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1.
利用微环谐振腔阵列进行光码分多址编解码过程中,微环谐振腔反射谱的自由频谱宽度(FSR)范围制约该系统用户容量的提升.本文提出了一种新型的基于游标效应的串联哑铃型微环谐振腔光编解码器.利用Matlab建立了半径分别为40μm-30μm-40μm的哑铃型微环谐振腔光编解码器模型.详细分析了光反射谱伪模抑制与耦合系数的关系,研究了耦合系数、码片速率对串联哑铃型微环谐振腔光编解码器性能的影响.结果表明,与半径分别为40μm-40μm-40μm的传统串联微环谐振腔编解码器相比,哑铃型微腔编解码器FSR值扩大了4倍.理想情况下,用户容量可呈指数增长.同时,互相关峰值比(P/W)与自相关峰值旁瓣比(P/C)分别提高了约33%和8%. 相似文献
2.
3.
聚合诱导自组装(PISA)技术是制备嵌段共聚物纳米自组装体的一种新技术.相较于传统的嵌段共聚物自组装技术,该技术具有边聚合、边组装的操作简便性特点,同时还具有纳米自组装体形态可控、固含量高(高达50%)等优点,使得聚合物纳米自组装体的规模化生产和应用成为可能.经过十多年的发展,基于各种“活性”/可控聚合机理和各种配方组合的PISA体系已经被成功实现,PISA技术在各个领域的应用研究也得到了全面的推进.目前关于PISA中的组装体形态研究已经有不少综述,而针对PISA技术应用方面的综述却鲜有报道.因此,本文在简要介绍PISA技术的基本原理和发展现状的基础上,重点总结了PISA技术在纳米复合材料、生物医用材料、电池、功能涂料、Pickering乳化剂、纳米结构膜、水凝胶、发光材料等相关领域的研究动态和应用进展.希望本综述能为PISA领域的研究者提供借鉴,并进一步促进聚合物自组装相关领域的研究进展. 相似文献
4.
用磁场增强大气压等离子体射流(APPJ)限域改性镍钴合金泡沫(NCF),并在纯水中原位生长镍钴氢氧化物(NiCo(OH)2),探讨等离子体射流对氢氧化物纳米材料电催化性能的影响。结果表明:磁场可有效提高APPJ改性位置的放电强度和活性粒子浓度,提升镍钴氢氧化物纳米晶核的形成密度,加速后续纯水中氢氧化物生长速度。此外,氧化物纳米六方体镶嵌在纳米片边缘,有利于增强电催化稳定性。制备的MOx-M(OH)2/PMNCF电极材料在碱性溶液中(1 mol·L-1 KOH)传递析氢(HER)析氧(OER)电流密度为100 mA·cm-2时,过电位分别为248和385 mV,优于其他化学法制备的同类材料。本文为过渡金属化合物电催化材料的绿色构建提供了一种新方法。 相似文献
5.
食管鳞状细胞癌(ESCC)患者发病早期由于体内的肿瘤标志物种类少且含量低,难以在患病早期发现疾病从而快速反应并有效治疗。因此,找到一种合适的标志物对其进行快速高效检测是研究者亟待解决的问题。血小板衍生生长因子(PDGF-BB)在恶性肿瘤的早期诊断中具有极其重要的地位。该文基于酶循环放大荧光光谱设计了一种用于PDGF-BB检测的DNA生物传感器,利用特定位点剪切酶,实现了信号放大,检出限由1 fmol/L降至1 amol/L,大大提高了检测的灵敏度。该方法通过检测血液中PDGF-BB浓度,从而实现对ESCC的简单、快速、高效诊断,在生物化学和医学应用上具有重要价值。 相似文献
6.
嵌段共聚物 (BCP) 薄膜可通过不同的退火方法诱导其微相分离,从而获得大面积圆柱状、层状和球状等纳米图案。这些长程有序的纳米结构形态,已经广泛应用在纳米光刻和电子器件等多个领域中。目前,有效且快速的退火方法仍然是BCP薄膜自组装技术中的研究热点。本文首先介绍了制备BCP薄膜纳米结构图案常用的退火技术,然后综述了三种新型快速退火技术,最后分析总结了这些退火技术的优缺点。 相似文献
7.
采用水热法原位合成了P-Al/NaX催化剂,然后通过浸渍NaOH对其进行酸碱性调控,并探究了它在甲苯甲醇侧链烷基化反应中的催化性能。结合X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、N2吸附-脱附等表征及催化活性数据发现,原位负载P、Al后,合成的磷铝硅酸盐(Na13Al24Si13P11O96·H2O)结构展现出较好的甲苯甲醇侧链烷基催化活性;随着NaOH负载量的增加,乙苯和苯乙烯的选择性呈先上升后下降的趋势,当负载质量分数为9%的NaOH时,苯乙烯选择性为45.84%,乙苯和苯乙烯的收率之和达到63.08%。这可能是由于NaOH的负载有利于催化剂表面碱性的提高和酸性的降低,而高的强碱性位和弱酸性位数量有利于甲苯甲醇侧链烷基化反应的进行。 相似文献
8.
人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域. 相似文献
9.
气体绝缘开关设备(GIS)绝缘缺陷引发的放电会导致SF6分解,分解产生的低氟硫化物与设备内的微量H2O和O2反应生成具有腐蚀性的物质,影响设备正常运行,因此,研究SF6分解机理对GIS的安全运行具有重要意义。由于部分分解物在采样过程中发生转化,因此,实现SF6分解物的原位检测对于研究SF6分解机理是十分必要的。采用飞秒激光引导高压放电实现了高压放电空间和时间的精确控制,并利用飞秒激光引导高压放电产生的空间分辨光谱实现了SF6分解物的原位测量。首先研究证明了飞秒激光不会引起SF6的分解;其次,利用飞秒激光产生的等离子体通道实现了放电空间和时间的精确控制;最后,发现分解物中包含由于高能电子碰撞直接或间接产生的大量S和F的离子和原子。研究证明了基于飞秒激光引导高压放电可以实现SF6分解物的原位检测,为开展高压放电下SF6分解机理研究提供了一种新的研究手段。 相似文献
10.
环境中的流体 (包括气体和液体) 动能是十分丰富且重要的清洁能源之一, 流体能量可通过不同的能量俘获技术 (电磁发电技术、压电能量俘获技术) 被转化为电能并供人们使用. 自2012年王中林研究团队发明摩擦纳米发电机 (triboelectric nanogenerator, TENG) 以来, TENG已成为了最重要的能量, 俘获技术之一, 并应用于流体能量俘获研究中. 论文综述了当前用于流体能量俘获的摩擦纳米发电机 (fluidic energy harvesting TENG, FEH-TENG) 的研究现状. 介绍了 FEH-TENG 中摩擦电材料之间的电荷转移原理以及基本的工作模式. 在气流动能俘获方面, 流致振动 (如涡激振动、驰振、颤振和尾流驰振等)是一种有效的将流体动力转化为机械能的物理机制, 基于该机制, 总结了FEH-TENG在风能和流致振动能量俘获中的研究进展以及各类能量俘获结构. 液体动能俘获方面总结了 FEH-TENG 在波浪和雨滴能量俘获中的研究进展. 介绍了基于 FEH-TENG的混合能量俘获系统和摩擦电材料优化在提升FEH-TENG流体能量俘获效率方面的研究. 接着介绍了FEH-TENG在不同领域中的应用. 最后讨论了目前 FEH-TENG 在流体能量俘获中存在的问题并提出了一些展望. 论文工作有助于推动FEH-TENG在流体能量俘获领域的发展以及促进相关研究人员对该领域的认识. 相似文献