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DFT semplice. Enciclopedia dell'elettronica radio e dell'ingegneria elettrica

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Enciclopedia della radioelettronica e dell'elettrotecnica / Nodi di apparecchiature radioamatoriali. Filtri e dispositivi di corrispondenza

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Viene proposto un semplice filtro passa-banda del ricetrasmettitore. Una caratteristica del filtro è l'uso di due soli induttori principali. Il circuito del filtro è mostrato in figura.

Semplice DFT. Filtro passa banda

I dati sulla capacità sono riepilogati nella tabella.

Portata, MHz
/
Parametro
1,93,67101418212428
C2, pF15300590021001300740520410340260
C1*, pF12800300065032015091685136
Banda, kHz90170330470660850100011001300
DC1/Df, 50 kHz150015012

L'ultima colonna della tabella dà un'idea di quanto è necessario cambiare C1 per portare la frequenza del circuito del filtro a 50 Hz.

Autore: N. Smirnov (UA3TW), Nizhny Novgorod; Pubblicazione: N. Bolshakov, rf.atnn.ru

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Il cervello umano adulto è costituito da miliardi di neuroni collegati da numerose connessioni. Queste reti complesse e talvolta intricate sono sia la chiave delle incredibili possibilità del cervello sia le principali difficoltà nel modo di studiarlo.

Poiché è difficile lavorare con il cervello di una persona vivente, i ricercatori si rivolgono sempre più a simulazioni al computer utilizzando scansioni cerebrali digitali, come la risonanza magnetica (MRI), nonché modelli matematici basati su conoscenze teoriche sui processi biologici.

All'inizio, questo ti consente di costruire un modello "generale" del cervello umano, ma poi gli scienziati lo perfezionano utilizzando i dati di singole persone e creano modelli cerebrali "personalizzati".

Per studiare come l'intelligenza generale influisce sulla velocità di risoluzione di vari problemi, un team internazionale di ricercatori ha creato 650 modelli cerebrali "personalizzati" dei partecipanti al progetto Human Connectome. Ciò ha permesso di riprodurre efficacemente l'attività di ciascun cervello studiato, analizzando le caratteristiche intellettuali e il tempo di reazione di una determinata persona durante la risoluzione di vari problemi.

Successivamente, gli indicatori di questi modelli sono stati confrontati con gli indicatori dei partecipanti stessi, ai quali è stato offerto di risolvere una serie di compiti che diventano via via più difficili per selezionare elementi via via più complessi nei "puzzle".

I ricercatori hanno scoperto che i partecipanti con punteggi QI più alti erano più veloci nelle attività semplici, ma impiegavano più tempo a completare quelle complesse. Allo stesso tempo, parti del loro cervello erano meglio sincronizzate tra loro, scambiandosi costantemente informazioni e rallentando la decisione finale.

D'altra parte, il cervello delle persone con un basso QI saltava letteralmente alle conclusioni quando prendeva decisioni difficili, piuttosto che aspettare che le aree cerebrali superiori completassero le fasi di elaborazione, motivo per cui queste persone commettevano errori più spesso.

Secondo i risultati dei ricercatori, in generale, gli indicatori dei modelli "personalizzati" coincidevano con quelli del cervello delle persone viventi, il che dimostra l'efficacia della simulazione al computer del cervello umano. In futuro, tali metodi potranno essere applicati in medicina: ad esempio, utilizzando la simulazione al computer, un medico sarà in grado di valutare quali farmaci saranno più efficaci nel trattamento di un determinato paziente e causeranno il minor numero di effetti collaterali.

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