建筑节能与中空玻璃

节约能源、保护资源是当今世界性的大趋势。合理利用资源,提高能源的利用率,是缓解能源紧张,保护环境的最佳途径。因此,节能降耗工作将是我国经济持续、稳定、高速发展中的一项重大而又艰巨的任务。本文阐述节能、建筑能耗与中空玻璃之间的关系。     

基于T-ψ有限元法的多目标函数变压器优化设计

随着电网容量和电压等级的不断提高,用户对电力变压器优化设计提出了更高的要求,该文基于矢量电位-标量磁位(T-ψ)有限元法(FEM)对变压器拓扑结构进行多目标函数优化设计,旨在提高变压器性能、降低制造成本.变压器设计涉及多参量多目标函数,故采用改进型广义差分进化算法(GED3)实现快速全局寻优.由于每个优选案例都需要采用有限元法对变压器性能参数进行验证,花费时间较长.为了减少变压器仿真验证所需时间,故在保证精度的前提下,寻优过程中采用较粗网格,待最优案例确定后,采用密网格与有限元法相结合对变压器各项性能参数加以对比验证分析.挑选最优案例与未优化变压器各项参数进行对比,优化后的变压器铜损降低4.5％,铁损增加0.81％,但总损耗降低3.62％,制造成本降低3.89％.且在采用粗细网格下,无载损耗误差为0.825％,为工程应用中可接受范围,验证了该文方法的正确性,且该方法可应用于其他电工装备优化设计中.     

基于DSP的便携式生命参数监护系统

设计一种新型的便携式生命参数监护系统。该监护系统能实现心电、呼吸频率、脉搏以及体温等多项人体生命参数的监测,且性能稳定。以数字信号处理器（TMS320F2812）为核心控制芯片,实现对系统中其他模块的控制功能,完成A/D采样、LCD液晶显示,及与PC机的通信等功能。该系统充分利用DSP的优势,仪器体积小、功耗低,是一种适用于社区医疗和面向家庭的新型多功能监护仪。     

一种用于胸腔监测的电阻抗成像系统

介绍了一种用于胸腔监测的电阻抗成像系统.利用直接数字合成器构建了多频激励信号源,采用DSP作为系统的控制与处理的核心器件,完成了系统各功能模块.设计了人体胸腔测量实验,并利用动态成像算法,进行了图像重建.成像结果表明系统设计合理、工作稳定;具有监测胸腔肺部通气状况和检测肺部组织病变的潜在能力.     

垂直腔面发射激光器的TO封装工艺操作误差分析

采用FRESNEL光学软件和MATLAB编程,详细分析了垂直腔面发射激光器的TO封装工艺操作误差对耦合效率的影响.发现在芯片横向偏移、芯片倾斜和管帽倾斜这三种操作误差中,管帽倾斜对封装组件的耦合效率影响最大.     

我国第一套国产化可控串补装置的阻抗控制

文章介绍了我国自行研制的第一套可控串补（TCSC）工程——甘肃220kV碧口——成县（简称碧成）线可控串补工程中可控串补系统的阻抗控制。系统试验证明：220kV碧成线可控串补系统能够平滑快速的进行阻抗调节，调节误差较小．响应速度满足工程要求。220kV碧成线可控串补系统控制器的设计已达到世界先进水平。     

一种12位双通道高速数据采集处理系统

一种采样频率为33.3MHz的数据采集处理系统。该系统主要由超高速模/数转换器AD9224和先进浮点型DSP处理器TMS320C32构成。其缓存容量为256K字节,数据精度为12位。该系统是一种典型的超高速数据采集系统,具有较高的精度和速度,并且可靠性和实用性也较高。     

掩埋隧道结VCSEL芯片小信号等效电路模型

提出了适用于一种1.55μm掩埋隧道结垂直腔面发射激光器(VCSEL)芯片的小信号等效电路模型.等效电路的提出是基于半导体激光器速率方程以及VCSEL芯片结构,电路中各元件都有严格的物理意义.根据实验测得芯片的反射系数及传输参数,通过小信号等效电路仿真模拟,得到电路各元件参数值.不同偏置电流下,模拟结果与实验结果吻合都非常好,证明了该等效电路的有效性.     

基于混合神经网络和注意力机制的卒中后抑郁早期筛查分类方法研究

脑卒中后抑郁症（PSD）是卒中后常见的并发症之一，严重威胁着脑卒中患者的健康。目前PSD的诊断主要依据病人的临床表现及各种量表，这类方法存在一定的主观性。脑电图（EEG）结合深度学习技术有可能为PSD诊断提供客观标准。本研究采集28名脑卒中后无抑郁受试者(PSND)和38名脑卒中后轻度抑郁患者（PSMD）的EEG信号，提出了一种基于注意力机制的长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（EEGNet）特征融合的端到端的PSD诊断框架。采用LSTM模型来学习EEG信号在时序上的依赖关系，引入的注意力机制对LSTM模型中时域信息进行权重分配来提高有用信息的利用率，最终通过EEGNet模块来提取EEG信号中更具表征的深层特征。通过10折交叉验证得出准确度、精确度、召回率、F1-Score和Kappa系数，分别为95.90%、95.75%、96%、95.82%和91.60%。与基础的深度学习模型相比，本文的方法能保持稳定的模型性能，对PSD的诊断具有较高的准确性，为PSD的筛查和诊断提供了一定的参考。