基于韦伯分布函数的低复杂度变步长符号算法

针对OFDM系统中传统信道估计算法在冲击噪声环境中性能急剧下降的问题,提出了一种基于韦伯分布函数的顽健型变步长符号算法进行信道估计。在深入研究冲击噪声特性及韦伯分布函数性质的基础上,提出了采用估计误差绝对值的韦伯分布函数控制步长的低复杂度变步长符号算法。该算法在利用传统符号算法顽健性的基础上,采用估计误差的韦伯分布函数动态地改变迭代符号算法的步长,从而能够以较低的复杂度提高变步长符号算法在冲击噪声环境中的收敛速度。算法复杂度分析及仿真结果表明,在冲击噪声环境下所提算法相较于传统自适应滤波信道估计算法能够以更低的复杂度、更快的收敛速度达到相同的信道估计均方误差。     

用于振动能收集器的弛豫铁电单晶切型研究

弛豫铁电单晶具有优越的压电性能和良好的温度适应性,在压电器件领域具有良好的应用前景。但是由于其复杂的工程化畴组态和各向异性,在器件设计过程中必须要考虑切型问题。该文从物联网电源的需求出发,以弛豫铁电单晶应用于振动能收集器为例,构造了以输出电压为考核目标的优化切型判据;利用基于欧拉旋转定理的张量计算方法计算分析了沿其赝立方结构的[001]、[011]和[111]极化的铌镁酸铅-钛酸铅单晶适用于振动能收集器的优化切型;分析了3种切型对切角误差的敏感性;最后给出了优化切型下的相关物理性能张量。     

不同聚合物分散剂对Pt/SAPO-11催化剂性能的影响

采用浸渍法制备了经过不同聚合物分散剂处理的Pt/SAPO-11催化剂,并通过X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)、N₂吸附-脱附和NH₃程序升温脱附(TPD)等对催化剂的组织结构进行了表征。结果表明,分散剂不会破坏催化剂的结构,反而提高了其孔体积、孔径和比表面积,同时改变了沸石的酸强度和酸量,其中以聚乙烯吡咯烷酮处理的Pt/SAPO-11催化剂孔体积、孔径和酸性分布最佳。在固定床反应器上对不同分散剂处理的Pt/SAPO-11催化剂催化性能进行评价,结果表明聚乙烯吡咯烷酮处理的Pt/SAPO-11催化剂也表现出最佳的催化性能,麻风树油的加氢脱氧率高达99.45%,生物航空煤油组分收率和异构烷烃组分(C₈~C₁₆)的选择性分别达到了44.67%和56.37%。     

我国火电厂烟气脱硫存在的问题及对策

火电厂燃煤过程排放的污染物是我国大气污染的主要来源之一.为响应国家的环保政策,降低二氧化硫排放量,我国各火力发电厂纷纷上马烟气脱硫工程.脱硫企业要在市场中占有一席之地,在施工过程中,就要不断提高自身施工管理水平,保证工程的施工质量,本文对我国火电厂烟气脱硫存在的问题及对策进行了详细论述.     

深空通信网络协议的发展与展望

分析了发展深空通信网络的需求,结合深空通信网络的特点,对深空通信网络协议体系和路由策略等的技术现状进行了综述,对其中的关键技术进行了分析,并对深空通信网络的未来发展进行了展望。     

铜/石墨烯柱复合结构的导热特性

近年来,散热已经成为电子器件的一个重要课题,其中热界面材料受到人们的广泛重视。为了进一步改进热界面材料的性能,采用分子动力学方法计算了碳纳米管与石墨烯复合结构——石墨烯柱的热学特性。结果表明,结构的热学性能可以通过石墨烯层间的纳米管数目加以调节,随着纳米管数目的增多,结构的热导增加并逐渐达到一个饱和值,该值比石墨烯结构的热导大了约50%。这个结果为热界面材料的进一步优化提供了重要的参考。     

竹红菌甲素敏化氧化还原型谷胱甘肽中的类型Ⅰ和类型Ⅱ反应

本文研究了竹红菌甲素和还原型谷胱甘肽(GluSH)间的光诱导氧化还原作用。甲素是3,10-二羟基-4,10-苝醌衍生物。在GluSH作为电子给体时,甲素经受可见光诱导的单电子还原,生成年醌自由基或二氢甲素,取决于pH值,同时GluSH被氧化。甲素的单电子还原量子效率随pH值增加而增加。在充氧溶液中甲素敏化氧化GluSH的反应通过类型Ⅰ和Ⅱ的混合机制进行。用ESR检测到了通过Fenton反应产生的羟基自由基。在脂质体包裹的甲素溶液中用动力学测定方法证明了甲素敏化GluSH的氧化是通过类型Ⅱ机制进行的。     

电化学发光法测定发光标记试剂ABEI

ABEI-[N-(4-氨基丁基)-N-乙基]-氯基-2,3-二氢吩噻嗪-1,4-二酮是化学发光免疫分析法(简称LIA)中最常用的发光标记试剂,但有关电化学发光免疫分析目前尚未见报道。本文利用自制的电化学发光仪,对ABEI和ABEI标记兔抗HCG的电化学发光行为进行了研究。提出了利用电化学发光进行免疫分析的新途径。     

对原始卡鲁扎-克莱因理论的一些意见

本文严谨地探讨了卡鲁扎-克莱因理论的根据,指出:五维空间的形式不能以原来企图用的方法来运用.并解释了原来没有注意到这个问题的原因.     

优化计算的神经网络模型

优化计算的动态求解器对于一些需要进行实时分析决策的场合具有很高的实用价值,利用神经网络进行这方面的研究已经引起了广泛的重视。本文介绍了目前国际上具有代表性的几种优化计算网络模型,以及它们的实现方法和存在的问题。