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991.
牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值.牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法.本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征.基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC... 相似文献
992.
993.
考虑了再生核希尔伯特空间连续线性泛函范数的表示,得到了用其范数平方等于该线性泛函连续两次作于再生核的简明表示.对于常见的Sobolev-Hibert空间而言,其再生核则可用截幂函数来表示,从而得到Sobolev-Hibert空间上连续线性泛函范数的简洁表示,以新视角解释和简化了文献中的现有结果. 相似文献
994.
强场亚周期光脉冲的产生是未来激光光源发展所追求的先进内容之一,其不仅标志了超快激光技术的前进方向,并且将开启新型强场光与物质相互作用研究的大门。作为当前强场物理研究的一个重要课题——阿秒脉冲技术,强场亚周期光脉冲的出现将带给它新的发展机遇。强场亚周期光脉冲不仅可以直接产生极紫外波段孤立阿秒脉冲,而且其光电场的可裁剪性能够用来优化阿秒脉冲的产生。然而,亚周期光脉冲对应的超宽带光谱,使强场亚周期光脉冲的产生面临很大的挑战性。将多个中心波长不同的少周期超短脉冲进行合并的光场相干合成技术是实现强场亚周期光脉冲的有效技术。文章将介绍亚周期光脉冲的研究进展,着重描述基于光场相干合成技术的强场亚周期光脉冲产生方法。 相似文献
995.
PENG Jian-wen XIAO Chong SONG Qiang PENG Zhong-chao HUANG Ruo-sen YANG Ya-dong TANG Gang 《光谱学与光谱分析》2021,41(12):3901-3908
采用熔融共混技术,将聚磷酸铵(APP)和氢氧化铝(ATH)引入到聚氨酯弹性体(TPU)中,制备了一系列热塑性聚氨酯/聚磷酸铵/氢氧化铝(TPU/APP/ATH)复合材料。采用傅里叶红外光谱(FTIR)、X-射线光电子能谱(XPS)、扫描电镜(SEM)、激光拉曼光谱研究了TPU和阻燃TPU(FR-TPU)复合材料燃烧后炭渣的微观形貌、表面结构、元素组成、键合状态和石墨化程度,结合阻燃性能测试,揭示APP和ATH的协同阻燃机制。SEM分析表明相较于APP与ATH单独使用,TPU/APP/ATH炭层的空洞结构更少,炭渣的致密性更高。XPS分析表明FR-TPU的炭渣中C元素含量相比于纯TPU有所降低,O元素的含量有所上升,其中TPU/APP10/ATH10的C元素含量从88.2%降至69.24%,O元素的含量从8.07%升至17.78%,P和Al元素含量相较于单独添加分别从11.74%和16.36%下降至3.91%和3.31%。在此基础上,通过对C元素的分峰拟合发现TPU炭渣中C—C/C—H,C—O/C—N和CO/CN含量分别为61.05%,35.65%和3.30%;TPU/APP10/ATH10炭渣中三种结构含量分别为45.38%,45.00%和9.63%,说明ATH和APP复配使用有利于C元素形成酯、醚、羰基、羧酸(盐)、酯基等结构。通过对O元素的分峰拟合发现,TPU炭渣中O2/H2O,—O—,O三种结构含量分别为28.75%,44.36%和26.89%;TPU/APP10/ATH10炭渣中O2/H2O,—O—,O三种结构含量分别为44.33%,32.78%和22.89%,说明APP和ATH的加入有利于炭渣中O元素形成O2/H2O结构。通过对N元素的分峰拟合发现,TPU炭渣中—NH—,N结构的N元素含量分别为40.93%和59.07%;TPU/APP10/ATH10中—NH—,N结构的N元素含量分别47.17%和52.83%,说明ATH与APP复配使用促进了—NH—结构的形成。拉曼测试表明,相比于单独使用,APP和ATH复配使用,炭层的石墨化程度更好,致密性更高。以上分析结合阻燃测试可以得出TPU/APP/ATH复合材料阻燃机制:ATH受热分解生成氧化铝,吸收热量并释放大量水蒸气,有效促进APP降解,生成不燃性的氨气和聚磷酸,氨气和水蒸气稀释可燃性气体的浓度。随着温度继续升高,氧化铝可继续与聚磷酸反应生成偏磷酸铝[Al(PO3)3],同步催化聚氨酯基体成炭,形成高度石墨化炭层,石墨化炭层与偏磷酸铝一起覆盖在基体表面,有效抑制燃烧区域物质以及能量的输运,从而达到阻燃目的。 相似文献
996.
997.
提出了一种使用稀疏贝叶斯学习(SBL)的多途信号盲解卷积方法对水声多途信道的信道脉冲响应(CIR)进行盲估计。该方法利用垂直阵和多频SBL获得宽带舰船声源在不同垂直到达角上的复数域多频点信号,取其相位对垂直阵接收信号匹配滤波,得到每条路径上的CIR,将多路径CIR相干叠加得到最终的多途CIR结果。仿真与海试数据处理结果表明,相比于原有的基于交替投影的多途信号盲解卷积方法,所提出方法有以下几个好处:(1)无需准确预估多途信号数目;(2)分离的多途信号的方位更准确且信号相位更可靠;(3)有效获取了舰船与阵列之间的CIR.并且将弱路径CIR的平均时间估计误差从4.7 ms缩小到1.0 ms.显著提高了弱路径CIR的时间估计精度。使用稀疏贝叶斯学习的多途信号盲解卷积方法能够有效提高多途环境下水声信道盲估计的性能。 相似文献
998.
利用声波的多普勒频移可以对窄带运动声源进行单传感器无源测速,其性能很大程度上取决于能否精确地估计出声波的瞬时频率.Wigner-Ville分布虽然时频分辨率高,但存在交叉项干扰,很少被直接用于瞬时频率估计。对此,提出了抵消Wigner-Ville分布交叉项的单传感器窄带声源无源测速方法。利用交叉项与声源速度的关系构造一个抵消项,引入到Wigner-Ville分布中,通过对声源速度估计值进行迭代更新,使抵消项与交叉项相位相反,从而约掉交叉项。经实测噪声数据验证,对一辆以6.07 m/s匀速运动的卡车(信噪比约为29 dB)测速误差为0.1 m/s,运行时间为4.6 s,对一架以28.90 m/s匀速运动的直升机(信噪比约为16 dB)测速误差为0.46 m/s,运行时间为1.2 s,均优于匹配Wigner变换和多普勒线性调频小波变换测速方法. 相似文献
999.
当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献
1000.