溶胶-凝胶法制备LAMO/Ni_2Z复合粉体的微波吸收特性

采用溶胶-凝胶工艺首先制备La0.85Ag0.15MnO3和(Ba0.7Sr0.3)3Ni2Fe24O41的前驱体,经煅烧制得由钙钛矿结构的La0.85Ag0.15MnO3稀土锰氧化物和Z型六角铁氧体(Ba0.7Sr0.3)3Ni2Fe24O41组成的复合材料,利用X射线衍射仪和扫描电镜分别分析其微结构和形貌;使用矢量网络分析仪系统测量该复合材料的微波电磁参数和吸波性能,并对影响其微波吸收性能的主要因素及作用机理进行研究与分析。结果表明:1 250℃的煅烧温度下,La0.85Ag0.15MnO3含量(质量分数)为40%的复合材料的微波吸收峰值达-30 dB,在2~18 GHz频段小于-10 dB的吸收频宽为3.9 GHz,微波吸收性能明显优于La0.85Ag0.15MnO3单相材料和Z型六角铁氧体(Ba0.7Sr0.3)3Ni2Fe24O41单相材料;复合材料中存在介电损耗和磁损耗共存与协同作用,以及界面效应和磁电耦合作用,有利于介电常数调控和阻抗匹配优化,从而提高微波吸收性能。     

基于F240谐波信号发生器的设计方法和技巧

分析了基于Texas Instruments数字信号处理器F240的谐波信号器设计中正弦信号频率和定时时间的关系,高精度加法运算的实现,中断更新唯一原则,加减运算LACC原则以及SXM的作用,为该芯片的正确应用提供了一定的借鉴。     

RBF神经网络的一种新的学习算法

提出了构造性RBF神经网络的一种新的全监督式学习算法 .该算法在神经网络隐层引入新节点 ,并通过使新节点的输出方向尽力逼近学习残差的方向获取网络参数 ,从而减少学习误差 ,实现对训练样本的学习 .仿真结果表明了该新学习算法的有效性 .     

一种简单快捷的SVPWM算法

提出了一种只需一次无理数计算、利用简单四则运算即可实现的SVPWM算法,并对最简单的一种扇区判断方法进行了推导。新算法形式简洁,非常便于计算机实现。     

高能球磨与真空退火对纳米晶FeSiAl微波特性的影响

采用熔体快淬法制备了FeSiAl快淬带料, 并利用行星式高能球磨机对FeSiAl快淬带料进行了扁平化处理。重点研究了高能球磨处理和真空退火工艺对FeSiAl粉体材料微波电磁参数的影响。结果表明, FeSiAl快淬带料通过高能球磨处理能获得薄片状FeSiAl纳米晶材料, 后续真空退火处理工艺可以保持纳米晶结构和片状外形, 可使微波复磁导率实部和虚部进一步提高, 2 GHz处复磁导率实部μ'和虚部μ"分别达6.1和4.3。     

TMS320F240 DSP的串行通讯及编程

介绍了TMS320F240 DSP的串行通讯，重点分析了数据帧格式，多处理器通讯以及SCI中断，并给出了基于中断的SCI串行通讯程序，为掌握和应用该数字处理器的串行通讯提供指导。     

基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法

提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法．神经网络的结构在学习的过程不断变化,通过动态生成节点和学习误差反向传递,利用最小二乘法实现神经网络的快速学习．仿真结果表明,该学习算法具有学习速度快,学习精度高,泛化能力强等优点     

一类Markov 决策过程自适应决策的新方法

提出一种计算效率高且能以任意给定精度实现决策近优的新方法。该方法的原理是根据要求的决策精度对参数集进行有限区分,利用有偏极大似然估计器估计未知参数,并在决策过程中根据估计参数所在的分区获得控制对Markov过程进行决策。     

半导体Si载流子迁移率的统计模型计算模拟

半导体材料栽流子迁移率是表征其电导特性的重要参数,在半导体材料载流子散射机制理论基础上,基于玻耳兹曼方程和Mathiessen规则,通过对具有不同热运动速度的载流子漂移速度求统计平均值,建立了Si材料栽流子迁移率的玻耳兹曼统计模型.计算了模拟载流子迁移率的影响因素和变化规律,并得出电场作用下的饱和漂移速度为-Vdn=1.1×107cm/s, -Vdn=8.7×106cm/s,与基于实验数据的经验公式导出的结果基本一致,表明玻耳兹曼统计模型具有良好的适用性.     

一种三相三电平变流器的SVPWM新算法

针对电压型三相三电平变流器,提出了一种基于扇区映射、适用于三电平变流器控制、形式简洁的SVPWM算法.仿真结果验证了算法的正确性.