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水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪(Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP)声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。 相似文献
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磁场电源是 HL-2M 装置初始等离子体放电的重要组成部分,它关系到 HL-2M 装置零场的建立,等
离子体的击穿和维持及位形控制。为实现初始等离子体放电所需的供电电压和电流,对磁场电源从主回路、控制、
测量和保护分别作了相应的调整。在此基础上进行了大量的工程调试,确保了磁场电源的控制和保护等性能达到
初始等离子体放电的需求。在磁场电源运行中,电源控制性能和输出参数的一致性、纹波质量等都有显著提高。
介绍了磁场电源在调试及 HL-2M 装置初始放电中的应用。 相似文献
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研究了3$M_{\odot}$ AGB星中26Al核合成的网络计算和核反应率的灵敏度分析。结合最新的核反应率数据,建立了一个从碳到硅完整的核反应网络,计算了26Al的丰度。结果表明,26Al首先在AGB星中有效合成,随着核反应的进行,然后被一系列的核反应消耗。MgAl循环出现在26Al的网络中。我们将核反应网络中的主要核反应分为三类:(n, ${\rm{\gamma }}$ ),(p,${\rm{\gamma }}$ )和($\alpha$ , ${\rm{\gamma }}$ ),并对核反应率的灵敏度进行了详细的分析。已经确定了每一类中最有影响的核反应,它们是25Mg(n, ${\rm{\gamma }}$ )26Mg,25Mg(p, ${\rm{\gamma }}$ )26Al,26Mg(p, ${\rm{\gamma }}$ )27Al,21Ne(p, ${\rm{\gamma }}$ )22Na,18O($\alpha$ , ${\rm{\gamma }}$ )22Ne和22Ne($\alpha$ ,${\rm{\gamma }}$ )26Mg。在目前网络所涉及的所有核反应中,25Mg(p, ${\rm{\gamma }}$ )26Al是对26Al的产量有最大的影响,它值得核实验物理学家的关注。 相似文献
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ZHANG Tie-zhu ZHANG Yu-xuan LIU Sai-yu LI Hang-ren XU Wen-ce ZHANG Jin-shan OUYANG Shun-li WU Nan-nan 《光谱学与光谱分析》2021,41(12):3776-3781
白云鄂博矿以资源丰富、储量巨大而闻名。其中独居石矿物是主要稀土原料之一,在冶金、军事、化工材料等领域都有广泛的应用。前人已经对白云鄂博矿物学特征进行了充分的研究,随着开采深度的增加,原生矿物增多,对现阶段稀土矿物赋存状态有待深入了解。利用拉曼Mapping成像技术结合扫描电子显微镜(scanning electron microscope, SEM)与能谱议(energy dispersive spectrometer, EDS)方法,能够对白云鄂博共伴生矿物赋存特征进行更深的研究。EDS与能谱结果显示:矿物扫描区由萤石、重晶石、独居石、磷灰石和铁矿物构成。拉曼Mapping分析显示:显微共聚焦图下扫描基底为萤石矿物(CaF2),拉曼特征峰普遍出现在220~650 cm-1,与已知文献报道的萤石拉曼峰略有不同。较大颗粒为重晶石矿物(BaSO4),为典型的硫酸盐矿物。中等颗粒大小为独居石矿物(Ce,La,Nd)PO4,细小颗粒集中区为磷灰石矿物(Ca5[PO4]3F)。虽然独居石与磷灰石都为典型的磷酸盐矿物且具有相同磷酸根结构,但由于外部金属阳离子的结合种类不同,其拉曼峰位也不相同。拉曼Mapping结合EDS分析矿物的赋存特征及分布规律关系为:独居石呈板状或块状分布在重晶石与磷灰石中间或磷灰石与萤石矿物之间,粒度约为50~120 μm。重晶石矿物颗粒较粗呈块状集合体分布,颗粒大小为50~200 μm,常与独居石共生,矿物颗粒紧密生长。磷灰石呈细粒状或块状,星散分布在独居石与重晶石周围,类似侵染分布在萤石中。少量磷灰石颗粒与独居石相互交代成不规则共生体,大部分磷灰石呈单体分布在矿物之间。萤石矿物中富集最多,占比约55%,与独居石、重晶石、磷灰石、铁矿物伴生。从赋存状态上判断形成时期应早于其他伴生矿物。对矿物成因复杂,共伴生矿物极多白云鄂博矿床。EDS虽能分析矿物学基本关系,但独居石与重晶石矿物中的能谱图部分重合。是由于能谱扫描Ba,S与稀土元素Ce,La,Nd时激发能量线系太相近以及能谱分辨率较低。利用Mapping成像技术对于矿物鉴定上具有简单、可靠的优点,可以弥补EDS分析误判拉曼Mapping为矿物学分析提供一种新的鉴别思路,同时也为白云鄂博矿物的鉴定提供了参考性的拉曼光谱。 相似文献
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通过溶胶-凝胶法制备出不同Tb3+掺杂浓度和不同二次煅烧温度下的ZnAl2O4:Tb3+荧光粉, 并利用X射线衍射(XRD)和荧光光谱等对样品进行了表征。由XRD结果可知,当Tb3+掺杂的摩尔分数不大于9%,二次煅烧温度在600℃以上时,所得粉体为结晶性良好的尖晶石相。在紫外光激发下,ZnAl2O4:Tb3+荧光粉的发射光谱由位于488 nm(5D4→7F6)、542 nm(5D4→7F5)、587 nm(5D4→7F4 )和621.5 nm(5D4→7F3)的4个发射峰组成。研究发现,Tb3+的掺杂浓度和二次煅烧温度对样品发光强度有着重要影响,当Tb3+的摩尔分数为5%,二次煅烧温度为900℃时,ZnAl2O4:Tb3+荧光粉的发光最强,继续增加Tb3+掺杂浓度或提高煅烧温度,分别会出现浓度猝灭和温度猝灭现象。 相似文献
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基于NIR高光谱成像技术的长枣虫眼无损检测 总被引:3,自引:2,他引:3
为了研究快速识别虫眼枣与正常枣的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行虫眼枣识别。首先,利用NIR高光谱成像系统采集130个长枣(50个正常、80个虫眼枣)图像,提取并分析不同类型长枣特征区域的平均光谱曲线,对970~1 670 nm范围内的光谱数据进行主成分分析,确定7个特征波长(990,1 028,1 109,1 160,1 231,1 285,1 464 nm)。然后,对长枣图像做主成分分析,选择PC2图像进行虫眼识别,虫眼与正常枣的识别率分别为67.5%、100%。为了进一步提高虫眼枣的识别率,采用波段比(R1231/R1109)对未识别的虫眼枣进行再次识别,识别率提高到90%。结果表明,基于NIR高光谱成像技术的检测方法对虫眼枣识别是可行的,同时也为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据。 相似文献