一种ADC有效位数测试方法及工程应用

在对模拟信号进行信号采集处理时,需要利用模数转换器(Analog to Digital Converter,ADC)将模拟信号变为易于处理的数字信号.而ADC参数指标的好坏将直接影响整个系统的性能.评估ADC参数指标好坏的一个重要指标是ADC的有效位数(Effective Number of Bits,ENOB).对此...     

锆-铌合金的氢化

将锆-铌合金在880 ℃下氢化,然后辅以慢速冷却补充吸氢的工艺,最终可以实现氢化锆的H/Zr原子比达到1.80以上,并且无裂纹.在氢化过程中,原锆-铌合金中的铌以弥散小颗粒状的形式析出,并分散分布在氢化锆基体中;H/Zr原子比由最终停止氢化的温度和系统的氢气压力所决定;氢化时降温速度和氢气流量的控制对防止氢化锆的开裂起重要作用.X-射线衍射分析和金相观察表明,H/Zr原子比达到1.80以上的氢化锆为单一ε相,组织形貌呈平行条带状.     

中医药博物馆数字化平台建设研究

为了迎接网络信息时代数字化给博物馆所带来的挑战和机遇,中医药博物馆正在逐步实现数字化的发展,其数字化平台的建设是一项大型、综合性的信息化工程。中医药博物馆数字化平台主要涉及藏品资源的数字化采集,数据存储与安全管理,数字化资源加工应用和藏品资源的数字化展示、传播、研究等方面,同时探讨中医药博物馆数字化平台如何为中医药的发展提供强有力的支撑,从而提高中医药博物馆的核心竞争力。     

在非视距传播环境下无线定位的AOA算法

非视距传播(NLOS)是蜂窝无线定位的一个关键的问题,要提高无线定位的精度,必须有效减小非视距传播的影响.基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型(GBSB),提出一种减小非视距传播影响的AOA定位算法,该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于Kullback-Leibler与PCA的概率密度比值估计

为了更好地解决在机器学习和数据挖掘等领域中经常遇到的两个概率密度函数的比值估计问题,文中提出了一种新的概率密度比值估计算法.该算法基于Kullback-Leibler距离,综合混合高斯模型和主成分分析的概率密度比值估计方法,使用混合概率主成分分析为两个概率密度比值函数建模.在概率密度比值估计的过程中,不是分别估计比值函数的分子和分母,而是对整个比值函数进行混合组成建模.算法避免了分别对分子分母的概率密度估计,降低了估计的误差.实验表明该算法能够获得较好的估计结果.     

Java Servlet模式的WebGIS性能优化研究*

探讨了使用Java Servlet模式实现WebGIS的优势与方法,采用GeoServer与OpenLayers结合的方式设计并实现了一种Java Servlet模式的WebGIS系统.由于服务器端性能的优劣直接影响到客户端用户的使用和体验效果,因此对WebGIS服务器端性能问题进行了深入研究,提出了JVM(Java虚...     

PLC应用系统的抗电磁干扰研究

阐述了PLC应用系统存在的主要电磁干扰,针对电磁干扰的不同途径,论及了电源抗干扰设计措施和输入输出电路抗干扰设计措施,分析了合理布线抑制辐射型干扰以及完善接地系统抑制接地干扰的具体措施。     

基于偏差分析的航空装备软件费用控制方法

针对航空装备软件费用控制与管理问题,提出了一种基于偏差分析的费用控制策略,给出了重大偏差标准设定方法,将挣值管理引入到航空装备软件费用监控中,解决了软件费用与进度的控制问题。研究结果表明,基于挣值管理的方法可准确掌握项目费用和进度的实施情况,当费用或进度偏离计划时,能够及时发现项目研发中存在的问题并采取策略进行调整,有效实现了软件费用和进度的监控与管理。     

EMD 10G线路接口卡的硬件设计与实现

针对现有网络接入设备难以满足流媒体等新业务要求的问题,深入研究了EMD(扩展用分复用单元)10G线路接口卡的功能与结构,并针对上行数据流的合路问题提出了基于FPGA的WDRR(加权欠账轮询)算法,该算法在不过度改变计算复杂度的情况下,使得时延性能得到改善;针对超宽表项的1920位组播查表问题,提出了FPGA+TCAM+2~*SRAM的组播流水线查表,与传统的查表方案相比,其效率提高了67%。最后通过仿真,测试表明该硬件设计方案能够满足ACR路由器对EMD 10G线路接口卡的要求。     

一种基于Sigmoid函数的改进协同过滤推荐算法

随着电子商务和社交网络的蓬勃发展, 推荐系统逐渐成为数据挖掘领域的重要研究方向。推荐系统能够从海量信息中定位用户兴趣点, 提供个性化服务。协同过滤算法能够有效分析用户偏好, 提供合适的推荐服务。针对评分矩阵稀疏时传统协同过滤算法性能很差的问题, 提出一种基于Sigmoid函数的改进推荐系统算法。利用Sigmoid函数对不同项目进行建模, 得到项目的平均受欢迎程度; 利用Sigmoid函数对不同用户进行建模, 将评分映射为用户对项目的喜好程度; 根据用户对项目喜好程度应该与项目平均受欢迎程度贴近的原则进行评分预测。在两组真实数据集合上的实验结果表明, 该算法较好地解决了数据稀疏性问题, 能够有效提高传统算法的预测准确性。