Pattern时延差编码四信道水声通信技术研究

本文所研究的是基于Pattern时延差编码（PDS）体制下的水声通信技术.PDS水声编码体制利用Pattern码片出现在码元窗的时延差值进行时延编码,通过码元分割,有效的降低了水声信道的多途干扰;通过频率分割划分四个通信信道,增加通信速率至1000bit/s.在接收端利用带通滤波器来实现通信信道分割,每个信道再应用拷贝相关器实现码元分割并估计出时延差值,完成译码.仿真实验表明,该系统适合于大量不同水声信道高可靠性工作,为水声通信网络化打下坚实基础.     

三层干扰下的最优无线电信道问题的研究

研究了 2 0 0 0年 MCM— B题 ,将问题推广到有三层干扰的复杂情况 ,给出并严格证明了 ( k,1,1)问题的最优解     

成对组合弯头ζ值的试验研究

本文试验研究了成对组合弯头组合后局部阻力系数ζ值的变化规律,并结合生产提出了建议.     

沉积物中壬基苯酚类雌性激素化合物的加速溶剂提取方法研究

为了同时提取和检测沉积物中的雌性激素化合物对壬基苯酚(NP)、对壬基苯酚一乙氧醚(NP1EO)和对壬基苯酚二乙氧醚(NP2EO),对加速溶剂提取体系的各种条件和对壬基苯酚类化合物的硅烷基化反应条件等进行了优化。在丙酮和丙酮-二氯甲烷混合液(丙酮含量≥60%)介质中,这些化合物的硅烷基化反应很快达到反应终点。加速溶剂提取体系的最佳提取条件是120℃、8.4MPa、两次循环提取;最佳提取溶剂是二氯甲烷。与索氏提取和酸化悬浮液液提取比较,明显提高了提取率、重现性和准确性。平均添标回收率在89.3%~95.7%之间,相对标准偏差为2.3%~13.4%。本方法对壬基苯酚、对壬基苯酚一乙氧醚和对壬基苯酚二乙氧醚化合物的检出限分别为10、30、35ng/gdw(干重)。     

电热蒸发进样微波等离子体炬原子发射光谱法中共存元素的影响

本文考察了以微波等离子体炬（MPT）为光源，电热钽丝环进样时，溶液中共存元素对发射信号的影响。     

ICP-AES中Ca、Al之间相互干扰的研究

本文在不同条件下比较详细地研究了Ca与Al在ICP-AES中的相互干扰,结果表明:这种干扰的垂直空间分布与其它元素的基体效应不同,特别在低观察区域Ca、Al之间呈现较为明显的相互抑制效应,说明Ca和Al之间产生了溶质挥发干扰。对分析条件特别是入射功率、载气流量及观察高度进行最优化可以使这种干扰减至最小。     

一种新型频域均衡器在水声通信中的应用

在传统频域均衡器的基础上,结合多载波频移键控调制方式的频谱结构,利用接收信号和参考信号的相关性及均衡器的滤波系数,提出了一种兼具均衡与解调功能的新型频域均衡器结构.该均衡器简单、有效地克服了水声信道中多径传播产生的码间干扰和频率选择性衰落等问题,简化了水声通信系统接收机的复杂度. 新型频域均衡器的解调原理以非相关解调算法为基础,但由于利用了均衡器的计算结果,其差错性能优于传统的非相关解调算法,计算机仿真试验表明,改进后的方法使差错性能提高了2 dB;实际水声通信实验表明,该均衡器能够有效地提高水声通信系统的可靠性,具有很好的应用前景.     

电感耦合等离子体原子发射光谱分析中不同电离电位元素基体效应的比较研究

选择不同电离电位的基体元素K、Na、La、Y和Mg,比较研究了它们对分析元素谱线强度的影响,其影响程度与谱线激发电位及基体元素电离电位有定量的相关关系。碱金属基体(K、Na)和非碱金属基体(La、Y和Mg)对分析元素检出限、背景强度及其相对标准偏差的影响显著不同,后者的记忆效应也大于前者。La的电离电位与Na相差不大。但其基体效应与Y相似,表明墓体效应与基体元素的化学性质有关。     

石墨炉原子吸收光谱法测定磷矿石中微量铅

研究了石墨炉原子吸收光谱法测定磷矿石中微量铅，探讨了熔样过程，基体效应，共存元素及载气流速等干扰，并进行了干扰抑制试验，提出了最优方式对磷矿石中微量铅进行测定，回收率为90．5％～107．0％。     

气相分子吸收光谱法测定地下水中亚硝酸盐氮、氨氮、硝酸盐氮

采用气相分子吸收光谱法测定地下水中的亚硝酸盐氮(NO2^-)、氨氮(NH4^+)、硝酸盐氮(NO3^-)。考察NO2^-,NH4^+和NO3^-测定时的相互干扰,并给出了相应的消除方法。研究结果表明,测定NO2^-时,NH4^+和NO3^-无干扰;NO2^-对测定NH4^+和NO3^-产生干扰,可分别采用分段法和加入2滴10%氨基磺酸溶液的方法消除干扰;对于不含NO2^-或NO2-含量不高的地下水样品,可简化操作步骤直接测定NO3^-。该方法测定结果的相对标准偏差为0.73%~2.74%(n=12),样品加标回收率为97.67%~100.28%。所用检测仪器具有流动注射、自动进样及在线绘制标准曲线的功能,简化了标准方法中的样品前处理过程,减少了样品的损失,实现了自动化分析,大幅提高了检测结果的准确度和工作效率。