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载波机复用保护信号命令传输方式的分析和比较 总被引:1,自引:0,他引:1
从复用保护电力载波机的特点出发,分析比较了复用保护命令在高频通道中发送和传输的几种方式以及它们之间的差异。 相似文献
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基于Qu ECh ERS原理,该研究建立了多功能针式过滤器-高效液相色谱法快速检测豆芽中的吲哚乙酸。样品经1%乙酸乙腈和1 g氯化钠、2 g硫酸镁提取,多功能针式过滤器快速净化后,采用ZORBAX SB-C18(4.6×250 mm,5μm)为色谱柱,以乙腈和0.1%甲酸溶液为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL/min,柱温:35℃,检测波长:267 nm,对提取净化液中吲哚乙酸含量进行高效液相色谱检测。吲哚乙酸在豆芽基质中基质效应较小,故使用纯溶剂配制的标准曲线进行定量。结果显示,吲哚乙酸在0.05~10.0 mg/L范围内线性关系良好,相关系数为0.9999。在0.1~5.0mg/kg的加标水平范围内得到的平均回收率为80.6%~105.3%,相对标准偏差(RSD)是2.3%~4.6%。检出限为0.03μg/kg,定量下限为0.1μg/kg。该方法操作简单、准确可靠,适用于豆芽中吲哚乙酸残留量的快速检测。 相似文献
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广西电力调度程控交换机组网及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
随着调度程控交换机在电力系统中的应用,使调度程控交换机组网成为可能。通过对调度程控交换网的改造,从网络结构、编码方式等方面,介绍广西电力调度程控交换机的组网体制以及应用情况。 相似文献
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本研究建立了荔枝皮中儿茶素(C)、表儿茶素(EC)、没食子酸(GA)、原花青素B_2(PCB_2)、原花青素B_4(PCB_4)和原花青素A_2(PCA_2)含量的测定方法。样品经85%乙醇水溶液提取,Oasis PRi ME HLB固相萃取柱净化,高效液相色谱(HPLC)同时进行检测。色谱柱为Thermo Syncronis C_(18)(250×4.6 mm,5μm),以甲醇和1%冰乙酸溶液为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL/min,柱温35℃,检测波长280 nm。儿茶素、表儿茶素、没食子酸、原花青素B_2、原花青素B_4和原花青素A_2在0.5~100 mg/L范围内与峰面积呈良好的线性关系,相关系数均大于0.9998。平均添加回收率为83.00%~102.00%,相对标准偏差(RSD)在0.48%~0.83%之间。儿茶素、表儿茶素、没食子酸、原花青素B_2、原花青素B_4和原花青素A_2在荔枝皮中检出限分别为0.52、0.55、0.35、0.45、0.95和0.65 mg/kg,定量限分别为1.26、1.64、0.95、1.35、2.80和1.45 mg/kg。该方法简便、快速、准确,重复性好,可用于荔枝皮中C、EC、GA、PCB_2、PCB_4、PCA_2的含量同时定量测定。 相似文献
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建立同步测定香蕉全果、香蕉果肉和香蕉叶中烯效唑、多效唑等9种植物生长调节剂(Plant Growth Regulators,PGRs)的多功能过滤器净化-超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS),为香蕉中多种PGRs残留的同步测定提供技术参考。样品经1% (V/V)乙酸-乙腈提取,多功能针式过滤器净化,净化后的提取液以UPLC-MS/MS在选择反应监测模式下对烯效唑等9种PGRs目标物残留进行测定。在0.001~0.50 mg/L范围内,9种PGRs的浓度与峰面积呈良好的线性关系,相关系数均大于0.9992。在0.05、0.10、0.50 mg/kg的加标浓度下,回收率在80.50%~113.00%之间,相对标准偏差(RSD)在0.40%~5.60%之间,检出限(LOD)在0.20~10.00 μg/kg之间,定量限(LOQ)在0.70~33.50 μg/kg之间。该方法快速简便、灵敏准确,可用于同步测定烯效唑等9种PGRs在香蕉全果、香蕉果肉及香蕉叶中的残留。 相似文献
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分数阶微积分具有历史依赖性、全局性以及遗传性,将其引入神经网络能够更准确地刻画神经元的记忆、认知、决策等特征。耦合复值神经网络(Coupled Complex Valued Neural Networks,简称CCVNN)可以表现出子网络之间的信息交互与协作,使得分数阶系统表现出更加复杂而丰富的动力学行为。本文结合分数阶Lyapunov稳定性理论、神经网络系统理论以及特殊函数的性质,在Caputo分数阶导数意义下分别讨论CCVNN的同步问题。鉴于耦合复值网络具有高效处理二维数据的能力,本文研究分数阶复值神经网络的投影同步问题,结合M-矩阵理论建立保证网络实现Mittag-Lefflfler投影同步的充分条件。最后,采用分数阶微积分的性质和调和级数的发散性详细证明网络的自适应同步问题,通过提供相应的数值实例来验证理论分析中设计的控制策略和建立的同步准则。 相似文献
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模型引导法是一种简单、方便的三维重建方法 ,由于轮廓搜索过程的需要 ,该方法要求用于重建的投影数据必须有完整的基于图元的点数据。一般情况下 ,输入的投影图文件中没有反映图元间位置关系 ,所以不能直接建立完整的点数据表。本文提出了由图元位置关系获取点数据的算法以及如何预处理投影图数据 ,以建立完整的点表。该算法在实体重建中已达到预期的效果。 相似文献
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