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1.
采用传统的固相烧结法,制备了一系列的Sm3掺杂Na0.5Bi0.5TiO3无铅压电陶瓷(NBT∶ xSm3,0.005≤x≤0.04).利用X射线衍射仪和荧光分光光度计分别对NBT∶ xSm3+陶瓷样品的物相结构和光致发光性能以及热稳定性进行了分析.结果 表明,所有样品均为纯的三方钙钛矿结构.样品的激发光谱在480 nm有很强的激发峰,与蓝光LED芯片匹配.发射光谱包含位于563 nm、597 nm、645 nm、709 nm处的四个发射峰,分别归属于Sm3+的4G5/2→6HJ/2(J=5、7、9、11)跃迁,其中发射主峰位于597 nm,呈现橙红色发光.当Sm3+含量为0.02 mol时发光性能最佳.当温度范围在30 ~210℃之间时,NBT∶0.02Sm3陶瓷样品的发光性能具有良好的热稳定性  相似文献   
2.
该文提出了一种基于数据增强的特征选择拉曼光谱浓度分类方法(Recursive Feature Elimination-Principal Component Analysis-Back Propagation Neural Network,RFE-PCA-BP)。实验将购买于超市的食用油与不同浓度的嵌二萘溶液滴在硅藻土板上,采集九种不同浓度芘(Pyrene)的拉曼光谱数据,通过数据增强,将每种浓度数据通过添加不同信噪比(SNR)来扩充样本数量;RFE-PCA-BP浓度分类模型将拉曼光谱数据的特征消除、数据预处理、浓度分类合而为一。通过实验证明,RFE-PCA-BP算法的准确率高达99.42%远高于BP神经网络算法(Back Propagation Neural Network,BPNN)的86.67%。  相似文献   
3.
采用固相烧结法制备一系列Er3+单掺与Er3+/Yb3+共掺0.96Na0.5Bi0.5TiO3-0.04CaTiO3(NBT-CT∶xEr3+/yYb3+,x=0.002~0.015,y=0.010)无铅压电陶瓷。通过X射线衍射仪和荧光光谱仪分别对样品的物相结构和上转换发光特性进行表征和分析。结果表明,样品的主晶相为NBT晶相。在波长为980 nm的近红外光激发下,Er3+单掺与Er3+/Yb3+共掺NBT-CT陶瓷均呈现强的以绿光为主的Er3+特征上转换发光。在NBT-CT∶xEr3+中,当x=0.010时上转换发光性能最佳;Yb3+能够起到敏化作用,明显增强Er3+的上转换发光强度。  相似文献   
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