链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

电子监控盒解决分路不良问题的原理及效果

近年来,随着国民经济的快速发展,社会对煤、电等能源的需求日益增加。大秦线重载铁路担任着巨大的煤炭运输任务,而稳定良好的设备性能状态是高密度、高重载运输的前提。其中,轨道电路中分路不良现象会严重地威胁行车安全,是影响运输任务完成的因素之一。文章主要结合现有解决方式加装电子监控盒的原理及应用效果进行阐述分析。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

毒品滥用流行病模型的稳定性分析

现有毒品滥用流行病模型假设吸毒者康复后对毒品拥有永久"免疫"力，而忽视了其再次成为毒品易感者的可能性。针对这一问题，通过考虑社区治疗和隔离治疗两种措施，分析了毒品滥用人群的演化过程，提出了基于暂时"免疫"力的毒品滥用流行病模型，并计算了模型的基本再生数，讨论了模型平衡点的存在性和稳定性。当基本再生数小于1时，模型存在一个局部渐进稳定的无毒平衡点；当基本再生数大于1时，模型存在唯一的地方病平衡点，并利用几何方法证明了地方病平衡点的全局稳定性；当基本再生数等于1时，如果满足一定条件，模型出现后向分支现象。数值模拟验证了上述所有结果。研究结果表明提高隔离治疗率、改善社区治疗效果和降低接触传染率可以有效抑制毒品滥用的流行。     

低成本高分辨率电化学传感技术测量大气N_O

为解决三电极电化学传感器分辨率过低、光学探测仪器成本高昂的困扰,设计了以STM32为核心的NO_2电化学传感器监测系统,利用低成本高分辨率电化学传感技术测量大气中NO_2的体积分数。实验表明:-10～10℃时传感器响应时间T90受温度影响严重,传感器灵敏度温度特性曲线S (T)=0. 197 60+0. 002 13T-0. 001 21T2(-10℃相似文献   

钯膜反应器柴油重整制氢模拟与验证

为了研究钯膜反应器柴油重整制氢工艺的反应规律,对其进行热力学和动力学建模,并通过实验验证模型的准确性。采用顺序模块法将钯膜反应器分为连续的子反应器和子分离器,模拟钯膜反应器的反应分离耦合过程,通过灵敏度分析,研究钯膜反应器中各反应因素等对氢气收率的影响规律。结果表明,钯膜反应器较无膜反应器可突破热力学平衡的限制,减小反应体积,在低温下可获得较高的氢气产率。在一定条件下模拟结果与实验值误差为8.9%,证明该仿真模型可对实验研究起到预测和指导作用。     

移动机器人路径规划方法研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术，它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。综述了移动机器人路径规划技术的发展现状指出了各种方法的优点与不足，最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

索尼MDR-EX90SL入耳式耳塞

MDR-EX90SL是索尼最新推出的新款入耳式耳塞，其主要特点是采用了13．5mm的铷磁铁驱动单元．可展现更宽广的音域，同时耳塞的密闭式腔体结构还采用了MDR-CD900声学控制技术，声音还原非常真实。MDR-EX90SL加入了吸音棉及垫圈等6种有利于调整音质的材料．其阻抗为16欧姆（1kHz）．声压灵敏度为106dB／mW．频响范围为5Hz-Z5kHz。据介绍，MOR-EXgOSL在整体上能达到录音棚监控的专业水准。MDR-EX90SL的配件为转接线、小中大三种耳机套垫以及保护性皮套。它的售价为12390日元（约合人民币870元）。