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为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。 相似文献
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广州市建设工程检测行业发展正处于上升阶段,从从业单位、业务开展、技术创新和法规政策等方面对该行业发展现状进行了分析,认为该行业发展规模普遍较小、业务拓展有待提升、技术创新能力水平较为薄弱、技术人才队伍建设有待加强,并在此基础上提出了行业发展对策建议。 相似文献
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本文在最大重叠离散小波包变换的Hilbert谱方法的基础上,通过与广义解调分析方法的结合,提出了改进MODWPT时频分解的方法,并将其应用到输出信号为非稳态信号的时变系统参数识别问题中。重点介绍了对MODWPT的改进方法,并给出了具体的实现步骤。仿真结果证明,此法可以有效地处理快变信号,可以将具有多个分量的复杂信号,尤其是存在密集模态的信号,分解为若干个单分量信号之和,而这些单分量信号的频率都具有明确的物理意义,求出各个单分量信号后,对他们在时频域内组合,可以得到原始的较为复杂信号的完整的时频分布曲线。对于时频分布上,含有两阶或多阶频率较为接近的时变系统,有着较好的识别效果。 相似文献
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单传感器捕获的彩色-近红外(RGB-NIR)图像存在光谱干扰,从而导致重建出的标准彩色图像(RGB)图像与近红外(NIR)图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法,通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题,使得网络更容易训练,并且提升了网络的拟合能力。首先,用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征;然后,将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征;其次,为充分利用低级特征与高级特征,将多个残差稠密块提取到的特征进行组合;最后,通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组(IVRG)数据集、有植被的户外多光谱图像(OMSIV)数据集和森林(Forest)三个公开数据集进行实验。实验结果表明,所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。 相似文献