阿魏酸在玻碳电极上的电化学行为及其分析测定

阿魏酸在玻碳电极上的电化学行为及其分析测定;阿魏酸;溶出伏安法;循环伏安法;电化学分析     

WLAN室内定位引擎NNSS-AVG算法的改进

要提供高质量的室内位置服务,必须首先获得用户在室内的准确位置。由于非视距传播、多径传播、环境变化等因素的影响,传统的GPS等定位技术并不适用于室内环境。但逐渐密集的无线局域网(wireless local area network,WLAN)为实现室内定位提供了良好的环境。本文从NNSS-AVG定位算法出发,大大的优化了其定位精度,从而适应现代人们生活的需要。     

微米碳化硅晶须在水介质中的分散行为

以去离子水为分散介质,六偏磷酸钠(SHP)和羧甲基纤维素钠(CMC)为分散剂,利用沉降法、ζ电位、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、TEM等测试技术研究了微米碳化硅晶须在水介质中的分散稳定机制,探讨了pH值、分散剂种类及含量对SiC微米晶须分散行为的影响机制。结果表明:微米SiC晶须的分散机理为静电稳定机制,pH值、SHP和CMC对微米SiC晶须的分散性和稳定性有较大影响;pH值为11时,微米SiC晶须的分散性和稳定性较好;SHP和CMC含量均为4wt%时,SiC微米晶须悬浮液具有良好的分散性能,分别在沉降时间18.5 h和22 h时相对沉降高度仍达96.89%和98%。六偏磷酸钠的分散机制主要以提高颗粒间的静电斥力为主,而羧甲基纤维素钠则为增大晶须表面的亲水性和提高晶须表面的电位绝对值。     

高压下γ'-Fe4N晶态合金的声子稳定性与磁性

利用基于密度泛函理论的第一性原理研究了高压下有序晶态γ’-Fe₄N合金的晶格动力学稳定性与磁性. 对比没有考虑磁性的γ’-Fe₄N的声子谱, 得出压力小于1 GPa时, 自发磁化诱导了铁磁相γ’-Fe₄N基态晶格动力学稳定. 压力在1.03-31.5 GPa时, Σ线上的点(0.37, 0.37, 0)、对称点X和M 上相继出现了声子谱软化现象. 压力在31.5-60.8 GPa时, 压致效应与自发磁化对诸原子的作用达到了稳定平衡, 表现出了声子谱稳定. 压力大于61.3 GPa时, 随着压力的增大压力诱导体系动力学不稳定性越强. 通过软模相变理论对于γ’-Fe₄N, 在10 GPa下的声学支声子的M点处软化现象的处理, 发现了动力学稳定的高压新相P2/m-Fe₄N. 压力小于1 GPa时高压新相P2/m-Fe₄N 是热力学稳定的相, 且磁矩与γ’-Fe₄N的磁矩几乎相同. 2.9-19 GPa时, P2/m相的焓比γ’相的焓小, 基态结构更稳定. 大于20 GPa时, 两相磁矩几乎相同.     

转发式干扰下卫星数据链效能分析与仿真

针对无人机上卫星数据链的实际应用情况,研究了卫星数据链的常用抗干扰措施,分析了各抗干扰措施的弱点及对抗策略,提出采用相关性干扰对抗卫星数据链,构建了基于时延的转发式干扰模型,对转发式干扰下的卫星数据链效能进行了分析和仿真。仿真结果显示,该方法能够有效对抗卫星数据链,具有一定的可行性。     

移动运营商IT支撑系统融合思路研究

文章从移动运营商所处的市场环境、客户需求、IT系统建设现状等方面入手,分析总结并指出移动运营商目前的IT支撑系统存在的主要问题,结合自身对IT支撑系统融合的理解,对移动运营商当前环境下的IT支撑系统融合建设给出了一些融合原则和思路作为参考和建议。     

基于SOM和RBF网络的软测量方法研究

针对氢粉碎过程中钕铁硼粉碎状态不可知,为有效预测合金的反应状态,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络结合构建的网络模型。在该模型中,SOM神经网络作为聚类网络,采用无教师学习算法对输入样本进行自组织分类,并将分类中心及其对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为径向基函数的中心;RBF神经网络作为基础网络,采用高斯函数作为径向基函数实现从输入到隐含层的非线性映射,输出层则采用有教师学习算法训练网络的权值,从而实现输入层到输出层的线性映射。并以钕铁硼氢粉碎过程合金中氢含量为检测对象,运用上述方法在MATLAB平台上建立了合金中氢含量预测模型,并完成了仿真验证。     

手机病毒的现状与未来

首先介绍了手机病毒的发展历程，列举并分析了已出现的手机病毒种类。与传统PC病毒进行了比较分析。最后对手机病毒的发展及演进趋势作出了展望，     

基于干扰信号的协同探测定位方法

干扰探测一体化是发展精确电子战的一项新技术。针对一体化信号的波形特点,以距离方位角测量和脉冲时间间隔测量为关键技术,实现了一体化信号的接收及处理。然后提出了基于干扰信号的3种协同探测定位模式,给出了定位算法及定位精度分析。最后,通过仿真分析给出了3种定位方法的定位精度,验证了算法的可行性和有效性。