抑制表面场增强提高相对论返波管功率容量

相对论返波管（RBWO）高频结构表面微凸起结构导致的表面场致电子发射会加速或加剧射频击穿过程, 引起RBWO功率容量下降。为提高现有RBWO的功率容量, 给出了RBWO高频结构表面场增强的抑制方法, 对一种X波段RBWO表面进行了精密工艺处理后, 将表面粗糙度降低至未经表面精密处理时的1/40以下, 有效降低了高频结构表面场增强因子, 减小了结构表面场致发射电子的能力。进一步开展的高功率微波实验研究表明, 抑制表面场增强后X波段RBWO的功率容量提高了25%。     

光谱拟合矩阵投影-卡尔曼滤波法校正稀土基体对钙光谱干扰的研究

在高纯稀土ICP－AES分析中,稀土基体光 地痕量钙的光谱干扰是影响钙分析准确度的主要原因。本文提出光谱拟合矩阵投影－卡尔曼滤波来校正峰形简单的稀土基体峰对钙峰的光谱干扰,并把此法用于校正高纯稀土氧化铽和氧化镝对痕量钙的光谱干扰,取得了满意的结果。     

基于光谱分析的果树树种辨识研究

利用冠层光谱反射率数据(R_λ),对处于果实成熟期的七种挂果果树的树种进行了辨识研究。通过光谱数据重采样、植被指数求算等相关数据处理,比较了六种卫星传感器与四种植被指数对果树树种的辨识效能,并在优选数据形式、优化模型参数的基础上,建立了辨识果树树种的BP神经网络模型。主要结论为：(1)六种卫星传感器辨识果树树种的效能由强到弱的排列顺序为：MODIS,ASTER,ETM+,HRG,QUICKBIRD,IKONOS;(2)在四种植被指数中,RVI对果树树种的辨识效能最强,其次是NDVI,SAVI与DVI的辨识效能相对较弱;(3)用MODIS或ETM+传感器的近红外通道与红光通道上的反射率数据,求算的RVI与NDVI对果树树种的辨识效能相对较强;(4)在R_λ及其22种变换数据中,波长间隔设为9 nm的d1[log(1/R_λ)] ,是建立BP神经网络模型的首选数据形式;(5)利用波长间隔设为9 nm的d1[log(1/R_λ)] 这一数据形式,建立了辨识果树树种的3层BP神经网络模型。     

钢中铜对磷的光谱干扰系数的测定

用ＩＣＰ－ＡＥＳ法在波长２１３．６１８ｎｍ处测定钢铁材料中磷时,铜２１３．５９８ｎｍ 对其产生很强的光谱干扰。本文定量地测定了该干扰系数。