南平地震台地倾斜仪器资料分析对比

该文利用南平地震台VS垂直摆倾斜仪、DSQ水管倾斜仪和VP宽频带倾斜仪3套仪器产出的观测数据资料,运用分析对比研究方法,从连续性、稳定性、M2波潮汐因子等方面出发,对南平台地倾斜仪器观测资料进行分析对比,以对观测仪器性能进行综合评价,为今后地震数据分析提供一定的研究依据。     

人sΔBAFF的高效原核表达及纯化

目的克隆TNF家族B细胞激活因子(BcellactivatingfactortotheTNFfamily,BAFF)胞外区134~285(sBAFF134-285)氨基酸残基段缺失突变体(sΔBAFF)的cDNA,并进行表达及纯化。方法以构建的重组质粒pUC19/sBAFF为模板,采用一步反向PCR法,扩增缺失编码sBAFF的142~160位氨基酸的核苷酸序列。经测序证实后,克隆入原核表达载体pQE-80L。经IPTG诱导表达,SDS-PAGE和Westernblot检测表达产物,Ni2+-NTA柱层析纯化目的蛋白。结果经一步反向PCR扩增后得到401bp的DNA片段,该片段序列与GenBank报道的编码人ΔBAFF的胞外区(sΔBAFF)cDNA序列一致。含sΔBAFF的表达载体在大肠杆菌中可表达出相对分子质量为18000的蛋白质并以包涵体的形式存在,经Ni2+-NTA柱层析纯化后得到高纯度的目的蛋白。结论已成功地制备出人sΔBAFF蛋白,为其功能的研究创造了条件。     

电网恢复初期和应涌流产生机理及影响因素分析

系统恢复初期,在空充主变的过程中由于其饱和导致和应涌流现象。针对该问题,从并联的两台变压器磁链解析式与和应涌流的积分表达式出发,指出和应涌流主要是由并联变压器公共点处电压的突变造成运行变压器的磁链改变而产生的,其大小由并联公共点处电压在一个周期内的积分值决定。然后深入分析了系统阻抗、运行变压器所带负荷量及负荷功率因数对和应涌流产生的影响。利用计算机仿真验证了分析的结论,为正确认识系统恢复初期和应涌流现象提供了有益的结论与参考。     

基于随机模型预测控制的卫星编队保持方法

针对卫星编队队形保持中存在的随机扰动问题,提出一种基于随机模型预测控制(SMPC)的编队构型保持控制算法。在保证精度的情况下,对非线性相对运动力学方程进行线性化离散处理。考虑到模型预测控制不易处理无界随机扰动的机会约束问题,提出有效解决随机变量信息模糊的分布鲁棒机会约束模型,并通过条件风险价值(CVaR)重构机会约束为可处理约束,得到基于随机模型预测控制的队形保持控制算法。通过计算仿真与传统的模型预测控制算法进行对比,验证了该算法的有效性和优越性。     

微型化显微成像系统的关键技术及研究进展（特邀）

神经环路动态功能的解析是当前脑科学领域的重点和难点,微型化显微成像技术为其研究提供了重要手段。相较于双光子荧光成像和光纤光度法,微型化显微系统能够在模式动物自由活动状态下进行长时程、单细胞分辨率、实时成像。近十几年来,科学家们围绕可穿戴、高稳定性要求,先后研制了单光子、多光子成像系统,并从荧光探针、光电子元件、数据传输等方面进行不断优化,提升系统性能,扩展应用范围。将从成像原理、基本结构、系统优化、应用方案及未来发展方向等方面对微型化显微成像系统进行分析和讨论,综述各方向研究进展,旨在为该领域技术提升和神经科学应用提供参考。     

东西关电厂作为南充遂宁电网黑启动电源点的可行性分析

电网全部或部分因故障停运后,采用黑启动方案,通过系统中具有自启动能力的机组带动无自启动能力的机组,可实现整个电网的恢复。分析了黑启动过程中的关键问题,对东西关电厂作为黑启动电源的可行性进行了理论分析,并对不同类型的水电机组作为黑启动电源的优劣进行了比较。最后通过PSCAD仿真和试验,验证了东西关电厂作为黑启动电源的可行性。     

南平台水管倾斜仪NS向异常调查与分析

南平台水管倾斜仪NS分量2016年3月12日-4月5日观测曲线出现了4次下降型阶变。为了确定成因,从缸体漏水、场地境、自然环境和观测系统等4个方面进行了调查和分析,最终确定该异常成因及异常非震兆性质。     

基于P2P的网络教学系统设计

当前的网络教学系统多采用C/S和B/S结构,存在单点故障、系统费用昂贵、资源利用效率低等问题。本文将P2P（Peer-to-Peer）技术和网络教学系统相结合,以JXTA为协议基础,提出了基于P2P的网络教学系统设计,能够有效地解决上述问题。     

∑-△技术在锁相环频率合成器中的应用

文章分析了小数分频频率合成器中存在的相位杂散的问题，介绍了采用∑-A调制技术的小数频率合成器。详细介绍了∑-△调制频率合成器的原理和实现方法。这解决了频率分辨率和转换时间之间的矛盾，同时大大提高了噪声性能。     

基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示

时间序列的分段线性表示算法通常基于单一的启发式规则,难以适用于不同数据特征的时间序列。借鉴了边缘算子的思想来提取时间序列的边缘点,提出了一种基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示算法。在来自不同领域的公开数据集上进行的实验结果表明：与两种主要的分段线性表示算法相比,该算法具有更好的拟合性能,并且更为稳定,能够适用于各类不同数据特征的时间序列。