采用同心旋转调制盘的红外检测系统

介绍了采用同心旋转调制盘和相应的逻辑门积分计数的积累检测技术的基本原理，并给出采用同心旋转调制盘的红外检测系统的基本结构，介绍了同心旋转调制盘系统的设计方法，通过对实验结果进行分析，表明同心旋转调制盘技术在红外检测系统应用中可以大大地改善系统的性能，提高了探测概率，降低了虚警概率。同时分析了该系统存在的问题，为红外检测技术的进一步发展提供一些经验。     

小块气藏早期动态特征综合评价

应用试井方法，提出一套比较切合实际的小块气藏动态特征综合评价方法，推导出水驱气藏水侵量的计算公式，编制了天然气高压物性参数计算和气藏稳产年限预测等程序软件。     

2-乙基己酸的制备

研究了 2乙基己酸的制备 ,该反应是 2乙基己醇与氢氧化钠在催化剂存在下进行氧化、脱氢 ,生成产物2乙基己酸。通过实验找到了一种新型、高效、廉价的催化剂 ,以及最佳反应条件。通过对 2乙基己酸的分析测试 ,产品完全符合质量标准。     

采用纯化学物质校准仪器测定钛合金中碳量

采用纯化学物质对高频加热－红外检测碳硫仪校准，对钛合金中的碳量进行测定。     

基于TC8830AF的智能语音卡结构与设计

本文描述一种基于８０３１单片机和ＴＣ８８３０ＡＦ语音处理器的ＰＣ机智能语音卡，通过软硬件设计解决了ＰＣ－８０３１－ＴＣ８８３０ＡＦ结构中的通讯问题。该语音卡在进行语音的合成、编辑和播放时，仅占用极少的ＰＣ机ＣＰＵ处理时间，能满足计算机系统进行实时语音合成的要求。     

云南丽江旅游的发展与大研古镇的发展方向问题

一、发展过程与现状 (一)古城和雪山完美地结合,特点突出,古镇拉动效应明显 丽江有丰富的旅游资源,如独特的东巴文化、古城、雪山等等。经过一段时间发展,丽江旅游产品也形成几个比较突出的亮点,如古城-雪山产品,古城如此完整,雪山的风貌如此突出,而且古城和雪山在不大的地理范围内集中到一起,这在国内是很难得的。古城被评为世界文化遗产后还形成了一个显著的市场拉动效应。     

声光效应拉曼-内斯方程矩阵级数解法及声光调制器优化设计

提出一种求解正常声光相互作用拉曼 内斯 (Raman Nath)方程的矩阵级数解法 ,该解法直观方便且具有普遍性。计算结果表明 ,对Q =4 1π ,Bragg衍射的效率只有 97 5 % ;对非对称入射 ,以往的Raman Nath近似解误差较大 ;指出提高Bragg衍射效率的有效途径在于提高声光频率比并给出计算声光器件最优长度的计算公式。     

碳纳米管(CNT)场发射显示器的关键技术的研究

对碳纳米管阴极的制备以及场发射显示器的真空封装技术进行了研究.利用一种新的碳纳米管生长工艺制备出了具有优良场发射性能的碳纳米管阴极.并将这种直接生长的碳纳米管薄膜作为阴极,结合一种弹性封装工艺,开发了一种具有简单字符显示功能的场发射显示器.该显示器在较低的工作电压下就可获得高亮度的显示效果,并且器件的亮度与驱动电压成较好的线性关系,这将有利于未来的碳纳米管场发射显示器实现高亮度和多级灰度显示.器件的持续工作寿命测试已经超过5500小时,充分验证了碳纳米管作为场发射阴极的应用潜力.     

A Neural Network Approach for Signal Detection in Digital Communications

In this paper, we propose a new approach for signal detection in wireless digital communications based on the neural network with transient chaos and time-varying gain (NNTCTG), and give a concrete model of the signal detector after appropriate transformations and mappings. It is well known that the problem of the maximum likelihood signal detection can be described as a complex optimization problem that has so many local optima that conventional Hopfield-type neural networks fail to solve. By refraining from the serious local optima problem of Hopfield-type neural networks, the NNTCTG makes use of the time-varying parameters of the recurrent neural network to control the evolving behavior of the network so that the network undergoes the transition from chaotic behavior to gradient convergence. It has richer and more flexible dynamics rather than conventional neural networks only with point attractors, so that it can be expected to have much ability to search for globally optimal or near-optimal solutions. After going through a transiently inverse-bifurcation process, the NNTCTG can approach the global optimum or the neighborhood of global optimum of our problem. Simulation experiments have been performed to show the effectiveness and validation of the proposed neural network based method for the signal detection in digital communications.