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同成分铌酸锂(CLN)晶体是最常用的太赫兹参量增益晶体,基于该晶体的太赫兹波参量辐射源具有太赫兹波输出能量高、连续可调谐等优点,但是其调谐范围相对较窄,一般为0.6~3 THz,限制了其实际应用范围。为此,提出基于摩尔分数为5%的氧化镁掺杂的CLN晶体的脉冲种子注入式太赫兹波参量产生器,其太赫兹波频率调谐范围为1~4 THz,在2.0 THz处获得最大输出能量为1.02μJ,输出太赫兹波的3 dB带宽达1.94 THz,占调谐范围的64.67%。该太赫兹辐射源具有宽频带、增益平坦等特性,在实际应用中具有更高的价值。 相似文献
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学术英语是衔接大学通用英语教学和专业英语教学的有效途径,而项目研究法解决了学术英语课程中“如何教”的问题。文章通过阐述学术英语理念和项目研究法理念的基础上,探讨了项目研究法在学术英语课程中的应用。 相似文献
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针对无线传感器网络在道路监控、管道传输等一维环境中出现的因经验模型基站移动或环境发生改变时需要重新建立数据库的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的一维经验模型定位算法(1-DEMRSSI).该算法基于一维线性定位的思想,利用信号强度比值来确定未知节点的位置,所以只需要建立一次信号强度比值数据库.仿真结果表明,1-DEMRSSI 算法比 RSSI 算法的运算量小,且一次定位时间可缩短10%左右,定位精度提高 14.2%~66.4%,其在一维线性应用领域表现出了良好的灵活性和实用性. 相似文献
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以加压毛细管电色谱(pCEC)为技术平台,对其在建立中药黄柏指纹图谱中的方法学进行了研究.通过对提取溶剂、流动相中有机相种类、盐溶液等条件的优化,发现1%盐酸的甲醇溶液为提取溶液,20mmol/LNH4C1溶液.乙腈为流动相梯度洗脱,紫外检测波长为230nm时对其分离效果最好.并通过在色谱柱上施加不同的电压,详细地阐明了pCEC的双重分离机制对分离选择性的影响,发现黄柏中的主要成分药根碱、巴马汀和小檗碱在pCEC模式中随电压的不同,有不同的出峰顺序.当电压为0—4kV时出峰顺序为药根碱、巴马汀和小檗碱,当电压为8—14kV时出峰顺序为药根碱、小檗碱和巴马汀.对此原因进行了详细讨论,同时与微径液相色谱模式进行了比较,说明pCEC可以为复杂样品的分离提供更多更好的分离途径. 相似文献
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硅胶填充柱反相洗脱毛细管电色谱研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在75μm(i.d.)×27/20cm的硅胶(3μm)填充柱上,以乙腈(95:5)-Tris/HCl缓冲液(pH8.3)为流动相,实施毛细管电色谱并对其保留机理进行了研究。研究表明,当采用反相洗脱时,硅胶填充柱显示出阳离子交换和正相分配双重保留机理。同时还对电渗流和热效应进行了研究。 相似文献
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通过聚合物原位聚合反应,制备了部分填充的毛细管整体柱。pH 3~10的载体两性电解质被固化在该毛细管整体柱上。在引入八通进样阀、三通阀和四通连接单元的基础上,构建了适用于固化pH梯度毛细管等电聚焦整体柱(M-IPG)的平台。在蛋白质药物测定过程中,用M-IPG柱和羟丙基纤维素(HPC)涂层毛细管柱同时对曲托珠单抗和依那西谱的等电点进行了测定。结果表明,两种等电聚焦柱都能够同时分离混合蛋白质样品并测定蛋白质类药物中单抗和融合蛋白质的等电点(pI),M-IPG柱所测的pI值与HPC涂层毛细管柱测定的结果基本一致,表明了该柱在进一步构建多维分离平台进行蛋白质组学研究方面的潜力。 相似文献
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苯硫醌与脂肪族烯烃可以发生[2+4]和[4+2]环加成反应。为了解释这些环加成反应中的成键过程,本文使用了自然轨道福井函数(NOFF)与成键活性描述符。自然轨道福井函数揭示了苯硫醌和脂肪族烯烃的键或轨道的亲电性,表明电子供体的成键轨道和电子受体的反键/成键轨道之间发生了电子转移,然后成环,在这一过程中有两个共价键形成,得到了环状产物。成键活性描述符表明共价键比较容易在一个分子中具有较大f~+_(k1)值的k1原子与另一个分子中具有较大f_(k2)值的k2原子之间形成。自然轨道福井函数与成键活性描述符都可以有效解释苯硫醌与1,3-二烯之间的[2+4]与[4+2]环加成反应的机理。 相似文献
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被动声呐探测位于深海声影区的水面舰船辐射噪声时,接收信噪比通常较低,导致声源被动定位方法的性能较差。针对这一问题,提出一种利用接收信号时频谱干涉结构的声源距离和径向速度联合估计方法。首先根据射线声学理论,建立时频谱沿频率轴和时间轴的干涉条纹周期与声源距离和径向速度的关系,然后对接收信号时频谱进行二维傅里叶变换和多频带处理以估计上述干涉条纹周期,最后解算声源距离和径向速度。仿真和海试数据处理结果表明,相比于现有利用接收信号自相关的声源距离估计方法,该文利用时频谱二维傅里叶变换的声源定位方法具有较好的稳健性,比较适用于低信噪比条件下的声源被动定位。 相似文献
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针对常规波束形成主瓣宽且目标分辨能力低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法。算法使用常规波束形成计算二维空间功率谱,将预处理后的空间功率谱图输入深度卷积神经网络。该文利用神经网络学习解卷积映射关系,输出主瓣宽度更窄的空间功率谱图,从而实现高分辨率二维波达方向估计。该算法对阵列结构没有限制,适用于立体阵。仿真结果表明该文方法在不同目标个数、快拍数及信噪比参数下均能准确估计目标方向。该文方法目标分辨能力优于常规波束形成方法。在低快拍情况下,目标方向估计误差低于自适应波束形成方法。 相似文献