Hydrogen Passivation Effect on Enhanced Luminescence from Nanocrystalline Si/SiO2 Multilayers

Nanocrystalline Si/SiO2 multilayers are prepared by thermally annealing amorphous Si/SiO2 stacked structures. The photoluminescence intensity is obviously enhanced after hydrogen passivation at various temperatures. It is suggested that the hydrogen trapping and detrapping processes at different temperatures strongly influence the passivation effect. Direct experimental evidence is given by electron spin resonance spectra that hydrogen effectively reduces the nonradiative defect states existing in the Si nanocrystas/SiO2 system which enhances the radiative recombination probability. The luminescence characteristic shows its stability after hydrogen passivation even after aging eight months.     

差分跳频技术

差分跳频技术是近年出现的一种新型扩频通信技术,它集跳频图案、信息调制与解调等功能于一体,构成与传统跳频技术完全不同的技术体制。对近年出现的扩频通信新技术-差分跳频技术进行全面介绍。在对差分跳频关键技术进行详细分析的基础上,着重说明其优点及尚需解决的问题。     

变频器在化纤设备中的应用

本文主要介绍了变频调速技术在涤沦短纤维纺织及后处理联合机中的应用，包括控制系统的功能和硬件构成等。     

基于粗粒化模型对有机溶剂的分子动力学模拟

在基于Boltzmann分布对四种基本构象进行Monte Carlo取样后, 通过与全原子模型的范德华势比较得到了Gay-Berne (GB)参数. 又在对用量化计算得到的分子体系的电势进行电荷、偶极矩和四极矩的拟合后, 得到了电多极展开势(EMP)参数. 利用得到的粗粒化参数, 基于粗粒化模型, 对CHCl₃及四氢呋喃(THF)两种有机溶剂进行了分子动力学模拟(MDS), 并将结果同全原子模拟进行了比较. 计算结果表明用粗粒化模型从整体上能重复全原子模型的模拟结果, 但在某些细节的计算与全原子模型有偏差, 其原因可能是目前工作仅考虑了单位点情况, 为此今后在对具有复杂结构的分子进行粗粒化模拟时还应考虑合理放置及增加相互作用位点.     

基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究

AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引入系统噪声和测量噪声,利用AIS船舶观测节点数据对系统状态做最小二乘法估计,对船舶运动轨迹进行平滑和预测,并对不同时间段可靠性误差进行分析,能够比较正确地估计出船舶轨迹。     

煤在流化床中的热解

采用小型流化床热解装置对神木煤流化床浓相段热解产物在稀相段的二次反应进行了研究。流化床浓相段温度为６００℃，稀相段温度为５８０－１０００℃，气体在稀相段的停留时间为０．０７－１２ｓ。实验得到了稀相段温度及停留时间对气相产物组成的影响规律，并对称相段气相产物生成反应进行了动力学关联，得到了相应动力学参数。     

超宽带50W电子战超小型行波管设计

本文对超宽带50 W电子战超小型行波管设计进行了介绍,其主要技术难点为超宽带设计及超小型设计。通过设计行波管高效率慢波互作用系统来进行超宽带设计,使得行波管工作频带覆盖4~18 GHz,全频带(除低端边频4~5 GHz外)输出功率典型值为50 W,其中4~5 GHz频带内输出功率达到35 W,整管效率高于33%。在保障电性能的同时,通过降低工作电压实现整管各部件微型化设计,实现整管结构尺寸的大幅度压缩,实现了功率密度的大幅度提升,突破了小型化电子战整机系统安装空间的限制,适应了更高标准的电子战应用要求。     

基于卷积自编码网络的BPSK信号降噪

针对传统降噪方法提取特征繁琐、参数选取不易的问题,提出了基于卷积自编码器(Convolutional Autoencoder,CAE)降噪的方法,对BPSK信号、加性高斯白噪声,信噪比-10dB 2dB的数据构成信号数据集。在网络训练阶段,将加噪后的样本经过卷积自编码器提取潜在特征,多次训练迭代并且保存模型的参数;在测试阶段,利用新产生的测试集完成对该算法的验证与测试,可以观察到恢复出的有用信号,且误码率有了明显的降低。实验表明,相对于传统信号降噪算法(例如小波阈值降噪、PCA等),所提算法不需要人工手动提取信号特征,实现了对BPSK信号的降噪处理。