中央广播电视节目无线数字化覆盖工程技术方案解读

中央广播电视节目无线数字化覆盖工程是国家新闻出版广电总局加快推进我国地面电视由模拟向数字过渡的一项重要举措.覆盖工程将采用基于卫星传输链路的地面数字电视单频网组网技术方案.本文将针对方案中涉及的各个子系统及其对应的关键技术进行详细解读,从而为全国各级广电部门开展中央广播电视节目无线数字化覆盖工程提供参考和借鉴.     

中央广播电视节目无线数字化覆盖工程地面数字电视组网技术方案

中央广播电视节目无线数字化覆盖工程旨在全国范围内进行中央电视节目覆盖.本文针对覆盖工程中地面数字电视广播组网过程中涉及到的卫星单频网、本地单频网或多频网以及直放站补点覆盖方案进行了系统解读,为全国各地广电部门开展中央覆盖工程地面数字电视广播覆盖工作提供参考.     

面向星载激光测高仪的陆地目标响应函数仿真

面向星载激光测高仪的陆地目标响应函数的时间分布是评价星载激光测高仪使用性能的重要因素。根据星载激光测高仪发射的高斯激光束和目标响应函数的分布特点,采用等间隔同心圆环与等分圆周的方法实现目标的离散化三角网格划分,基于三角网格的均匀性与目标响应函数特征参数的误差模型,以目标响应函数的仿真误差指标为依据,提出一种全新的目标响应函数的时空域参数选取方法。以对地观测星载激光测高仪GLAS的系统参数为输入条件,针对三种典型倾斜度(3、12.5和28.5)的平面目标和多平面目标,通过限定目标响应函数特征参数的2%容限误差,仿真了对应的波形分布,并解算出其特征参数的最大误差不超过1.16%,有效验证了陆地目标响应函数仿真方法的正确性。所得结果对于星载激光测高仪接收脉冲回波的分析、数据反演及其性能评价具有一定的实际应用价值。     

CCSDS组织及其标准介绍

本文介绍了空间数据系统咨询委员会（CCSDS）组织的宗旨和研究的内容．就CCSDS制定的标准在航天领域的应用展开讨论．并详细地描述了CCSDS制定的空间数据通信协议。     

MATLAB在处理角锥棱镜菲涅耳衍射问题中的应用

利用MATLAB编写圆孔菲涅耳衍射程序的思路和程序，给出圆孔菲涅耳衍射以及角锥棱镜菲涅耳衍射的三维场分布图。     

生物样品中他莫昔芬LC-MS-MS 定量方法的建立

他莫昔芬(三苯氧胺,Tamoxifen,TAM)为英国研制的非甾体类抗雌激素药物.TAM(N)与雌激素(E)一样,可自由通过癌组织的细胞膜,癌细胞的胞浆中存在雌激素受体(Rc),N与E相互竞争与Rc结合,形成复合物NRc,NRc到细胞核内,形成核(n)受体复合物(NRn),NRn与ERn(同E结合的核受体复合物)不同,NRn不能促进DNA和m-RNA的合成,因而抑制了癌细胞的增殖.TAM用于雌激素受体阳性的绝经前期和绝经后乳腺癌病人.在TAM的临床及实验室研究中,常需对生物样品中的TAM进行快速测定.为了简化样品制备过程,缩短分析时间,本文对测定TAM的LC-MS-MS定量方法进行了研究.     

HFC网络的工作原理和常见故障的检修

光纤以其频带宽、损耗低、传输距离远、抗干扰能力强、工作性能稳定可靠等优点被广泛使用，成为有线电视网的主要传输手段。随着我县有线电视系统HFC网络的迅速发展，摆在有线电视工作者面前的都是高科技设备，要掌握其应用和维护检修技能，必须具备有线电视技术和光纤技术的基础理论知识。只有这样，当HFC网络出现故障时，才能及时完成对HFC网络的检修，确保HFC网络工作正常。本文结合实践浅述HFC网络工作原理、常见故障的分析、检修程序和检修方法。     

水溶性钌-氢配合物催化1-已烯双键异构化反应研究

研究了水溶性钌-氢配合物RuHCl(TPPTS)3在水/有机两相体系中催化1-己烯双键异构化反应.考察了反应温度、时间、膦配体浓度、相转移催化剂CTAB浓度以及底物与催化剂摩尔比等对转化率和产物选择性的影响.在最佳条件下1-己烯转化率达到82.4%,2-己烯选择性21.2%,3-己烯61.2%,没有发现骨架异构化.催化剂可重复使用5次.     

基于某型吊舱天线罩的电性能分析与设计

天线罩设计是一项具有挑战性的工作.结合某型吊舱天线罩设计任务,本文采用等效平板原理分析了天线罩电透过性能,并在此基础上对天线罩进行了电设计,运用几何光学-射线跟踪方法分析了天线罩的引入对天线辐射特性的影响,给出了方向图和透波率的测试曲线,很好的达到了设计指标要求.目前该型天线罩已投入使用,性能良好.     

基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类

针对数据集样本数量较少会影响深度学习检测效果的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法。首先,引入生成对抗网络并对生成器和判别器进行改进,解决了类别错乱问题并实现了带钢缺陷数据集的扩充。然后,对轻量级图像分类网络MobileNetV3进行改进。最后,在扩充后的数据集上训练,实现了带钢缺陷的分类。实验结果表明,改进的生成对抗网络可生成比较真实的带钢缺陷图像,同时解决深度学习中样本不足的问题;且改进的MobileNetV3参数量是原有参数量的1/14左右,准确率为94.67%,比改进前提高了2.62个百分点,可在工业现场对带钢缺陷进行实时准确的分类。