8mm芯片集成接收机仿真与研制

介绍了用MCM—D技术研制的8mm芯片集成接收机的设计方法及系统实现．用Agilent ADs软件进行了系统仿真，给出了接收机仿真与实测结果，测得接收机增益为20．2dB，接收灵敏度为-92dBm，噪声系数接近5dB．     

基于标准的区域协同医疗信息系统

医疗行业信息化和人民的医疗保健水平息息相关,目前国内医疗行业信息化现状却不容乐观,主要问题集中在就诊者的医疗信息无法互通、医疗资源无法共享、行业内系统异构情况严重、业内标准没有充分引入等方面。提出了一个基于标准、符合国情、可操作性强的区域协同医疗平台构架,为国内类似研究起到了一定的示范性作用。     

GaAsMMIC双栅MESFET混频器设计与实验研究

对微波单片集成 (简称 MMIC)双栅 MESFET混频器的设计理论和工艺技术进行较为细致的研究。根据双栅 MESFET的理论分析与实验结果 ,建立了一种栅压调制 I- V特性的经验模型 ,推导了双栅 FET混频器变频增益公式。分析了栅压对改变非线性跨导在混频器中的作用。最后设计并加工出了芯片面积为 0 .75 mm× 1 .5 mm Ga As MMIC双栅 FET混频器。     

Wigner—Hough变换在车流量检测雷达信号处理中的应用

在车流量检测雷达中,由于受噪声和干扰的影响,中频信号实际是非平稳的,在频域内很难准确地估计目标参数.本文通过分析目标信号、干扰信号和噪声在Wigner时频平面的分布特性,提出了利用Wigner-Hough 变换来估计目标参数的方法;文中同时讨论了Wigner-Hough变换的实现问题.实验结果表明,该方法在车辆目标判断方面具有较好的性能.     

基于倒扣技术的Ka波段环形混频器

给出了一种应用在毫米波前端的单平衡环形混频器。该混频器采用高介电常数的复合材料(R ogersDuro id3010,rε=10.2),以获得较小的芯片面积;电路设计中重点考虑了在较低的本振功率的情况下获得较小的变频损耗,并给出了一种新的混合环的分析方法。当本振在36.5 GH z有9 dBm的功率输入时,混频器有7 dB的变频损耗,双边带噪声系数11.5 dB,本振到中频和射频到中频分别有40.5 dB和31 dB的隔离度。     

高灵敏度单片集成W 波段功率检波器*

介绍了一款高灵敏度W 波段功率检波器芯片的设计及其封装测试结果。该检波器电路采用标准0. 1 μm GaAs pHEMT 工艺设计加工制造完成。封装测试结果显示,当射频输入信号功率为-15dBm 时,检波电路在90 ~ 95GHz 频率范围内的电压灵敏度大于6000mV/ mW。该电路具有很好的宽带特性,可以工作在86 ~ 100GHz 频率范 围内,几乎覆盖了W 波段的所有常用频率。此外,该检波器电路芯片结构紧凑,面积仅为2×1mm² ,适合高密度的射 频前端集成。     

一种硅埋置型系统级封装中集成毫米波无源器件工艺

本文研究了一种基于低阻硅埋置腔体和BCB/Au金属布线的系统级封装技术,改进了介质层BCB在有腔体硅衬底上的第一次旋涂工艺。利用25um厚的BCB介质层,在低阻硅衬底上设计、制作了微带传输线(MSL)、接地共面波导线(CPWG),测试发现具有理想的传输性能:标准50欧姆微带传输线,在20-30GHz频带内插入损耗小于0.08dB/mm,回波损耗大于32dB/mm。在此基础上基于薄膜微带线结构设计、制作了一种应用于K波段雷达前端系统集成功分器,面积约为1.6×0.84mm~2,插入损耗小于0.45dB,端口回波损耗大于25dB。     

竹叶椒片对大肠杆菌所致大鼠慢性盆腔炎的治疗作用

目的: 研究竹叶椒片对大肠杆菌所致大鼠慢性盆腔炎的治疗作用。方法: 采用大肠杆菌O-B₄ 标准菌株的菌液注入大鼠子宫内, 制备大鼠慢性盆腔炎动物模型。大鼠分6 组:假手术组、模型组、竹叶椒大、中、小剂量组和妇科千金片组, 分别给予相应药物, 每天ig 2 次, 连续21 d 。然后测定大鼠免疫功能并进行大鼠子宫组织形态学观察。结果: 给药组大鼠血清凝集素效价显著升高, 淋巴细胞转化指数也明显提高, 组织形态学观察发现给药组大鼠慢性盆腔炎病理改变明显减轻。结论: 竹叶椒片对大肠杆菌所致大鼠慢性盆腔炎有明显治疗作用。     

一种用于主动式毫米波图像的低复杂度隐匿物品检测方法

主动式毫米波成像(AMWI)技术是检测隐藏在衣服下的危险物体的有效方法.但AMWI获取的图像通常很模糊,而且一些隐匿物体的尺寸较小,因此隐匿物品的自动检测和定位仍然是一个具有挑战性的问题.姚家雄等[1]首先使用卷积神经网络(CNNs)结合穷举滑动窗口方法来检测隐藏物体.做了两点改进:(1)使用上下文(背景)信息抑制干扰,(2)使用两步搜索方法代替穷举搜索来降低计算复杂度.首先在垂直方向上使用一个CNN来过滤干扰,得到隐藏物体的垂直位置,然后用另一个CNN来确定水平位置.为了充分利用上下文信息,使用IoG(交集和真值的比)代替IoU(交并比)来定义训练和测试过程中的正负样本.实验结果表明,该方法将计算时间减小到约30%,同时实现更好的检测性能.