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提出了一种兼顾认知无线电系统可靠性和低负载的基于信任度的双门限协作频谱检测算法.系统首先使满足双门限要求的认知节点参与协作感知,当满足双门限要求的认知节点数目不足时,增加满足信任度参数要求的认知节点参与协作感知.融合中心存储了认知节点的检测记录,并以此为局部检测结果设置融合权重.理论分析和仿真结果表明,该算法所需传输的感知参数减少了,占用的信道带宽降低.同时,由于不可靠用户的减少,算法的检测性能进一步提高了.此外,算法通过调整参数nt使系统适应于不同类型的无线业务,具有一定的灵活性. 相似文献
312.
磁流变液是一种分散体系,通过对分散体系稳定性的研究,并结合磁流变抛光的实际需求,确定了磁流变抛光液添加组分,配制出了适合于光学加工的水基磁流变抛光液。所配制的磁流变液初始粘度仅为0.2Pa·s,利用磁流变仪检测所配制磁流变液在剪切率为1s-1,磁场强度为0.35T时,剪切应力达42.5kPa。利用所配制的磁流变抛光液分别对K9玻璃和Si材料进行抛光,经过2h持续抛光,K9玻璃和Si材料去除函数的峰值去除量相对变化率分别为0.15%和0.22%,体积去除量相对变化率分别为1%和0.88%,去除函数的峰值去除率分别达到4.83μm/min和1.376μm/min。结果验证了所配制的抛光液具有极好的稳定性以及较高的去除效率,能够保证抛光材料的快速去除和高效收敛。 相似文献
313.
采用第一性原理平面波超软赝势方法,系统研究了Mn,N共掺杂对锐钛矿相TiO2的晶体结构、缺陷形成能、电子结构、光学性质以及氧化还原能力的影响.研究表明:Mn,N共掺杂锐钛矿相TiO2后,TiO2晶格发生了畸变,导致晶体八面体偶极矩增加,有利于光生电子-空穴对的有效分离;在TiO2带隙中出现了杂质能级,使锐钛矿相TiO2的光学吸收带边红移,可见光区的吸收系数明显增大,有利于光催化效率的提高;在不考虑
关键词:
2')" href="#">锐钛矿相TiO2
第一性原理
Mn和N共掺杂
光催化性能 相似文献
314.
设$p>0$, $\mu$和$\mu_{1}$是$[0,1)$上的正规函数. 本文首先给出了$\mathbb{C}^{n}$中单位球上$\mu$-Bergman空间$A^{p}(\mu)$的几种等价刻画;
然后
分别刻画了$A^{p}(\mu)$到$A^{p}(\mu_{1})$的
微分复合算子$D_{\varphi}$为有界算子以及紧算子的充要条件, 同时给出了当$p>1$时$D_{\varphi}$为
$A^{p}(\mu)$到$A^{p}(\mu_{1})$上紧算子的一种简捷充分条件和必要条件. 相似文献
315.
为克服传统抛光方法在硅改性的碳化硅表面抛光存在的不足,采用磁流变抛光在精抛光阶段实现面形误差高效去除和快速收敛。基于实际应用中的对磁流变抛光液的需求,提出了磁流变液的性能要求,并配制了适合改性硅表面抛光的磁流变抛光液,检测所配制的抛光液体的流变特性和分散稳定性,证明了液体具有良好的性能。对口径为130 mm(有效口径为120 mm)的硅改性的同轴非球面碳化硅工件进行实际抛光。经过两个周期约3 h的抛光,面形误差均方根(RMS)从0.051λ(λ=632.8 nm)快速收敛至0.012λ,粗糙度Ra达0.618 nm。验证了所配制的磁流变抛光液满足碳化硅基底改性硅表面的抛光需求,证明了磁流变抛光技术在镜面硅改性后精抛光阶段具有独特的优势。 相似文献
316.
317.
A 127-element adaptive optical system has been developed and integrated into a 1.8-m astronomical telescope in September 2009.In addition,the first light on a high-resolution imaging for stars has been achieved(September 23,2009).In this letter,a 127-element adaptive optical system for 1.8-m telescope is described briefly.Moreover,star observation results in the first run are reported.Results show that the angular resolution of the system after adaptive optics correction can attain 0.1 arcsec,which approaches the diffraction limit of 1.8-m telescope at 700-900 nm band. 相似文献
318.
:当前基于稳态视觉诱发电位 (Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)的脑机接口使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。本文提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(Filter Bank Canonical Correlation Analysis,FBCCA)与功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明,在刺激时长为1s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析的方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(Canonical Correlation Analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。 相似文献
319.
320.