略谈我国电力通信的现状与发展

近些年来我国电力行业取得了快速的发展,而电力通信网对保证电力系统的正常运行和工作有着重要的作用。为了对电力通信网有着正确的认识,我们需要进行深入的研究,了解现阶段我国电力通信的发展现状,同时根据其中存在的一些问题来采取有效的措施推动电力通信的进一步发展。     

单通道副瓣影响分析及抑制方法

为了抑制天线副瓣对单通道目标检测的影响,文中通过比较实测天线方向图和回波方向图的特点,提出了利用搜索目标幅度最大值和方位向滑帧统计波束宽度的方法来抑制副瓣干扰,并通过仿真分析验证了算法的有效性。     

3，5-二硝基水杨酸和菲咯啉构筑的两个镧配合物的合成、晶体结构及荧光性质

以3,5-二硝基水杨酸（H₂dns）和菲咯啉（phen）为配体合成了2个新的镧配合物[La₂（dns）₂（Hdns）₂（phen）₄]（1）和[La₄（dns）₆（phen）₆]（2）,并对它们进行了红外分析、元素分析、热重分析和单晶结构分析。单晶衍射结果表明,配合物1和2均为三斜晶系,P1空间群。配合物1和2中La（Ⅲ）通过配体H₂dns桥联分别形成双核结构和四核结构。热重和荧光分析表明：2热稳定性高于1,1和2均在467 nm处有最强荧光发射强度。     

常用分布式光纤传感器性能比较

分布式光纤传感器在温度、结构健康检测及通信光缆故障诊断方面发挥着越来越大的作用.分布式光纤传感器种类有很多种,不同种类其测量原理和测试精度、范围等参数也不同.文章对九种常用的分布式光纤传感器作了介绍,并给出了一些商品化仪器的参数,最后将它们的优缺点进行了比较.     

Pressure dependence of the thermal stability in LiMn2O4

Structural stability in terms of the decomposition temperature in LiMn₂O₄ was systematically investigated by a series of high-temperature and high-pressure experiments.LiMn₂O₄ was found to have structural stability up to 5 GPa at room temperature.Under ambient pressure,the compound decomposed at 1300℃.The decomposition temperature decreased with increasing pressure,yielding more complex decomposed products.Below the decomposition temperature,the crystal structure of LiMn₂O₄ varied with pressure.The presented results in this study offer new insights into the thermal and pressure stability of LiMn₂O₄ materials as a cathode for lithium-ion batteries that can operate under extreme conditions.Therefore,these findings may serve as a useful guide for future work for improving lithium-ion batteries.     

基于相关序列脉冲的布里渊光时域反射测量系统解码方法研究

布里渊光时域反射测量(BOTDR)系统空间分辨率和传感距离存在相互制约的关系.相关序列脉冲编码技术可用于解决这一矛盾,但直接对编码脉冲的布里渊散射采样信号进行解码,会因采样时间间隔小于编码单位脉冲宽度而导致解码信号的失真,从而降低了系统空间分辨率和测量精度.分析了直接互相关解码对BOTDR系统空间分辨率的影响,提出一种...     

高重复频率脉冲激光去除低热导率涂漆

基于烧蚀气化材料去除机理,利用高重复频率脉冲激光对低热导率树脂基涂漆的定量去除进行理论及实验研究。研究了二维振镜系统激光清洗扫描方式的选取,以及脉冲激光作用于材料表面光斑的分布特性。对材料表面的温度变化进行理论仿真后发现,脉冲间隔对材料温度变化的影响较小。进行了高重复频率脉冲激光烧蚀气化去除低热导率涂漆的实验,结果表明:作用于涂漆表面的脉冲数与烧蚀气化去除深度线性相关,从而建立了二者之间的一维线性关系方程。     

基于图卷积的视网膜血管轮廓及高不确定度区域细化框架

针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。