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通过分析电子侦察中数据挖掘的特点,对雷达辐射源的参数测量误差分布特点进行分析.在传统直方图统计算法的基础上,提出一种面向雷达辐射源特征分布的优化校正算法,通过理论分析和仿真手段验证了校正算法对提升雷达特征参数分布规律分析性能的改善. 相似文献
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微波反射光电导衰减法测量InGaAs 吸收层的均匀性 总被引:1,自引:0,他引:1
外延材料的均匀性对制备大型线列和二维面阵焦平面阵列(FPA)探测器非常重要.用微波反射光电导衰减法(μ-PCD)分别在300 K和85 K温度下测量了用分子束外延技术生长的p-InP/n-InGaAs/n-InP双异质结中掺杂InGaAs吸收层的载流子寿命分布图,并详细论述了这种测试技术的理论基础.在300 K和85 K时,平均寿命分别为168.2 ns和149.4 ns,结果与ZnS/n-InGaAs/n-InP的基本一致.寿命变温曲线表明,中等掺杂InGaAs载流子寿命在低温下变化较小.μ-PCD法可以非接触无损伤快速测量p-InP/n-InGaAs/n-InP双异质结中InGaAs的寿命图,对于表征InGaAs吸收层的均匀性有潜在的应用,这对研制均匀性良好的InGaAs焦平面探测器非常重要. 相似文献
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文章针对采样频率为44.1kHz的16位数字音频信号,采用CookBook方法,研究设计了用于过采样率为64倍的音频数模转换器的五阶3比特输出sigma-deha(∑-△)调制器。该调制器通带内信噪比(SNR)的matlab仿真实验结果达到了120dB以上,能够很好的抑制通带内噪声。该调制器设计结构采用前反馈和负反馈分支的∑△型.大大降低了电路的复杂性,使硬件实现十分方便,具有重要的应用价值。 相似文献
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针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。 相似文献
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Kun Guo Zhimin He Song Lu Pengjun Zhang Ning Li Lipiao Bao Zhixin Yu Li Song Xing Lu 《Advanced functional materials》2023,33(29):2302100
Carbon nano-onions (CNOs) as a novel form of carbon materials hold peculiar structural features but their electrocatalytic applications are largely discouraged by the demanding synthesis conditions (e.g., ≥1500 °C and vacuum). Using C60 fullerene molecules as the sacrificial seeds and melamine as the main feedstock, herein, a novel strategy for the facile construction of CNOs nanoparticles is presented with ultrafine sizes (≈5 nm) at relatively low temperatures (≤900 °C) and atmospheric pressure. During the calcination, in-depth characterizations reveal that C60 can retain the melamine-derived graphitic carbon nitride from complete sublimation at high temperatures (≥700 °C). Owing to the N removal and subsequent pentagon generation, severely deformed graphitic fragments together with the disintegrated C60 molecules merge into larger sized nanosheets with high curvature, eventually leading to the formation of N-doped defect-rich CNOs. Owing to the integration of multiple favorable structural features of pentagons, edges, and N dopants, the CNOs obtained at 900 °C present superior oxygen reduction half-wave potential (0.853 VRHE) and zinc–air cathode performance to the commercial Pt/C (0.838 VRHE). Density functional theory calculation further uncovers that the carbon atoms adjacent to the N-doped edged pentagons are turned into the ORR-active sites with O2 protonation as the rate-determining step. 相似文献
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For Peer-to-Peer (P2P) streaming services in mobile networks, the selection of appropriate neighbour peers from candidate peers with demanding data is an important approach to improve Quality-of-Service (QoS). This paper proposes a novel Effective Capacity Peer Se-lection (ECPS) scheme based on effective capacity. In the ECPS scheme, the neighbour peer selection problem was modeled using the Multiple Attribute Decision Making (MADM) theory, which considered multiple factors of candidate peers, including Signal to Interference and Noise Ratio (SINR), residen-cy time, power level, security, moving speed, and effective capacity. This model could increase the suitability of ECPS for wireless mobile environments. Then, the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solu-tion (TOPSIS) was used to solve the MADM problem and identify the preferred neighbour peers. Simulation results show that the ECPS scheme can improve the network throughput, reduce packet delay by about 82%, and al-most double the packet delivery ratio of the mobile P2P streaming service. 相似文献
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