基于单片机的GPS授时显示系统设计与实现

提出了基于GMS90C32 单片机的GPS 显示系统的设计方法;文章从硬件实现和软件实现这两个方面给出了基于GMS90C32单片机的GPS授时显示系统设计,在系统的硬件设计部分,首先给出了各个功能模块和相关的技术参数,其次针对各个功能模块详细介绍了其功能的实现和电路的连接;在系统软件设计部分,首先给出了系统软件设计主程序,然后重点分析了GPS模块信息及串口程序以及12864液晶屏驱动程序;最后系统测试表明,所设计的系统不仅能够显示GPS模块的授时信息,而且可以向外界发送授时信息;使用无线模块并制定相应通信协议,使得其他设备可以通过无线模块接收本系统中获取的GPS授时信息;这样无需在设备中集成体积庞大的GPS模块,从而减少设备体积和生产成本。     

基于多任务卷积神经网络的浮游藻类群落识别方法

针对混合浮游藻类群落离散三维荧光光谱特征识别,对比分析了简单卷积神经网络(PlainCNN)和文本卷积神经网络(TextCNN)模型对5种常见门类藻(铜绿微囊藻、斜生栅藻、菱形藻、楯形多甲藻和隐藻)混合数据的种类识别准确率及浓度测量精度。结果表明,在藻类独立识别及浓度回归分析中,PlainCNN模型对测试集的平均识别准确率和浓度输出结果的平均均方误差分别为90%和0.052,均优于TextCNN模型。为了同时实现混合藻类种类识别和浓度分析,基于PlainCNN模型提出了多任务卷积神经网络PlainCNN-MT模型。该模型对混合藻类种类识别的平均准确率提高至95%,浓度输出结果的平均均方误差降低至0.039,表明多任务卷积神经网络在浮游藻类群落识别与定量分析中更具优势。     

土壤矿物对松嫩平原主要土壤类型反射光谱特征的影响机理

尽管纯矿物的反射光谱特征分析与数据库建设工作已经开展,但土壤中各原生矿物、粘土矿物的测试主要是定性的,即能测定土壤中含有何种矿物,但难以测定准确的矿物组分含量。土壤矿物是土壤学与地质学的交叉点,易被忽视,特别是已有研究忽略了土壤矿物对土壤反射光谱曲线的影响。探讨了土壤矿物在可见光-近红外光谱部分(400~2 500 nm)对土壤反射光谱特征的影响,明确影响土壤反射光谱特征的主要机理。土壤样本于2014年采集于松嫩平原黑龙江部分,包括4个土类和7个土属,共54个土壤样本。土壤样本通过研磨、过筛后,在室内暗室中测得反射光谱数据,土壤矿物的反射光谱数据在2017美国地质调查局(USGS)最新矿物光谱库Spectral Library Version 7中获得,对反射光谱数据进行九点平滑、10 nm重采样和去包络线处理。土壤矿物含量测试采用荷兰Philip X’ Pert Pro 型X射线衍射仪分析样品的矿物组成,测试了土壤中石英、长石、方解石和闪石等原生矿物和蒙脱石、伊利石和高岭石等粘土矿物的含量。首先分析7个土属的反射光谱特征,明确每个土属反射光谱曲线的形状特征和吸收位置,其次分析土属的矿物含量情况,找出不同土属各矿物含量的共性和差异;再次分析不同粘土矿物和原生矿物的反射光谱特征,确定不同土壤矿物反射光谱曲线的形状特征和特征吸收的位置;最后将不同土属的反射光谱特征、不同土属的矿物含量情况和土壤矿物的反射光谱特征结合,得到如下结论：(1)土壤矿物决定了土壤反射光谱的骨架特征,土壤矿物对土属的反射光谱影响最明显,由于土类存在多种反射光谱特征,土壤矿物对土类的影响不明显。(2)粘土矿物对土壤反射光谱特征的影响大于原生矿物,主要受蒙脱石和伊利石等粘土矿物的影响,但砂性土受部分原生矿物的影响,主要是长石类矿物和高岭石的影响。(3)蒙脱石和伊利石分别决定土壤反射光谱的第一个吸收谷和第二个吸收谷特征,高岭石决定1 400和1 900 nm前的两个小吸收谷特征,钾长石和钠长石决定了砂性土的前两个吸收谷特征。(4)蒙脱石含量足够高时,会完全掩盖高岭石和长石类的反射光谱特征,部分掩盖伊利石的反射光谱特征;随着蒙脱石含量降低,伊利石的反射光谱特征逐渐体现;蒙脱石和伊利石的含量降到很低时,高岭石和长石类矿物的反射光谱特征逐渐体现出来。研究结果揭示了不同土属反射光谱特征差异的原因,可以为土壤反射光谱分类、土壤精细制图和基于高光谱图像的矿物分布研究等提供理论依据。     

