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光电催化(PEC)氧化法是一种使用半导体电极材料在光和电的共同作用下处理水中有机污染的有效方法.在PEC工艺中,施加偏压不仅可以利用电催化对有机污染物进行降解,而且在偏压作用下,光生电子-空穴对能够得到有效的分离和传输,从而大大提高了机物污染物的去除速率.尽管PEC技术已经取得了许多重要的突破,但是能量转换效率仍然无法满足实际应用.因此,开发具有优异性能,良好稳定性和低成本的光电极材料是一项具有挑战性的研究工作.本文采用两步电沉积法制备了BiPO4纳米棒/还原氧化石墨烯/FTO复合光电极(BiPO4/r GO/FTO).电镜结果表明,电沉积制得的纳米棒状磷酸铋均匀负载在石墨烯纳米片层表面.采用甲基橙为模型体系,考察了复合光电极的光电催化活性.BiPO4/r GO/FTO复合电极的光电催化降解速率是BiPO4/FTO光电极的2.8倍,显示出优良的光电催化活性.实验进一步研究了工作电压和BiPO4沉积时间对甲基橙光电降解性能的影响.最佳的BiPO4沉积时间为45 min,最佳工作电压为1.2 V.捕获实验和ESR实验表明羟基自由基(·OH)和超氧化物自由基(·O2-)是该电极的主要活性物种.BiPO4/r GO/FTO复合电极经过四次循环实验后其降解甲基橙效率保持不变,显示出高稳定性,采用光电流,交流阻抗及其荧光测试对其光催化机理进行推测.结果表明该复合光电极具有高PEC活性的主要原因是:石墨烯的引入加快了BiPO4的电子空穴的分离,拓宽了石墨烯的可见光吸收范围;同时,石墨烯诱导产生的BiPO4混合相也进一步促进了光生电子空穴的分离,提高了光电降解活性. 相似文献
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局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上. 相似文献
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基于自适应调制技术的MIMO UWB无线通信系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在对多输入多输出(MIMO)技术和超宽带(UWB)无线通信研究的基础上提出了一种基于自适应调制技术的时变多进制MIMO UWB系统。通过采用奇异值分解理论和速率分阶的方法对系统性能进行了分析,推导出了速率离散分阶情况下的功率和速率的分配公式,提出了相邻时隙平均功率控制(JTAPC)算法,并且对系统的性能进行了仿真。研究结果表明,功率控制算法的使用很大程度上提高了采用速率分阶的系统的性能,并且降低了系统实现的复杂度。 相似文献
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互联网技术的发展给各行各业的发展带来了变化和改革,许多行业开始与互联网技术进行融合,教育行业也不例外。在现代教育的发展中,教育必须依托现代技术进行不断创新,以提升教育的质量和特色,从而为国家、社会培养更多高质量的人才。初中物理作为一门学生初次接触、知识复杂的学科,引入互联网技术对激发学生学习兴趣,创新物理教学模式有着重要价值。因此,本文基于互联网+教育的研究视角,以互联网技术打造教学情境为切入点,探讨初中物理教学创新思路,目的在于提升物理教学成效,助力学生全面成长。 相似文献
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厚胶光刻非线性畸变的校正 总被引:3,自引:0,他引:3
利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。 相似文献
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当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献