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基于城市商业街等封闭场景电信4G网络的覆盖现状,结合具体场景的特点,本文研究探索了解决多场景深度覆盖问题的思路和方法,创新地利用一体化小站(Small Cell)实现对步行街的有效覆盖,采用PICO站对多层商场进行精确覆盖控制,通过三载波聚合(CA)对休闲娱乐用户提供4G+极速冲浪数据业务服务,并对方案分别进行了测试分析验证.研究结果表明该方案协调方便、造价低廉、施工快捷,在前期站址筛选及协调、中期设备进场及安装、后期优化及维护等方面较传统的解决方案均有明显优势,具有极高的推广应用价值. 相似文献
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建立了固相萃取大体积程序升温进样气相色谱-三重四极杆质谱联用(GC-QqQ-MS/MS)同时测定饮用水中N-亚硝基二甲胺、N-亚硝基甲基乙基胺及N-亚硝基二乙基胺的分析方法。用椰壳活性炭固相萃取小柱萃取水样中待测物组分,少量二氯甲烷洗脱、无水硫酸钠脱水,大体积程序升温进样,气相色谱-三重四极杆质谱联用仪进行多反应监测(MRM)模式检测,外标法定量。3种N-亚硝胺在1~50 ng/L范围内线性关系良好,相关系数(r2)均大于0.999,在饮用水中进行10、20和50 ng/L水平的添加,3种待测物平均加标回收率为94.8%~109%,相对标准偏差(RSD)为4.44%~8.10%(n=5),定量限(LOQ)为0.08~0.7 ng/L。该法灵敏、准确、简单、可靠,适用于饮用水中3种N-亚硝胺组分的痕量检测。 相似文献
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土壤有机碳(SOC)对土壤肥力至关重要,可见-近红外光谱能对其实现快速反演,为区域监测和定量遥感提供基础。针对包络去除(CR)仅提供反射光谱的单向吸收特征,多元回归中预测信息缺失、拟合结果未充分反映波段特征,利用世界土壤数据库245份中国土样的可见-近红外光谱,首次提出双包络去除(BCR)与正交偏最小二乘(OPLS)结合的反演方法BCR-OPLS,同时纳入光谱反射率及上、下边包络去除量,讨论组分参考值偏态分布时幂函数或对数缩放在回归时的优化作用,建立多种土壤的综合与分类估计模型,并导出适用特定类型土壤的SOC指数。结果表明,对多种土壤有机碳含量反演,相较PLSR模型(决定系数R2和估计根均方误差RMSEE分别为0.69和0.45%),BCR-OPLS模型的预测能力明显改善(R2和RMSEE分别为0.9和0.26%);而对单一类型土壤的反演精度则进一步提升,根据载荷趋势和变量重要性建立的SOC指数,预测如黄色铁铝土的有机碳含量时(以400,590和920 nm),其反演结果R2达到0.94、RMSEE达到0.21%。双包络去除与OPLS相结合,增强了光谱特征诊断的鲁棒性,提高了不同类型土壤的综合与分类SOC全谱反演精度,基于直观的图谱表达可构建简单的波段预测关系,深化了物理经验吸收与统计多元回归之间的联系。 相似文献
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