一种16QAM调制实现技术的研究

讨论了16QAM调制时应用不同类型和参数的滤波器对系统性能的影响．针对16QAM的特点，采用了存储波形累加求和法来代替一般的滤波成形，提高了调制速度．并利用其相位对称的特点将波形存储表压缩为原容量的1／4，有效地节约了存储空间．     

AC-16型沥青混合料工程设计级配范围研究

新《公路沥青路面施工技术规范》中AC-16沥青混合料的矿料级配范围定的太宽，需结合工程情况提出工程设计级配范围。在提出武汉地区沥青路面使用性能气候分区的基础上，对4种AC-16级配形成的沥青混合料的高温稳定性、水稳定性等使用性能进行了研究，提出适用于武汉地区高等级公路沥青路面的AC-16型沥青混合料的工程设计级配范围，并给出其设计级配的选择建议。     

基于ATmega16的双电源自动切换控制器

提出一种以AVR单片机ATm ega16为核心、以断路器为控制对象的双电源自动切换开关控制器的设计方案。充分利用高性能AVR单片机的片内资源,以其片内A/D转换器实现电源电压监测,以其输入捕获测量电源频率并配合外部中断测量相序,以其SPI总线接口控制数码显示驱动器,以并行接口连接按键以便设置参数并利用片内EEPROM存储参数,以并行接口经过光耦隔离实现断路器监控。采取硬件和软件双重抗干扰措施提高控制器的可靠性。     

基于DSP E1-16XS的硬件开发平台设计

介绍数字信号处理器E1-16XS开发平台的设计；详细说明该处理器和存储器的连接以及I／O的扩展方法，并配合相关的电路图加以说明，使读者能够快速了解该处理器平台的设计方法。最后针对PCB的布线问题提出一些建议。目前该开发板运行正常可靠。     

两株海洋聚球蓝细菌(Synechococcus spp.)的16s rDNA系统发生及生理生态特征分析

利用流式细胞仪分析了黄海近海水样中聚球蓝细菌(Synechococcus)种群的组成,发现主要由藻红蛋白含量不同的两个类群组成.流式细胞仪分选后,用SN培养基培养纯化得到两株聚球蓝细菌IOCAS0401和IOCAS0402.荧光显微镜下镜检,两株菌在蓝色激发光(450～490nm)下发橘红色荧光,并且IOCAS0401的荧光较IOCAS0402强.扫描电镜观察发现IOCAS0401呈椭圆形,长轴大约1.2μm;IOCAS0402近似球形,直径约0.6μm.吸收光谱的检测表明,两者都有叶绿素a和藻红蛋白的特征吸收峰.其中IOCAS0401有藻尿胆素(PUB)和藻红胆素(PEB)吸收锋,而IOCAS0402只有PEB的吸收峰,两者均无藻蓝蛋白(PC)吸收锋.通过16s rDNA测序分析,结果表明两株菌都位于MC-A中的clade II类群,与从日本海域分离获得的MBIC10224菌株有较高的亲缘关系,虽然这三株菌都归为clade II,但单独成一分支,表明它们带有明显的西太平洋特色.     

CAV424倾角传感器的检测系统设计

在实验的基础上,提出一种设计差动电容传感器调理电路的新方法,引入AMG公司开发的将电容信号转换成电压信号的集成电路CAV424,以及CAV424在倾角传感器中的应用。另外,结合实例给出系统各部分的详细硬件原理图。     

基于无线数据传输的钢丝绳张力监测系统

介绍了一种用PICl6C73单片机控制的钢丝绳张力监测系统，由于矿井提升机工作环境的特殊性，检测的数据需要进行无线传输。给出了控制系统组成和工作原理．重点介绍了发送系统控制部分，给出了设计流程。该系统实现了低压无电缆线环境下的压力监测，提高了信号传输的可靠性和灵活性。它只需更换传感器和修改控制软件，就可以扩展到其他监控系统中。     

基于单片机的智能型低压断路器

介绍了基于Microchip公司的PIC16F877的智能型低压断路器原理及特点。该设备使用空芯电流互感器,分量程放大电路进行电流采样,在保证采样精度的前提下大大提高了电流的采样范围。利用PIC16F877单片机的优越性能,将数据采集、存储、外设控制、抑制干扰等功能集成到一块芯片中,同时采用了16×2字符型液晶作为显示器件,配合菜单式人机交互界面,实现了良好的人机交互。该设备的设计在抑制电磁干扰方面做了许多工作。     

16MnR二维弹塑性J积分计算方法研究

针对我国常用压力容器用钢１６ＭｎＲ长屈服增台，屈服后又明显硬化的特点。采用拟牛法编制了微机用二维弹性Ｊ积分计算有限元程序，并进行了精度考核，在非线性方程组的求解方法上，采用了拟牛顿法，并且根据积分围线的不同定义，分别沿单元边界积分和沿单元内高斯点积分计算Ｊ积分。数值算例表明：拟牛顿法有效了提高了非线性方程组的求解速度，其精度与ＥＰＲＩ法相比，偏差在５％之内，而且是偏于安全的，基于符合工程要求。     

统计-模糊分析法预测16Mn钢中厚板的力学性能

根据2450二辊轧机-2450四辊轧机轧制16Mn中厚板的开轧和终轧温度、二辊轧机和四辊轧机的压下量等主要工艺参数的测定值和钢板力学性能的测定值，利用统计回归分析所得的相关数学模型结合模糊聚类分析-模糊识别分析数学模型，建立了预测中厚板屈服强度σa和抗拉强度σb的相关数学模型，结果表明，16Mn钢中厚板材的屈服强度预测值和实测值的相对误差为2．9％～7．2％，抗拉强度σb的相对误差为0．1％～6．9％。