論文の概要: The Companion of Enrico's Chart for Phase Noise and Two-Sample Variances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07109v6
- Date: Thu, 29 Dec 2022 12:23:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 20:38:49.468219
- Title: The Companion of Enrico's Chart for Phase Noise and Two-Sample Variances
- Title（参考訳）: Enrico's Chart for Phase Noise and Two-Sample Variances の対比
- Authors: Enrico Rubiola and Francois Vernotte
- Abstract要約: 位相ノイズと周波数(不安定性)はどちらも、ある程度異なる視点から安定した周期的な信号の変動を記述する。
本論は,(1)チュートリアル,(2)位相ノイズ,周波数ノイズ,および2サンプルのばらつきに関する最も重要な事実をまとめたレビュー,(3)Enrico's Chart of Phase noise and Two-Sample Variances」のユーザガイドである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Phase noise and frequency (in)stability both describe the fluctuation of
stable periodic signals, from somewhat different standpoints. Frequency is
unique compared to other domains of metrology, in that its fluctuations of
interest span at least 14 orders of magnitude, from $10^{-4}$ in a mechanical
watch to $10^{-18}$ in atomic clocks. The frequency span of interest is some
12--15 orders of magnitude, from $\mu$Hz to GHz Fourier frequency for phase
noise, while the time span over which the fluctuations occur ranges from
sub-\unit{\mu s} to years integration time for variances. Because this domain
is ubiquitous in science and technology, a common language and tools suitable
to the variety mentioned are a challenge.
This article is at once (1) a tutorial, (2) a review covering the most
important facts about phase noise, frequency noise and two-sample (Allan and
Allan-like) variances, and (3) a user guide to "Enrico's Chart of Phase Noise
and Two-Sample Variances." In turn, the Chart is a reference card collecting
the most useful concepts, formulas and plots in a single A4/A-size sheet,
intended to be a staple on the desk of whoever works with these topics. The
Chart is available under Creative Commons 4.0 CC-BY-NC-ND license from Zenodo,
DOI 10.5281/zenodo.4399218. A wealth of auxiliary material is available for
free on the Enrico's home page http://rubiola.org.
- Abstract（参考訳）: 位相雑音と周波数(in)安定性は、安定周期信号のゆらぎを幾分異なる観点から記述する。
周波数は、機械式時計の10^{-4}$から原子時計の10^{-18}$まで、関心の変動が少なくとも14桁に及んでいるという点で、他のメトロロジーの領域と比較してユニークである。
興味のある周波数範囲は、位相ノイズに対する$\mu$HzからGHz Fourier 周波数までの12～15桁であり、変動が起こる時間帯は、サブ・ユニバーム s} から分散のための何年もの統合時間までである。
このドメインは科学や技術においてユビキタスであるため、前述のさまざまな分野に適した共通言語やツールが課題である。
本論は,(1)チュートリアル,(2)フェーズノイズ,周波数ノイズ,および2サンプルのばらつきに関する最も重要な事実をまとめたレビュー,(3)"Enrico's Chart of Phase noise and Two-Sample Variances"のユーザガイドである。
グラフは、最も有用な概念、公式、プロットを単一のA4/Aサイズのシートに集めるリファレンスカードであり、これらのトピックを扱う人のデスクの主役となることを意図している。
このチャートは、Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.4399218からCreative Commons 4.0 CC-BY-NC-NDライセンスで入手できる。
Enricoのホームページ http://rubiola.org で、たくさんの補助資料が無料で入手できる。
関連論文リスト
- FourierMamba: Fourier Learning Integration with State Space Models for Image Deraining [71.46369218331215]
Image derainingは雨が降る画像から雨の跡を取り除き、透明な背景を復元することを目的としている。