Ni/Au/n-GaN肖特基二极管可导位错的电学模型

可导线性位错被普遍认为是GaN基器件泄漏电流的主要输运通道,但其精细的电学模型目前仍不清楚.鉴于此,本文基于对GaN肖特基二极管的电流输运机制分析提出可导位错的物理模型,重点强调:1)位于位错中心的深能级受主态(主要Ga空位)电离后库仑势较高,理论上对泄漏电流没有贡献; 2)位错周围的高浓度浅能级施主态电离后能形成势垒高度较低的薄表面耗尽层,可引发显著隧穿电流,成为主要漏电通道;3)并非传统N空位,认为O替代N所形成的浅能级施主缺陷应是引发漏电的主要电学态,其热激活能约为47.5 meV.本工作亦有助于理解其他GaN器件的电流输运和电学退化行为.     

大晶粒UO2燃料裂变气体释放行为相场模拟研究

为预测大晶粒UO₂燃料中裂变气体的释放行为,从而为事故容错燃料的发展提供支持,本文采用相场模型,对裂变气体在UO₂多晶微观结构中的释放行为进行了模拟.该模型采用一组耦合的Cahn-Hilliard方程与Allen-Cahn方程,用守恒场变量表示裂变气体与空位的分布,以及用序参量区分气泡相与基质相.该模型重点考察了不同晶粒尺寸、不同温度条件与扩散系数对裂变气体释放行为产生的影响,展现了气泡的形核、生长、融合等行为,得到了一定程度燃耗深度下燃料的孔隙度、晶界处气泡覆盖率、气泡平均半径等模拟结果.结果表明,温度与扩散系数对孔隙度、晶界处气泡覆盖率的影响较为显著,在扩散系数较大时,晶粒尺寸也会对裂变气体释放行为产生较大影响,扩散系数较小时,晶粒尺寸的影响则不明显.此外,通过该模型得出的高燃耗深度下裂变气体气泡分布状况与实验结果也较为符合,该模型能较好地预测大晶粒UO₂裂变气体释放行为.     

基于蒙特卡罗方法的光固化模拟

采用蒙特卡罗方法分析了光子在树脂中的输运过程,建立了紫外光单点固化模型,并进行了单点固化过程的模拟计算,通过曝光固化实验验证了该算法的可靠性.理论模拟和实验结果表明,当曝光能量达到临界值,固化点的高度和直径随曝光时间、功率的增大呈对数关系增大.利用该算法可以模拟各种不同光强分布的曝光固化过程,为加工分辨率的提高和工艺参量的优化提供理论基础.     

单目标跟踪研究综述

单目标跟踪作为一项关键的计算机视觉任务在工业与军工领域具有重要作用,从以图像特征为核心的传统方法发展到以网络结构设计为中心的深度学习方法,展现出了较大的研究价值。对单目标跟踪的发展过程进行了总结:首先介绍了一些主流的数据集;接着将以速度为优势的相关滤波方法和以精度高为特色的深度学习类方法作为主要脉络,对其中一些基准方法与高性能方法的设计思路进行了研究分析;最后对各种结构的方法进行了总结,并对今后的研究趋势作出展望。