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51.
在核磁共振(NMR)波谱中,过长的数据采集时间会使很多化学以及分子生物学领域的高分辨率多维谱应用难以实现. 传统的解决办法是使用随机非均匀采样代替奈奎斯特采样,但这样会使谱图质量受损. 压缩传感的出现为此提供了更好的解决办法,合适的压缩传感重建算法可以通过很少的随机非均匀采样将谱图高质量的重建出来. 该文先介绍了一种可用于谱图重建的压缩传感重建算法,名为“平滑l0范数最小化法”,然后针对该算法对采样噪声鲁棒性较差的缺点进行了改进. 通过将改进后的算法与原算法在一维实数域信号以及NMR波谱信号重建实验中进行对比后表明,改进后的算法对噪声的鲁棒性明显提高,并能获得更好的重建性能. 相似文献
52.
本文提出用图形逼近和取尺寸上、下限值的几何平均值的方法,计算椭圆外导体-矩形内导体同轴线特性阻抗。矩形截面内导体的内切共焦椭圆和外接共焦椭圆,通过保角变换,变成同心圆。矩形变成近于矩形的闭合曲线,二同心圆分别为它的最小值和最大值,取二者的几何平均值,与同轴椭圆截面外导体同时变成的同心圆,构成一个标准同轴线,得到了特性阻抗公式。并由此推导出椭圆外导体-微带内导体、圆形外导体-方形内导体、圆形外导体-矩形内导体及圆形外导体-微带内导体等各种同轴线的特性阻抗的初等函数表示式。给出了上述几种同轴线的特性阻抗准确数值。
关键词: 相似文献
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李子臣和杨义先基于离散对数和素因子分解两个困难问题提出了具有消息恢复的数字签名方案-LY方案,武丹和李善庆指出了LY方案的安全性仅仅依赖于因子分解问题,为弥补这个缺陷他们同时给出了一个改进方案——WL方案.但是,该改进方案的安全性并不象作者所认为的那样依赖于两个难题.一旦因子分解问题可解,攻击者就可以伪造签名. 相似文献
57.
固化疏浚泥作为填方材料的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
港口、航道的建设和维护工程产生了大量的疏浚泥,如何处理这些疏浚泥已是国内外十分关注的问题.从资源的再生利用出发,提出利用固化材料固化疏浚泥作为填方材料的设想,并通过强度试验、溶出试验等一系列试验证实,固化疏浚泥作为填方材料在技术经济指标上完全可行. 相似文献
58.
研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。 相似文献
59.
以B 3 PyMPM∶Cs/Al/HAT-CN作为电荷生成单元制备高效叠层绿色磷光有机电致发光器件,叠层器件的最大电流效率和最大流明效率分别为172.2 cd/A和111.0 lm/W,在5 mA/cm^2电流密度下,叠层器件的电压和亮度分别为传统器件的2.04倍和2.84倍.为了探究叠层器件性能优于传统器件的原因,研究了电荷生成单元内的电荷产生和注入过程,以及薄层铝对电子注入特性和电荷生成单元稳定性的影响.实验结果表明,电荷能够有效地在电荷生成单元内产生并顺利注入电子传输层中,B3PyMPM∶Cs和HAT-CN间Al薄层的插入能够进一步提高电子注入效率及器件结构的稳定性. 相似文献
60.
为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率. 相似文献