本文介绍了一种新颖的双宽带带通滤波器（Bandpass Filter, BPF）设计，其创新之处在于使用了四分之一波长开路短截线加载的半波长耦合线结构。在通信系统中，带通滤波器是一种基本的高频组件，它允许特定频率范围内的信号通过，同时抑制其他频率的信号。在现代的双模通信系统中，需要设计双带带通滤波器来提高射频端的电气性能。本文中所提的结构分析使用了等效电压电流分析方法，证明了该结构具有两个可调谐的传输零点和双宽带的频率响应。 研究者Jin Xu来自西北工业大学电子与信息学院，针对卫星定位系统（GPS, Link1和Link2）和射频识别（RFID）应用，设计、制造并测量了一个覆盖1.228/1.57/6.8GHz的双宽带带通滤波器。滤波器的尺寸非常紧凑，为0.043λ×0.213λ，其中λ为自由空间波长。测量结果显示，制造出的滤波器具有低插入损耗、良好的回波损耗以及高带间隔离的优势。所提出的双带BPF还具有非常简单的物理拓扑结构和快速的设计流程。 在引言部分，作者指出，现代的双模通信系统需要能够提升射频端电气性能的双带带通滤波器。为了满足这一需求，近年来提出了许多不同的结构。例如，在文献[1]中，使用两组均匀阻抗的半波长谐振器设计了一个适用于1.8GHz直流和2.4GHz WLAN应用的双窄带带通滤波器。文献[2]中使用非对称阶梯阻抗谐振器实现了一个具有多杂散抑制功能的双带带通滤波器。文献[3]中则提出了通过加载短截线的多种模式谐振器来实现紧凑型可控制带宽的双带带通滤波器。文献[4]采用四模谐振器设计了一个紧凑型且具有高选择性的双模双带带通滤波器。修改的耦合线是设计双带带通滤波器的另一种有效结构。众所周知，耦合线是一种用于单带带通滤波器设计的经典结构，其紧凑的一维平面物理配置和高通带选择性是其主要优点。文献[5,6]中首次引入了容性或感性短截线到传统的耦合线结构中。 本文的关键知识点包括： 1. 双宽带带通滤波器（Dual-Wideband BPF）：在现代通信系统中，BPF被用来选择特定频带的信号并抑制其他频率信号，双宽带带通滤波器是指同时具有两个通过频带的滤波器。 2. 四分之一波长开路短截线加载（Quarter-Wavelength Open Stub Loading）：这是一种实现滤波器特定功能的技术，通过在特定位置加载开路短截线来调整滤波器的电气特性。 3. 半波长耦合线（Half-Wavelength Coupled-Line）：耦合线是带通滤波器设计中的基础结构之一，其特点是具有紧凑的一维物理配置和高的通带选择性。 4. 电压电流分析方法（Voltage-Current Analysis Method）：这是一种分析和设计滤波器结构的方法，能够帮助了解滤波器内部的电气特性。 5. 可调谐传输零点（Tunable Transmission Zeros）：传输零点是指滤波器频率响应中的零点频率，它们是可以调整的，从而影响滤波器的性能，比如阻带的宽度和位置。 6. 物理拓扑结构（Physical Topology）：指的是滤波器组件在空间中的排列和连接方式，简单的物理拓扑结构有利于实现紧凑型设计。 7. 快速设计流程（Quick Design Procedure）：指设计滤波器时采用的设计方法，可以快速得到所需要的滤波器性能参数。 8. 插入损耗（Insertion Loss）、回波损耗（Return Loss）、带间隔离（Band-to-Band Isolation）：这些都是评估滤波器性能的关键指标，分别代表了信号在滤波器中的衰减、输入阻抗匹配程度和不同通带间的隔离效果。 根据以上知识点，本研究的贡献在于成功设计出一个新型的双宽带带通滤波器，它不仅拥有紧凑的物理尺寸，还具有良好的电气性能，适合集成到现代通信系统中，特别是在需要双带宽信号处理能力的场合。

