~(19)F(p,αγ)~(16)O瞬发核反应测定茶叶中的含氟量

本文介绍了在400kV高压倍加器上,利用~(19)F(p,αγ)~(16)O瞬发核反应测量国内150余种茶叶样品含氟量的原理及实验装置,给出了一批典型的测量结果。结果表明:同一品种的茶叶,茶的品级数越大,含氟量越高;茶叶的品种越好,含氟量越低。     

用质子激发X射线分析方法进行人发微量元素的分析研究

一、序言 质子激发X射线分析方法是瑞典人约翰逊在1970年首先提出来的。由于它具有灵敏度高、取样少、无损伤、快速、适用范围广等特点,使它在十余年中在生物医学、环境科学、地质、冶金、考古学和法学等领域得到了广泛的应用。我们应用质子激发X射线分析方法分析了人发中的微量元素。     

多用户MIMO下行链路物理层安全研究

随着无线通信的迅猛发展,如何实现信息的安全传输,越来越受到研究人员的广泛关注。考虑实际的通信场景,即发送端已知不完备的信道状态信息(channel state information,CSI),研究了多用户多输入多输出下行链路的物理层安全性能。具体而言,以最大化系统安全容量为多用户调度准则,采用最大比传输波束成形方案,获得了系统安全中断概率(secrecy outage probability,SOP)的闭合表达式及在高SNR下的渐近结果。除此之外,也获得了在已知完备CSI情形下,系统SOP的准确的理论结果及渐近结果。研究表明:已知不完备CSI情形下,网络可获得的分集增益为K;已知完备CSI情形下,分集增益为K×N_B×N_S,其中K、N_B、N_S分别代表用户数目,基站的天线数目和用户的天线数目。最终,通过蒙特卡洛仿真,验证了理论分析的正确性。     

基于AutoChips AC781x MCU的车窗纹波防夹系统设计

自动升窗逐渐成为市场青睐的亮点功能,车窗玻璃防夹在乘用车的普及率也在不断提高.整车厂需要一种高性价比、高可靠性的防夹方案.杰发科技(AutoChips)基于旗下汽车级微控制器AC781x可提供基于电机纹波电流防夹的解决方案.     

单载波频域均衡中的协作分集方法

为了克服单载波频域均衡技术中多径衰落对无线通信质量的影响,提出了一种＂均衡前向＂的协作分集方法.在该方法中协作伙伴把接收到的信号经过频域均衡后再转发到目的节点,并且把＂解码前向＂与＂均衡前向＂相结合以提高系统性能.仿真结果表明,协作分集可以有效降低系统的错误概率,并且两种协作方法结合的方法可以比单一方法得到更大的分集增...     

模拟短波接收机的数字化及其实现

介绍了一种模拟短波接收机数字化改造的设计方案.设计中沿用模拟短波接收机接收短波信号,对其输出的中频信号进行增益控制、模数转换、分集合成、信号解调、数模转换和低通滤波等数字化处理,从而改善了短波无线通信系统的性能,提高了接收信号的信噪比.     

低温水热法生长ZnO纳米棒阵列的电子结构及光学特性(英文)

使用低温水热法在Si衬底上生长ZnO纳米棒阵列.通过X射线衍射和扫描电子显微镜对ZnO纳米棒的结晶性和形貌进行观测.结果表明,六棱柱形ZnO纳米棒沿c轴方向的阵列性良好,且均匀致密的生长在衬底上.室温光致发光谱表明应用低温水热法可以得到光学性质良好的ZnO纳米棒阵列.使用同步辐射对ZnO纳米棒阵列的氧K带边进行X射线吸收近带边谱测量,研究了不同半径ZnO纳米棒阵列的局部电子结构及其半径对电子结构的影响.另外,对ZnO纳米棒及ZnO薄膜的局部电子结构进行了对比研究.     

C离子注入对SiO2薄膜光致发光特性的影响

先用湿氧化法在单晶硅表面生长了非晶态SiO2薄膜,再用不同能量的C离子对薄膜进行注入,然后用荧光光谱分析了注入参数(注入能量、剂量)与发光特性改变的关联。研究发现,C离子注入能显著影响薄膜的发光特性,并且薄膜发光特性的改变强烈依赖于C离子的注入能量和注入剂量。对C离子注入SiO2薄膜引起发光特性改变的可能机理进行了简单讨论。     

喷管在飞发一体化设计中的作用

随着飞发一体化设计技术的发展,飞机和发动机由相互独立逐步走向相互融合,喷管作为飞发一体化设计的重要部件,作用也变得更加重要.本文主要分析了喷管在不同飞发一体化设计技术发展阶段所发挥的作用,介绍了不同发展阶段喷管设计应着重考虑的问题.研究表明:在飞发独立设计阶段,喷管作为发动机的部件几乎不对飞机设计产生影响;在飞发联合设...     

基于网格法分集和主动学习的高光谱图像分类方法

针对高光谱图像分类过程中分类精度低和样本数量较少的问题,文中提出了一种基于网格法分集和主动学习的图像分类方法。该方法利用网格法将主成分空间划分成若干网格,在每个含有样本的网格中随机挑选一个样本,并将其原始光谱数据归入训练集;随后,采用主动学习方法,在其余样本中用K-近邻法选择不确定性最大的若干样本并入训练集,从而扩充了训练集,并使数据集具有代表性,提升了分类精度。同时,在数据处理过程中,联合运用主成分分析和线性判别分析对光谱数据进行降维,进一步提高了运算速度。实验结果表明,在Indian Pines高光谱数据集中,在少量训练集样本的情况下,该方法相较于随机分集和非主动学习,分别将总体分类精度提升了12.24%和19.76%。