心中永恒的经典

音乐不分种族、语言，我们总能在其旋律中找到心灵共同的感触!国内的歌曲听得多了，换换口味，让耳膜来一番异国的畅游，新鲜感、惊奇等词汇会油然而来!再度回首那些曾感动过几代人的声音，在岁月沉淀中的“黄金系列”（此系列唱片是20世纪中、后期欧美最具实力乐坛巨匠的珍贵经典专辑，     

溶剂热法制备立方钛酸钡纳米晶

将钛酸丁酯和适量乙醇混匀后,与氯化钡水溶液在溶剂热条件下反应制备立方钛酸钡纳米晶。结果表明:以KOH为矿化剂,r(Ba:Ti)为1.1,φ(乙醇)为25.0%和150℃反应12h,可得平均粒径为60nm左右、分散性较好的钛酸钡纳米晶。当乙醇用量增大时,产物的粒径减小,分散性降低;随着r(Ba:Ti)的增大,产物粒径减小。当r(Ba:Ti)为1.6时,产物的平均粒径可减小至35nm左右;矿化剂的种类、反应温度和反应时间对产物的形貌及晶体结构没有影响。     

应用于超宽带穿墙雷达的极窄脉冲发生器设计

介绍了一种可用于超宽带(UWB)穿墙雷达的脉冲发生电路,讨论并分析了UWB中几种常用窄脉冲产生方法的特点及其局限性。基于雪崩三极管和射频双极性晶体管的雪崩特性,设计并制作了UWB脉冲电路发生器,指出电路中需要注意的事项及改进脉冲性能的方法,并获得亚纳秒级的超短、快速前沿的单极性UWB脉冲,幅度为28 V,宽度为0.95 ns。     

千兆以太网数据传输技术在数字化高频地波雷达中的应用

介绍了千兆以太网数据传输技术在数字化高频地波雷达中的应用,说明了具体的实现方法,验证了在数字化高频地波雷达中应用千兆以太网数据传输技术的正确性。     

圆孔形FSS对复合材料吸波效能的影响

利用拱形法对制备出的由频率选择表面(FSS)和两层吸波材料组成的夹层复合结构吸波材料的吸波效能进行了测试,研究了频率选择表面对复合吸波材料吸波效能的影响.结果表明:频率选择表面的加入改变了吸波材料的工作频段,拓宽了吸波材料的带宽,并且频率选择表面单元尺寸和电磁波入射角度不同,对其吸波效能的影响也不同.     

头盔显示器光学检测系统

为了对头盔显示器的目视系统做出整体性的评价,提出了一种简单可行的头盔显示器检测方法,设计了用于检测的光学系统。根据头盔显示器与检测系统光瞳匹配的需求,在设计中采用目镜结构的成像镜头,通过一片树脂非球面镜片实现了镜头的无畸变成像。检测系统的视场角为50°,入瞳大小为4mm,畸变量<0.1%,在-4D～3D头盔目镜测试条件下都能保持很高的成像质量,可以满足不同屈光度下头盔显示器目视系统的测试需要。     

基于纤芯失配多模干涉的光纤折射率传感器

基于多模干涉效应的单模-多模-单模(SMS)结构光纤折射率传感器通常需要进行包层腐蚀来提高灵敏度,而且易受环境温度影响。为克服SMS结构的这些不足,提出了一种新型的基于纤芯失配多模干涉的光纤折射率传感器,由单模光纤-色散补偿光纤-单模光纤(SMF-DCF-SMF)级联光纤布拉格光栅(FBG)构成,长度不超过100mm。对其灵敏度、线性范围和温度特性等进行了测试,实验结果显示在测量折射率为1.33～1.39的折射率液时,特征波长与折射率呈线性关系,灵敏度为232.8nm,级联的FBG具有良好的温度校准功能。     

TD-SCDMA HSDPA/R4业务同频互干扰的研究

HSDPA作为TD-SCDMA的增强型无线技术,为TD-SCDMA获取更高数据传输速率和更高容量提供了一条平稳演进的途径。文章在对TD-SCDMA HSDPA技术及HSDPA/R4组网方式分析的基础上,测试了某地TD-SCDMA网络中的HSDPA/R4业务同频互干扰,并对其进行了分析和研究,对TD-SCDMA网络的实际部署具有参考意义。     

稀土离子掺杂对钨酸盐荧光粉发光性能的研究(英文)

红色荧光粉的在制备荧光转换型白光LED时是不可或缺的,因为红色荧光粉在制备高显色指数白光LED中发挥着重要的作用。LiEuW2O8是最近几年最新发展起来的一种很有潜力的红色荧光粉。主要研究了稀土离子掺杂对LiEuW2O8发光性能的影响。采用高温固相法制备钨酸锂铕系列红色荧光粉。La3+和Sm3+取代LiEuW2O8中的Eu3+,La3+和Sm3+通过再吸收的方式将能量传递给Eu3+,实现对Eu3+的敏化作用。La3+和Sm3+的掺杂并没有改变样品的激发和发射峰,也没有改变晶体结构,但是掺入后能显著提高样品的发射强度。La3+的最佳掺杂量(物质的量分数)为3%,Sm3+的最佳掺杂量为4%。     

基于两级ＳＶＭ的Φ－ＯＴＤＲ系统振动事件识别算法

相位敏感光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法,结构比较简单,导致最终的模型识别准确率不高、泛化能力较差。针对上述问题,本文对实验采集的振动信号从时域、频域和空间域的多参量特征进行提取和融合,针对具体的振动信号识别问题,构建了一种两级支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别算法,对振动事件进行了两级分类,能够实现对相似振动事件的精确识别,识别准确率达90%以上。