GIM 这个缩写来自 Learning Generalizable Image Matcher From Internet Videos, 就是我们提出了一个方法, 可以从 Internet Videos (互联网视频) 里学习 Generalizable (泛化性很强) 的 Image Matcher (图像匹配网络). 这我们大家都知道, 现有的互联网视频成千上万, 每天还有很多新的视频被上传到互联网. 这些视频覆...
线性功放最高达到50%的效率,典型的是A类功放;非线性功放的理想效率为100%,如开关类功率放大器。 匹配网络学习 L行匹配网络 L型匹配网络的基本形式如下图所示。X1和X2两个元件构成类似“L”的形状。一般情况下,图中X1为电容元件,而X2则为电感元件。 这种匹配网络结构简单,但缺点是只适用于RS>RL的情况,而且当...
一、Matching Networks for One Shot Learning(用于一次性学习的匹配网络) 摘要: 采用了基于深度神经特征的度量学习的思想,以及利用外部记忆增强神经网络的最新进展。我们的框架学习一个网络,该网络将一个小的标记支持集和一个未标记的示例映射到其标签,从而无需进行微调以适应新的类类型。 1、基于深度神经特征的度量...
这篇论文来自于牛津大学、百度研究院以及港中文的团队,主要解决的是立体匹配网络的直接跨域泛化问题。文章提出了一个域不变的立体匹配网络,即Domain-invariant Stereo Matching Netwoks, 简称DSM-Net 。 关于立体匹配的跨域泛化,相对来说研究的比较少,但是并不代表泛化不重要,相反,对于在真实数据和GT较难获取的情况下...
二、微带单支节匹配网络设计 根据如下指标为例,我们设计一个匹配网络,并转换到微带线形式: 负载为200-j*100Ω 特性阻抗为50Ω 工作频率为2GHz 微带线参数如下: H=1mm Er=5.3 Mur=1 Cond=5.8E+7 Hu=1.0e+033mm T=0.02mm TanD=0.003 Rough=0mm ...
Π型网络、T型网络为比L型网络高Q值的匹配网络, 其匹配的时候Q值一定会高于L型网络,具体高多少可以自行决定; Π型网络、T型网络可以实现为高通,低通,以及带通的类型; 多L连接型匹配网络为低Q值匹配网络,其匹配的时候Q值一定会低于单个的L型网络,它也可以实现为高通,低通,以及带通的类型; ...
匹配网络 上文已经对天线的各方面进行了讨论,接下来继续了解匹配网络。这可能有些令人困惑,为什么还需要进行匹配?匹配实质上就是能量转换。当使用PA创建高能量波时,它具有某一数值的波阻抗。但是标准天线(以及从芯片到天线的所有连接器和走线)的波阻抗为50Ω。因此,为了有效地传播能...
适用于RRL场合 T型(Ⅰ)其中 须满足 T型(Ⅱ)其中 须满足 例1有一输出功率为2W的丙类谐振功放，采用Π型匹配网络(Ⅰ)，其RL=50Ω，VCC=24V，输入信号频率fc=50MHZ，Qe=10。设uCEmin0，试求该匹配网络的元件值。解Ucm=VCC–uCEminVCC，则由式(2-10)可得 匹配网络的谐振频率0=c=2fc，故由表21查出 ...
如果负载不是纯电阻,可以在负载前加一段传输线先将负载变换成电阻再进行匹配。 例2.设计一个4节的1/4波长二项式阻抗变换器,在900MHz时把100ohm负载匹配到50ohm。确定在反射系数保持低于0.1时的频率范围。 1.2并联型微带匹配网络 一般说来,并联型微带匹配电路可分为单支节匹配电路和双支节匹配电路。以下分别给以...
输入匹配网络的作用是实现信号源输出阻抗与放大器输入阻抗之间的匹配,使放大器获得最大的激励功率;输出匹配网络的作用是将外接负载电阻 变换为放大器所需的最佳负载电阻 ,以保证输出功率最大。图4—25给出输入、输出匹配网路在谐振功放中的位置示意图。对输入匹配网络与输出匹配网络的要求略有不同,但基本设计方法...