经元会对刺激产生反应，这种反应的强度可以被描述为过载持久值。

过载持久值的概念源于感知研究，根据这一概念，个体对于不同刺激的反应可以有不同的强度，有些刺激可能会引起更强烈的反应，而有些刺激则可能引起较弱的反应。

过载持久值可以通过脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）等技术进行观察和测量。

对于某些心理和神经疾病，过载持久值的异常可能会导致对刺激的异常反应和感知。

因此，研究过载持久值对于理解感知和人类行为的调节机制具有重要意义。