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91.
通过对原有平台系统的分析,建立了半球谐振陀螺平台系统稳定回路的模型,运用经典的超前滞后网络对系统进行了校正。仿真结果表明,该稳定回路具有较好的动、静态性能,能够满足系统的动、静态设计要求。目前该方案已应用于某型导弹的平台改造研制中。 相似文献
92.
以物质的电子、空间等结构性质为基础,运用Gaussian98和Cerius2程序包对偶极距(Dipole)、最高占据轨道能量(EHOMO)、最低空轨道能量(ELUMO)、分子总能量(E)、旋转键(Rotlbonds)、最弱的R-NO2键长(R-NO2 bond length,R为C或N)、氢键供体(Hbond donor)和中点势(Vmid)8种描述符进行了计算,采用Cerius2程序包中的QSPR方法建立了芳香系炸药密度与8种描述符之间的构效关系式,相关系数R为0.909,30个化合物所构成的训练集和15个化合物所构成的预测集预测密度与实测密度之间的平均误差分别为3.33%和2.94%。 相似文献
93.
利用动态密勒补偿电路解决LDO的稳定性问题 总被引:6,自引:0,他引:6
针对LDO稳压器的稳定性问题,设计了一种新颖的动态密勒补偿电路。与传统方法相比,该电路具有恒定的带宽,大大提高了系统的瞬态响应性能;同时将开环增益提高了30 dB左右,使LDO稳压器具有较高的电压调整率和负载调整率。通过具体投片,验证了该方法的正确性和可行性。 相似文献
94.
95.
.本文设计了一种基于IEEE 802.11 a/b/g和蓝牙多协议零中频收发机中双频段压控振荡器.该振荡器使用电流复用的方法,即将两个工作在不同频段的压控振荡器串联堆叠,达到了降低功耗的目的.通过Aglient ADS仿真,结果表明本文所设计的双频段压控振荡器功耗为12.22 mW,2.44和5.23 GHz载频处的相位噪声分别为-126.2和-120.1dBc/Hz@1 MHz,其性能完全符合IEEE 802.11a/b/g和蓝牙协议的要求.该振荡器将采用0.18 μm CMOS工艺实现,芯片面积为1.18 mm×0.67 mm. 相似文献
96.
97.
A compact Fano resonant temperature sensor composed of a micro-ring resonator (MRR) coupled double-T-shaped waveguide is developed. The coupling gap and coefficient of the device are optimized by the finite difference time domain (FDTD) method. The maximum slope ratio (SR) of the MRR-coupled single-T-shaped waveguide is ?2.13 dB/nm. The SR of the double-T-shaped waveguide is ?49.69 dB/nm which is 23 times that of the single-T-shaped waveguide. The simulation results show that the temperature sensitivity of optical intensity decreases with increasing temperature in the range from 303.6 K to 343.8 K. The wavelength-temperature sensitivity of the double-T-shaped waveguide microring is 76.5 pm/K. After introducing the double-T-shaped waveguide structure, the device''s performance is greatly improved, and the double-T-shaped waveguide has a good application prospect as a temperature sensor. 相似文献
98.
采用0.18μmCMOS工艺设计并制造了一款新型的应用于无线局域网的双频段低噪声放大器。设计中,通过切换输入电感和负载电感,来使电路分别工作在2.4GHz和5.2GHz频段。在1.8V的电源电压下,在2.4GHz和5.2GHz两个频段上,其增益分别达到了11.5dB和10.2dB,噪声系数分别是3dB和5.1dB。芯片总面积是0.9mm×0.65mm。 相似文献
99.
With the rapid development of information technology, short texts arising from socialized human inter- action are gradually predominant in network information streams. Accelerating demands are requiring the industry to provide more effective classification of the brief texts. However, faced with short text documents, each of which contains only a few words, traditional document classifi- cation models run into difficulty. Aggressive documents expansion works remarkably well for many cases but suf- fers from the assumption of independent, identically dis- tributed observations. We formalize a view of classification using Bayesian decision theory, treat each short text as ob- servations from a probabilistic model, called a statistical language model, and encode classification preferences with a loss function defined by the language models and the ex- ternal reference document. According to Vapnik's meth- ods of Structural risk minimization (SRM), the optimal classification action is the one that minimizes the struc- tural risk, which provides a result that allows one to trade off errors on the training sample against improved gener- alization performance. We conduct experiments by using several corpora of microblog-like data, and analyze the ex- perimental results. With respect to established baselines, results of these experiments show that applying our pro- posed document expansion method produces better chance to achieve the improved classification performance. 相似文献
100.