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1.
针对呼吸道系统疾病与大气 PM2:5、 SO2 浓度序列的相关性特征, 应用多重分形消除趋势波动分析法
(MF-DCCA), 对张家界市永定区呼吸道系统疾病患病人数与大气 PM2:5、 SO2 浓度序列进行了研究。结果发现该地区
呼吸道系统疾病患病人数与大气 PM2:5、 SO2 浓度的相关性具有长期持续特征和多重分形特征。随后对它们相关性
多重分形特征的动力来源进行了分析, 通过随机重排和相位随机处理, 结果表明在不同时间尺度上的长期持续性影响
是其主要动力来源。进一步研究发现该地区呼吸道系统疾病与大气 PM2:5、 SO2 浓度序列的相关性在四个季节均具
有长期持续性的多重分形特征, 且夏季多重分形特征相对强于其他季节。 相似文献
2.
光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分,有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换,改变各收发通道间的相对延时量,从而实现波束指向的变化。在常用的技术中,色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法,而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加,非线性色散延时积累,会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率(RDS)作为其非线性因子,并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时,激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm,波长也整体“平移”?0.31 nm,修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm,可满足商用波分复用器的通带带宽,大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析,RDS数值越小,激光器波长的修正量越小。因此,RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数,从而能够恢复波束畸变,以提升相控阵系统的成像、识别能力。 相似文献
3.
光动力疗法(PDT)以其超高时空分辨率、非侵入性及低毒副作用的优点,被认为是治疗癌症和各种非恶性疾病的有效疗法之一。本文主要综述了几类光敏剂发展历史、主要结构、特点及研究进展,分析了高性能光敏剂的开发动态,包括化学修饰;与具有特定细胞受体的其他配体缀合成复合光敏剂;采取纳米技术,如纳米颗粒输送,基于富勒烯的光敏剂等。基于此,指出具有临床应用前景的高性能光敏剂的基本特征、设计原则及发展趋势。 相似文献
4.
利用 4-羟基二苯甲酮( 4-HBP)和丙烯酰氯合成了 4-丙烯酰氧基二苯甲酮( 4-ABP),将其与丙烯酸类单体共聚制备了光交联型羟丙分散体( PCHAD)进一步与氨基树脂复配,得到了一系列光 /热双重固化羟基丙烯酸酯分散体 PCHAD-AR。利用差式,扫描量热仪、紫外分光光度计对 PCHAD-AR的光 /热双重固化行为进行了研究,探讨了光 /热双固化顺序和氨基树脂含量对涂膜性能的影响。结果表明:加入氨基树脂后不影响双固化体系的光交联行为;最佳固化工艺为先光后热固化,当光固化 60 s、170 ℃热固化 20 min,氨基树脂用量为分散体的 10%时,涂膜的 Tg为 57. 1 ℃,凝胶含量达到 98%以上,涂膜硬度为 3H,柔韧性为 0. 5 mm,附着力 0级,耐酸、耐醇、耐水稳定性均达到 10 d以上,相比于单一的光、热固化体系,双固化体系涂膜耐碱性提升,涂膜外观无明显变化的时间由 1d延长至 3d。 相似文献
5.
6.
为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
7.
针对工业生产领域有线设备检测光功率的不便,从应用角度出发,提出一种基于LORATM调制的低功耗光功率检测标签设计。无线低功耗光功率检测标签由光传感器、低功耗处理器、LORATM调制解调器和锂电池组成,光传感器将光强转换为大小变化的电流,通过对电容充放电和单稳态触发器,产生频率变化的脉冲信号,低功耗处理器在固定时长窗口下检测脉冲个数从而获得光功率,并通过LORATM调制将数据发送至手持PAD进行数据展示。实验证明:本设计系统稳定,检测精度高,待机电流低至0.2mA。 相似文献
8.
古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。 相似文献
9.
针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
10.