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21.
本文研究非晶态Co70Cr20Zr10合金在居里温度附近的磁性,样品的磁特性符合二级相变规律。得到临界指数β=0.45±0.02,γ=1.9±0.1,δ=5.13±0.05。Co70Cr20Zr10合金的居里温度为Tc=(186.7±0.2)K。临界指数β,γ,δ满足γ=β(δ-1)关系,但临界指数值都偏离三维Heisenberg模型的理论值,这种行为可能起源于非晶态合金磁的不均匀性。讨论了Kouvel-Fisher(K-F)参数γ(T)对温度T的依赖关系。
关键词: 相似文献
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本文观察到了KNbO_3:Fe晶体的时间微分效应,并用这个微分效应进行了图像追踪的演示,为KNbO_3:Fe晶体在光折变器件领域的应用进行了有益的探索。 相似文献
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文中提出了一个新的、稳定的光谱导数Kalman滤波紫外分光光度法同时定量分析方法,并且成功地将其应用于极难分辨的苯酚-邻氯苯酚和2,4二氯苯酚三组分混合体系的同时测量.选择分析光谱导数的原因是其不仅包含着吸光度,还包括在指定波长位置变化趋向等更多的信息量,这样更利于在吸收峰重叠的位置捕捉有较大差异的信号.利用Kalman滤波可以解决由光谱导数而引起的噪声放大问题,也可以过滤源于实验的噪声以及来自传递模型误差.在260~290 nm区间测量了30组浓度各自在1~10 mg·L-1范围的苯酚-邻氯苯酚和2,4二氯苯酚标准混合溶液紫外吸收光谱图.利用分段延伸高次多项式回归模拟求导准确获得吸光度导数,并且利用偏最小二乘法将其制作成Kalman滤波标准工作系数矩阵.通过随机线性离散系统的Kalman滤波器最优平滑计算,对混合体系中的各组分进行定量分析.回收实验显示出,光谱导数Kalman滤波分析法应用于本实验的极难分辨的三组分体系,得到了非常高的回收率,并且在整个实验范围内光谱导数Kalman滤波分析法具有非常好的稳定性. 相似文献
25.
Ca-based additives have been widely used as a sulfur adsorbent during coal pyrolysis and gasification. The Ca speciation and evolution during the pyrolysis of coal with Ca additives have attracted great attention. In this paper, Ca species in the coal chars prepared from the pyrolysis of Ca(OH)2 or CaCO3-added coals are studied by using Ca K-edge X-ray absorption near-edge structural spectroscopy. The results demonstrate that Ca(OH)2 , CaSO4 , CaS and CaO coexist in the Ca(OH)2-added chars, while Ca(OH)2 and CaSO4 are the main species in the Ca(OH)2-added chars. Besides, a carboxyl-bound Ca is also formed during both the pyrolysis for the Ca(OH)2-added and the CaCO3-added coals. A detailed discussion about the Ca speciation is given. 相似文献
26.
以星对星激光雷达成像为应用背景,提出了一种基于啁啾脉冲信号的反射层析成像处理方法,该方法通过激光雷达多角度回波非相干累积实现高分辨率的图像重构;分析了星对星反射层析成像的实现条件,包括成像分辨率、工作模式及成像时间.研究结果表明,采用本文所提出的成像方法,通过同轨道面的伴星探测方式可以满足激光雷达反射层析成像多角度探测的要求,在观测角度范围大于60°时能够得到0.1 m目标分辨率,角度范围越大,分辨率越高,且成像时间与卫星轨道半径和两星距离有关.实验验证了该方法的有效性和星对星反射层析成像的可行性. 相似文献
27.
本文提出了一种高光谱图像降维的判别流形学习方法.针对获取的大量遥感对地观测数据存在大量冗余信息的特点,引入改进的流形学习方法对高光谱遥感数据进行降维处理,以提高遥感图像自动分类的总体准确度.该方法充分利用遥感图像自动分类中训练样本的判别信息,将输入样本的类别信息加入到常规流形学习方法的框架中,从本质上提高输出的特征在低维空间中的判别力.同时,引入线性化模型以解决流形学习方法中常见的小样本问题.对高光谱遥感图像自动分类的实验表明,基于判别流形学习的高光谱遥感图像自动分类方法能够显著地提高图像分类准确度. 相似文献
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