PIM卧管式三旋在催化裂化装置上的应用

分析了PIM卧管式三旋在催化装置应用过程中所出现的问题 ,并且有针对性地进行了改造 ,取得了良好的效果     

X射线光电子能谱(XPS)

在对许多材料的研究和应用中,了解其表面特性是很重要的。而要获得材料的表面特性,就需要一些特殊的仪器,对各种材料从成分和结构上进行表面表征。其中,X射线光电子能谱(XPS)由于其对材料表面化学特性的高度识别能力,成为材料表面分析的一种重要技术手段。 X射线光电子能谱的基本原理(图1)是当一束特定能量的X射线辐照样品,在样品表面发生光电效应,就会产生与被测元素内层电子能级有关的具有特征能量的光电子,对这些光电子的能量分布进行分析,便得到光电子能谱图。XPS起始于发现光电效应之后不久,1914年Rutherford即成功地表述了XPS的基本方程:     

碳素材料超声检测的信号处理方法

针对碳素材料超声无损检测存在信噪比较低的问题,从自相关性出发分析了典型超声检测信号的组成成分,提出了在自相关分析的基础上的小波去噪思想,探讨了自相关分析和小波分析相结合的信号处理方法。利用此方法进行实际超声信号分析效果良好。     

一种新的直扩超宽带系统快速同步方案

本文提出了一种新的基于能量窗的直扩超宽带系统码片同步方法，通过设计具有重复特性的码来提高能量窗的信噪比，从向可以较为准确地获得码片同步，并将窗口中的信息作为接收端本地信号与接收信号进行匹配接收，这样可以存未知接收信号相位的情况下有效地接收多径能量，提高接收信噪比。在完成码片同步之后再进一步进行PN码的相位同步，这里以线性搜索为例分析得到超宽带信号总的平均同步时间，并与现有的超宽带同步方案进行了比较，新方案将信号捕获分成两部分完成，大大降低了超宽带信号捕获时间。     

基于小波神经网络的信号识别

信号的分选和识别技术在当今信号处理的系统中占有相当重要的地位.小波分析和神经网络是近年来兴起的一种分析信号方法.文中对二者的结合问题进行了研究.小波空间可以作为信号分类的特征空间,进而可以通过神经网络对信号进行特征识别.小波神经网络是基于小波分析而构造的神经网络模型.在信号调制类型识别中,利用小波伸缩平移把信号分解到不同频道上进行特征提取;把提取的特征信息输入神经网络进行分类.仿真结果表明,利用此方法可以较好的对信号进行分选和识别.     

一种基于服务质量的节能无线传感器网络MAC协议

为了平衡网络能耗与QoS,提出了一种基于服务质量的节能MAC协议-QE-MAC.该协议一方面采用由Hill等人提出的低能量载波侦听技术降低节点能耗,另一方面,采用冲突避免、回复确认、区分优先级和失败重传等机制确保分组传输的可靠性,以及使用业务固定短周期发起策略来解决分组接收的时延过大问题.模拟实验和测试结果都表明,QE-MAC能够以较低的网络能耗提供良好的QoS.     

基于变换的地震数据压缩技术

随着油田勘探开发的不断深入,地震资料处理和解释的数据量越来越庞大.对这些数据进行合理压缩使用已成为当务之急.通过比较离散余弦变换、离散小波变换和离散小波包变换3种有损压缩算法的特点,认为小波变换适用于速度模型类数据的压缩,而地震数据使用小波包交换可以得到较好的压缩结果.离散小波包压缩算法对地震数据进行的大量压缩实验表明,数据压缩对频谱的影响很小,对于叠后数据按301的压缩率进行压缩是可行的.     

小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

天线基础知识（十二）

1中波发射馈线 在广播发射系统中，对馈线的要求是可靠的传输额定的高频率，其次是在传输中的能量损耗要降低到最低限度。中波发射馈线可分为平衡式和不平衡式两种馈线。平衡式馈线又分为：架空明线二线式、四线式、六线式、对称射频电缆，而不平衡式馈线分为六线式、八线式、十二线式、十六式和多线式笼形馈线及射频电缆等。