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在网络传输过程中，系统的稳定性受不确定，网络延迟，丢包和错序所影响．本文针对这些非理想网络状况，研究了网络控制系统状态反馈控制．建立连续时间系统模型时，还引入了一个定常状态时延，使得模型更贴近实际．随后，运用改进的Lyapunov-Krasovskii函数，推导出网络控制系统鲁棒稳定的充分条件，并基于该充分条件得到利用线性矩阵不等式(LMI)的控制器设计方法，再运用迭代算法求解相关系数．最后通过MATLAB数值仿真算例，证明了本文方法的正确性和有效性．

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模数和数模转换器采样时钟内的抖动会对可实现的最大信噪比造成限制。 本应用笔记阐述了相位噪声和抖动的定义，绘制了其功率谱密度，介绍了时域和频域测量技术，解释了实验室设备的不利因素并提供这些技术的校正要素。所提出的理论有实验结果支持，可用于解决实际问题。 作者：Gil Engel

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SR570低噪声电流前置放大器串口命令发送软件（V1.10） 安装方法： 1. 第一次使用的时候请双击MSCOMM文件夹中的MSCOMM.BAT来安装MSCOMM组件。 2. 双击SR570运行。 使用方法： 1. 在文本框中写入命令。 2. 点击“开始”按钮开始通过窜口发送字符。 3. 一般使用COMM1，应为通常台式电脑上只有一个COMM串口。

向一段语音叠加指定信噪比的噪声，测试可用。

为解决线性时滞不确定系统的鲁棒容错控制问题，基于Lyapunov理论，证明系统在不确定性存在的情况下，采用一种有记忆的状态反馈控制律时，对于传感器故障具有完整性，并且运用MATLAB的LMI工具箱求解控制器参数。仿真结果表明该方法的有效性。

在对新类进行训练时，少样本学习(FSL)方法通常假设具有准确标记样本的干净支持集。这种假设通常是不现实的: 支持集，无论多小，仍然可能包括错误标记的样本。因此，对标签噪声的鲁棒性对于FSL方法的实用性是至关重要的，但令人惊讶的是，这个问题在很大程度上仍然没有被探索。为了解决FSL设置中标签错误的样品，我们做了一些技术贡献。(1)我们提供简单而有效的特征聚合方法，改进了ProtoNet(一种流行的FSL技术)所使用的原型。(2)我们描述了一种新的Transformer 模型用于有噪声的少样本学习(TraNFS)。TraNFS利用Transformer的注意力机制来权衡标签错误和正确的样本。(3)最后，我们在噪声版本的MiniImageNet和TieredImageNet上对这些方法进行了广泛的测试。我们的结果表明，在干净的支持集上，TraNFS与领先的FSL方法相当，但到目前为止，在存在标签噪声的情况下，TraNFS的性能优于FSL方法。