本稿では,FourierMambaという新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T18:58:59Z) - Frequency-Aware Deepfake Detection: Improving Generalizability through
Frequency Space Learning [81.98675881423131]
この研究は、目に見えないディープフェイク画像を効果的に識別できるユニバーサルディープフェイク検出器を開発するという課題に対処する。
既存の周波数ベースのパラダイムは、偽造検出のためにGANパイプラインのアップサンプリング中に導入された周波数レベルのアーティファクトに依存している。
本稿では、周波数領域学習を中心にしたFreqNetと呼ばれる新しい周波数認識手法を導入し、ディープフェイク検出器の一般化性を高めることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T01:28:00Z) - WFTNet: Exploiting Global and Local Periodicity in Long-term Time Series
Forecasting [61.64303388738395]
本稿では,長期連続予測のためのWavelet-Fourier Transform Network (WFTNet)を提案する。
さまざまな時系列データセットのテストでは、WFTNetは他の最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T13:44:18Z) - MultiWave: Multiresolution Deep Architectures through Wavelet
Decomposition for Multivariate Time Series Prediction [6.980076213134384]
MultiWaveは、信号の固有周波数で動作するコンポーネントを組み込むことで、ディープラーニング時系列モデルを強化する新しいフレームワークである。
我々は、MultiWaveが重要な特徴とその周波数成分を一貫して識別し、研究対象のアプリケーションに対する貴重な洞察を提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T20:07:15Z) - Multi-View Frequency-Attention Alternative to CNN Frontends for
Automatic Speech Recognition [12.980843126905203]
周波数に対するグローバルな関心は、局所的な畳み込みよりも有益であることを示す。
畳み込み型ニューラルネットワークトランスデューサに代えて,生産規模での単語誤り率を2.4%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T08:37:36Z) - $^{176}$Lu$^+$ clock comparison at the $10^{-18}$ level via correlation
spectroscopy [0.0]
相関スペクトルを用いた2つの176$Lu$+$周波数参照の一致を実験的に実証した。
異なる磁場における比較から、二次ゼーマン係数は 4.89264(88),mathrmHz/mT2$ となり、0.1,mT の典型的演算場における比較に対して、2.5times 10-20$ の対応する分数周波数不確かさの寄与を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-09T03:50:22Z) - Full-permutation dynamical decoupling in triple-quantum-dot spin qubits [1.473520625727543]
三重ドット量子ビットにおけるスピンを循環的に交換する手法を示す。
このシーケンスは低周波帯電ノイズと磁気ノイズ誘発誤差の両方を抑制する。
我々は1/f$の電荷ノイズと1/f$の磁気ノイズを含む誤差モデルを実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T21:59:42Z) - Characterizing low-frequency qubit noise [55.41644538483948]
量子ビット周波数のゆらぎは、スケーラブルな量子コンピュータへの道のりで克服すべき主要な問題の1つである。
ゆらぎの統計は、定期的に繰り返されるラムゼー測定の結果の相関子を測定することで特徴づけられる。
この研究は、進化する雑音の存在下での繰り返し測定中に量子力学を記述する方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T22:48:43Z) - Frequency fluctuations of ferromagnetic resonances at milliKelvin
temperatures [50.591267188664666]
ノイズはデバイスの性能、特に量子コヒーレント回路に有害である。
最近の研究は、超伝導量子ビットへの単一のマグノンをベースとした量子技術にマグノンシステムを活用するためのルートを実証している。
時間的挙動を研究することは、基礎となるノイズ源を特定するのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T08:00:37Z) - Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain [99.02180506016721]
本稿では,ラップトップCPU上でリアルタイムに動作する生波形を用いた因果音声強調モデルを提案する。
提案モデルは、スキップ接続を持つエンコーダデコーダアーキテクチャに基づいている。
静止ノイズや非定常ノイズを含む様々な背景ノイズを除去することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T09:19:13Z) - Positive- and negative-frequency noise from an ensemble of two-level
fluctuators [0.0]
発散性2レベルゆらぎのアンサンブルに対するBloch-Redfield処理に基づく電荷雑音の解析について検討する。
クロスオーバー周波数の温度依存性は1/f$〜1/f2$であり、クロスオーバー周波数の温度依存性は1/f$から1/f2$である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-07T16:20:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。