基于完全互补码波形的非零多普勒目标检测

本文将完全互补码(Complete Complementary Code, CCC)应用于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达目标探测中，针对具有非零多普勒的多目标检测问题，提出一种基于广义普洛黑-修-莫尔斯(Generalized Prouhet-Thue-Morse, GPTM)序列和二项式系数加权的信号处理方法。该方法分别在发射端和接收端进行处理，在发射端采用GPTM序列设计方法调整脉冲的发射顺序，以降低由多普勒引起的距离旁瓣；在接收端通过二项式设计(Binomial Design, BD)方法为各接收脉冲加上不同权重，扩大目标多普勒附近的清洁区。为综合上述两次处理的优势，将两次处理得到的距离多普勒谱进行逐点最小化处理，得到最终的距离多普勒谱，然后进行有序恒虚警检测。仿真结果表明，本文所提的信号处理方法具有良好的旁瓣抑制效果和多普勒分辨率，能够有效检测出非零多普勒目标。     

温度对变压器绝缘缺陷影响规律的分析及验证

本文中作者研究了温度对油浸式变压器绝缘纸老化水平的影响,开展了频域介电谱测试得出不同的试验温度下绝缘纸的电导率频域谱.推导了温度、电导率和相对介电常数之间的作用情况,并进行实例验证.     

“自动控制系统工程设计”课程思政教学实践

学习不仅仅是自然科学知识的学习，更是社会科学、民族文化、正确人生观和价值观的形成过程，“课程思政”无疑正是实现该目标的捷径，它是当前高等院校思想政治教育的新模式。如何提升学生解决“复杂工程问题”的能力成为高校开展工程教育和“新工科”的难点和重点，而课程思政正是培养学生解决“复杂工程问题”中所需要的非技术因素的重要途径。“自动控制系统工程设计”是自动化专业高年级学生的一门专业课，当前关于“课程思政”的论述是指导思想居多、实施经验以及案例设计较少，针对该问题以“自动控制系统工程设计”为例，详细给出了“课程思政”教学案例的具体实施过程，对同类课程提供参考。     

VO2/GaAs异质结的制备及其光电特性研究

采用直流磁控溅射和后退火氧化工艺在p型GaAs单晶衬底上成功制备了n-VO_2/pGaAs异质结,研究了不同退火温度和退火时间对VO_2/GaAs异质结性能的影响,并分析其结晶取向、化学组分、膜层质量以及光电特性。结果表明,在退火时间2 h和退火温度693 K下能得到相变性能最佳的VO_2薄膜,相变前后电阻变化约2个数量级。VO_2/GaAs异质结在308 K、318 K和328 K温度下具有较好的整流特性,对应温度下的阈值跳变电压分别为6.9 V、6.6 V和6.2 V,该结果为基于VO_2相变特性的异质结光电器件的设计与应用提供了可行性。     

基于羧酸功能化离子液体的含铽发光材料的合成与表征

合成了两种带羧酸官能团的长链咪唑离子液体,离子交换前后分别溶解稀土氧化铽,得到新型的荧光软材料,荧光光谱及荧光寿命表征显示离子液体配体与稀土离子之间进行了有效的能量传递,此荧光材料兼具稀土离子的优异荧光特性和离子液体本身的性质,有较高的潜在应用价值.     

吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。