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112.
引言著名的F—H实验被大多数原子物理学教材选用,作为阐明原子能级存在的实验事实。而且均仿照Franck和Hertz当年在论文中的表述方法,以激发电位曲线峰位的间距作为汞原子的第一激发电位。当前国内多数院校的近代物理实验中也均是这样处理的。然而实验中各种物理因素的影响较大,比较精确地确定峰位是困难 相似文献
113.
本文报道了用含氢非晶硅作为台面型硅变容管钝化新方法.这种方法采用SuO_2 α-SiH双层钝化膜结构.在α-Si:H淀积过程中,严格掌握衬底温度,采用相应的退火条件,以确保钝化膜的必要的稳定性.这种钝化方法能明显地降低反向漏电流,比单层SiO_2钝化可使器件成品率提高一倍左右.器件经过高温、潮湿、高温电老化、常温存放等环境试验,显示了具有高可靠性与稳定性.本文对于用SiO_2 α-Si:H的钝化机理也作了初步的探讨. 相似文献
114.
为了获得优良的可焊性,有必要对有机保焊膜的耐热性和可焊性进行研究,并寻求最佳膜厚. 相似文献
115.
A method of measuring vibration by using fiber Bragg grating (FBG) and demodulating the spectrum by blazed grating is introduced. The sensor system is made of a simple supported beam with a FBG adhered to its upper surface. A blazed grating is used to demodulate the changing spectrum that is got from the sensor system, and a line charge-coupled device (CCD) is used to accept the diffraction spectrum. Through analyzing the number of the CCD's pixels, we can get the amplitude of vibration and the change of the temperature. The experimental results show that the vibration amplitude of the exciter matches the detected signal under the stable frequency. The temperature shift and vibration signal are also successfully separated. 相似文献
116.
117.
无人机在复杂战场环境下,因敌我双方无人机外形、颜色等特征较为相似,如何准确地对敌方无人机识别是实现其自主导航及作战任务执行的关键。由于受敌方无人机飞行速度、形状、尺寸、姿态等的改变及气象环境因素的影响,无法准确地对其进行识别与分类。针对这一问题,提出基于迁移学习卷积稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)实现对航拍多帧图像中敌方目标对象的识别与分类。算法首先借助SAE对源领域数据集中大量无标记样本进行无监督学习,获取其局部特征;然后,采用池化层卷积神经网络(CNN)算法提取目标图像全局特征;最后,送入Softmax回归模型实现目标对象的识别与分类。实验结果表明:与传统非迁移学习的SAE算法及基于底层视觉特征学习的识别算法相比,该算法具有更高的准确性。 相似文献
118.
119.
针对人工提取高分辨率距离像(HRRP)优良特征比较困难的问题,研究了基于一维卷积神经网络(CNN)的HRRP识别方法。利用CNN具有分层学习特征的能力,训练CNN自动地从HRRP中学习有用的特征并分类。在仿真实验中描述了网络的相关配置,分析了不同激活函数、不同参数、不同网络结构的识别性能,对比了CNN与其他分类器的识别结果,用可视化特征图直观地说明了CNN通过卷积层能够学习到易于分辨的特征。实验结果表明CNN具有很好的识别性能。 相似文献
120.
非侵入式眼睛跟踪在许多基于视觉的人机交互应用中扮演十分重要的角色,但由于眼睛运动的强非线性,如何确保眼睛跟踪过程中对外界干扰的鲁棒性以及跟踪精确度是其应用的关键问题。为提高眼睛跟踪的鲁棒性和精确度,提出强跟踪五阶容积卡尔曼滤波算法(ST-5thCKF),将强跟踪滤波(STF)次优渐消因子引入具有接近最少容积采样点且保持五阶滤波精确度的五阶容积卡尔曼滤波(5thCKF),获取5thCKF对强非线性良好滤波精确度同时具备STF对外界干扰的鲁棒性。真实条件下的实验结果验证了所提算法在眼睛跟踪中的有效性。 相似文献