linux BPF 性能 工具

这项研究的目的是提出并测试一种新的基于超低成本线性扫描的层析成像体系结构。 类似于线性断层合成，源和检测器沿相反方向平移，数据采集系统以目标区域（ROI）为目标，以获取用于图像重建的数据。 这种断层摄影结构称为并行平移计算机断层摄影（PTCT）。 在以前的研究中，已开发了过滤反投影（FBP）类型的算法来从PTCT重建图像。 但是，从截断的投影重建的ROI图像具有严重的截断伪影。 为了克服此限制，我们在这项研究中提出了两种称为MP-BPF和MZ-BPF的反投影过滤（BPF）型算法，用于从PTCT截断数据中重建ROI图像。 构造权重函数以处理多线性平移模式的数据冗余。 进行了广泛的数值模拟，以评估在扇束几何形状中针对PTCT提出的MP-BPF和MZ-BPF算法。 定性和定量结果表明，所提出的BPF类型算法不仅可以从截断的投影中更准确地重建ROI图像，而且在某些情况下还可以为整个图像支持生成高质量的图像。

BPF / libbpf的用法和问题 请查看和，以获取使用libbpf构建BPF应用程序的示例。 还是基于libbpf的现实世界中跟踪工具的良好来源。 所有常规BPF问题，包括内核功能，libbpf API及其应用程序，都应发送至邮件列表。 您可以订阅它并搜索其档案。 提出新问题之前，请先搜索档案。 这很可能是之前已经解决或回答过的。 受更多人监视，他们将很乐意为您解决任何问题。 应该仅打开该存储库的PR和问题，以处理与该libbpf镜像存储库的设置和组织的特定方式有关的问题。 建造 libelf是libbpf的内部依赖项，因此必须进行链接，并且必须将其安装在系统上才能使应用程序正常工作。 默认情况下，使用pkg-config查找libelf，可以使用PKG_CONFIG覆盖所调用的程序。 如果不需要在构建时使用pkg-config ，则可以在调用make时通过设置NO_PKG_C

BPF LSM示例 此仓库包含脚本和示例程序，可与BPF CO-RE模块和LSM一起使用。 为了完全可移植（假设有足够新的内核），并展示它如何与Rust程序互操作，用户空间组件以Rust和C的组合编写，并用clang编译，并与musl链接。 结果应该是您可以将输出二进制文件放在任何Linux 5.8+内核上（用于环形缓冲区和LSM挂钩支持）并运行它。 它还具有关于通过具有lsm挂钩的跟踪点共享用户空间数据的一些想法。 快速开始 vagrant up make 在一个VM ssh会话中： vagrant@ubuntu-hirsute: ~ $ sudo /vagrant/probe -b 1 -f \ ' reject bprm_check_security when user.id == 1000 and process.executable == "/usr/bin/ls" '

Android上使用BPF工具获取内核信息

BPF曲线拟合的方法 ，自己用到了，分享给大家

Linux内核观测技术BPF

性能之巅-Systems Performance-Brendan Gregg-中英文pdf

带有 BPF 代码示例的 Linux 可观察性 这是一书的配套代码。 我们相信，即使本书中包含的示例在我们编写它们时都经过了测试并且可以正常工作，但也可能出现人为错误并且技术会发生变化。 出于这个原因，这个 repo 的目的是让它们尽可能地更新并纠正我们在写这本书时犯的错误。 Nota Bene ：此存储库中的所有示例均改编自本书，以假设您使用我们提供的 Vagrant 环境。 因此，此存储库中的示例可能略有不同。 原因是我们不想将这本书本身作为工具与 Vagrant 结合起来。 如果您不想要基于 Vagrant 的环境，请确保您拥有： 和 环境设置 请展开您要工作的环境的详细信息。 请记住，这些示例主要在基于 Vagrant 的环境中进行了测试。 如果您想帮助每个人更好地解决这个问题，请随时打开问题或公关！ 软呢帽 30 首先，我们需要安装一些构建依赖项和示例所需的所有工具：