基于ELMAN网络的非线性混沌微弱信号检测

为了快速和实时地从具有强噪声的较低信噪比的原始信号中检测出有用信息,设计了一种混沌相空间重构理论和ELMAN神经网络的信号检测方法;首先,描述了采用混沌相空间重构理论对原始信号进行重构的原理和方法,在获取重构的时间序列的基础上,采用ELMAN网络来近似表示用于检测信号的函数型,然后,设计了ELMAN网络中各层之间连接权值的计算方式,并提出了采用ELMAN网络进行信号检测的具体过程,最后给出了采用混沌相空间重构理论和ELMAN网络的信号检测模型;对Lorenz混沌系统模型进行仿真实验,结果证明了文章方法能有效地对瞬时信号和周期性信息进行检测,在具有高斯白噪声的情况下,仍然具有降噪效果好的优点,是一种用于信号检测的可行性方法。     

聚电解质电流变效应中的Ec及其产生机理的研究

为了深入研究电流变体中电压阀值 (Ec)产生的机理 ,实验设计了一种全新的测试方法饱和电压法 ,并用此方法明确地证实了电压阀值 (Ec1和Ec2 )的存在同时对此作出了解释 ;而且还对两种典型的电流变模型在不同电流变体中的适用性作出了定义。计算机模拟的结果分别给出了两个对应于电压阀值Ec1和Ec2的序参量 φ1 =1 5和 φ2 =4 5。     

VB法生长低位错GaAs单晶

用于激光二极管(LD)和发光二极管(LED)的GaAs晶片,要求其具有低的位错密度(EPD).为了获得低位错密度的GaAs晶片,必须先得到低位错密度的体单晶.我们采用垂直布里奇曼(VB)法分别得到了2英寸和3英寸的GaAs单晶,单晶长度可达10cm,平均位错密度5000cm-2.通过改变加热器结构,改善轴向和径向的温度梯度,优化了生长时的固液界面,得到的单晶长度达20cm,平均位错密度为500cm-2,最大位错密度小于5000cm-2.