MC V-BLAST系统的MIMO信道盲估计

本文研究多载波垂直分层空时(MC V-BLAST)系统的下行频率选择性衰落多输入多输出(MIMO)无线信道估计问题.本文首先为MC V-BLAST系统提出了一种新颖的移不变性编码方法.利用上述移不变性性质,本文进一步提出了相应的下行频率选择性衰落MIMO无线信道的盲估计方法.仿真结果表明了本文移不变性编码方法的有效性和信道盲估计方法的性能.     

H2对UHV/CVD低温选择性外延生长Si1-xGex的影响

利用超高真空化学气相沉积(UHV/CVD)成功实现了Si1-xGex的低温选择性外延生长,并研究了H2对选择性外延生长的影响及其作用机理.以SiH4和GeH4为反应气源,在开有6mm×6mm窗口氧化硅片上进行Si1-xGex外延层的生长.首先分别以不含H2(纯GeH4)和含H2(90%H2稀释的GeH4)的两种Ge源进行选择性外延生长.通过SEM观察两种情况下氧化硅片表面,发现H2的存在对选择性外延生长有至关重要的作用.接着以90%H2稀释的GeH4为Ge源,变化Si源和Ge源的流量比改变H2分压,以获得SiH4和GeH4(90%H2)的最佳流量比,使外延生长的选择性达到最好.利用SEM观察在不同流量比时,经40min外延生长后各样品的表面形貌,并对其进行比较,分析了H2分压在Si1-xGex选择性外延生长中的作用机理.     

酸化铝盐絮凝-碱渣回流处理漂染废水

在以酸化法回收硫化染料等残洗液后,与漂染废水混合,同时加入适量的生活污水,以硫酸铝为絮凝剂,用Na_2CO_3、Ca(OH)_2碱化污泥作助凝剂,经砂滤后出水COD_(Cr)去除率可达80.8％,脱色率90％,排渣体积为一般化学法的30％。     

一种高选择性三阶带通三维频率选择表面

提出了一种具有高选择性和三阶带通响应的三维(3-D)频率选择表面(Frequency Selective Surface,FSS).该3-D FSS的单元结构由3个贴片金属方筒和3个介质方筒嵌套而成,产生3个传播路径.2个方形同轴路径提供方形槽谐振,产生2个传输极点,平行板路径提供半波长谐振,产生另一个传输极点,由此形...     

可编程的选择性焊接

选择性焊接可以明显地改善复杂PCB组装中通孔互连的转换成本和质量，为此被广泛地应用于混合组装的PCB中。本论述了自动化选择性焊接的方法和优点，通过与通孔元件的其它焊接方法进行了比较对自动选择性焊接技术做了详尽的介绍。     

二极管激光焊：下一代非接触式焊接技术

由于高功率二极管激光器近来成本不断降低，采用激光的选择性焊接在微型互连上的应用越来越广泛。     

什么是OFDM

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是一种多载波数字调制技术,也可以被当作一种复用技术。具有频谱利用率高、抗多径干扰等特点,OFDM系统能够有效地抵抗无线信道带来的影响,例如信道的频率选择性衰落,脉冲噪声和共信道干扰的影响。     

一种具有片上译码/放大功能的微阵列电路及其与生物纳米系统的集成

提出了一种用SMIC 0.18μm CMOS混合信号工艺实现的全集成CMOS微阵列生物芯片,并成功地实现了其与一种新的生物纳米系统的集成. 该电路实现了19μm×19μm电极的4×4 (16单元）阵列,反相电极,电流模式放大器,译码电路,以及逻辑控制电路的单片集成,并能够提供-1.6~1.6V的组装电压,8bit的电位分辨率及39.8dB的电流增益,电源电压为1.8V,而失调和噪声电流分别为5.9nA和25.3pArms. 在实验中,利用该电路实现了对30nm聚乙烯醇包裹的磁性粒子的片上选择性组装,并对实验结果进行了讨论,从而验证了该电路的正确性和该集成方法的可行性.     

用物理—化学混合溶剂选择性脱除硫化氢与有机硫

在φ76×6的填料吸收塔试验装置上,采用甲基二乙醇胺－环丁砜－水溶液对高含硫天然气（H2S：7．1×10^-2φ,CO2：5．1×10^-2φ,有机硫：290mg/m^3)进行了3．3MPa压力下的选择性脱除硫化氢与有机硫试验,考查了溶液组成、吸收温度、气液比等对净化气中硫化氢含量、CO2共吸收率与有机硫脱除率的影响。在适宜的操作条件下,净化气中硫化氢含量稳定低于200mg/m^3,有机硫低于60mg/m^3,CO2共吸收率约为60×10^-2。     

FloatBag选择性神经网络集成及其在人脸检测中的应用

神经网络集成利用多个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各神经网络在该示例下的输出共同决定.本文提出利用FloatBag的方法择优选择个体神经网络,进而用平均值的方法组合各个体网络.最后,我们将FloatBag方法应用于多角度人脸检测中.实验证明,这种方法优于一般的神经网络集成方法.