优秀男子旋转式推铅球运动员冯杰肌肉用力特征sEM G分析

采用遥感肌电结合高速摄像同步测试手段,对我国优秀男子铅球运动员冯杰在完整的旋转式推铅球过程中参与动作主要肌肉的表面肌电图(sEM G)进行测试和分析,揭示冯杰在整个技术环节主要肌肉用力的活动特性:右腹外斜肌在最后用力阶段达到最大的收缩强度,这对投掷成绩的高低具有密切的关系;双支撑阶段准备时间充分,更有利于投掷技术的稳定...     

不同时序植被指数重构方法的江苏省冬小麦物候期提取的影响

基于2009~2010年MODIS数据,以江苏省为研究区域,比较两种常见的重构植被指数序列方法的重构能力以及应用到冬小麦物候期提取上的效果;并且用观测数据对提取结果进行了验证。结果表明,两种重构方法都能较好的去除噪声,但Savitzky-Golay滤波方法在保持原始数据的真实性方面要优于HANTS(harmonic anazysis of time series)方法,而HANTS方法在呈现原始数据的周期性方面更有优势。通过动态阈值法提取冬小麦物候期时,经两种重构方法处理后的植被指数时间序列,在返青期和成熟期提取上均方根误差均在8 d之内,抽穗期效果较差。S-G滤波重构后的植被指数时间序列提取结果要优于HANTS方法。总体来说,经两种方法滤波后提取的江苏全省冬小麦关键物候期,都能够体现全省范围分布的变化性。     

B-值随机元及经验过程的 Kolmogorov 重对数律

本文将 Kolmogorov 重对数律以下列形式推广到取值 Banach 空间的随机元序列:(?)‖S_n‖/(2s_n~2L_2s_n~2)~(1/2)=1 a.s.其中 S_n~2=sup_(f∈B_1~*)sum from i=1 to n Ef~2(X_i),B_1~*为 B~*的单位闭球.采用同样方法,对于经验过程我们也得到了与之相应的结果.本文还回答了由 Ledoux 和 Talagrand([8],[9])提出的公开问题.     

Tuning a nano-pillar array for enhancing the photoluminescence extraction efficiency of GaN-based light-emitting diodes

We demonstrate the fabrication of hexagonal nano-pillar arrays at the surface of GaN-based light-emitting diodes (LEDs) by nanosphere lithography. By varying the oxygen plasma etching time, we could tune the size and shape of the pillar. The nano-pillar has a truncated cone shape. The nano-pillar array serves as a gradual effective refractive index matcher, which reduces the reflection and increases light cone. It is found that the patterned surface absorbs more pumping light. To compare extraction efficiencies of LEDs, it is necessary to normalize the photoluminescence power spectrum with total absorption rate under fixed pumping power, then we could obtain the correct enhancement factor of the photoluminescence extraction efficiency and optimized structure. The highest enhancement factor of the extraction efficiency is 10.6.     

实时Web数据库中间件的研究

通过对Web数据库中间件结构的研究,提出了一种在.Net平台下的基于Web Service和Ajax技术的实时Web数据库中间件.通过性能测试可知,用此方法开发出的Web数据库应用程序相对于以往的Web数据库应用程序具有更好的实时性、安全性和稳定性.     

Enhancing light extraction of GaN-based blue light-emitting diodes by a tuned nanopillar arrayEnhancing light extraction of GaN-based blue light-emitting diodes by a tuned nanopillar array

Surface patterning of p-GaN to improve the light extraction efficiency of GaN-based blue light-emitting diodes （LEDs） has been investigated. Periodic nanopillar arrays on p-GaN have been fabricated by polystyrene （PS） nanosphere lithog- raphy; the diameter of the nanopillars can be tuned to optimize the electrical and optical properties of the LEDs. The electroluminescence intensity of the nanopillar-patterned LEDs is better than that of conventional LEDs; the greatest en- hancement increased the intensity by a factor of 1.41 at a 20 mA injection current. The enhancements can be explained by a model of bilayer film on a GaN substrate. This method may serve as a practical approach to improve the efficiency of light extraction from LEDs.     

广义线性模型中方差函数的非参数估计

本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度依概率收敛于0, 并修正了定义区间.     

迭代最小二乘法气体光谱自动水汽差减算法

傅里叶红外光谱法具有测量速度快、信噪比高、检测范围广等优势,在针对污染源废气排放的快速检测及长时间在线监测中具有巨大的发展潜力。水汽是红外光谱污染气体检测中的主要干扰物,影响NO_X,SO₂等重要污染物的检测,差减水汽背景谱消除光谱中水汽干扰可提高这些污染物的检测精度,具有重要意义。气体光谱中水汽吸收峰由于受到水分子团簇、仪器线型函数等影响,通过数值方法对其计算的误差较大;为此,水汽背景谱一般需采用同一台光谱仪实测获得。主要有两种方法： 第一种是通过反复调节水汽/氮气混合气中的水汽浓度,使水汽背景谱中的水汽吸收峰与污染气体光谱中水汽吸收峰相同,此方法耗时较长,且受环境条件制约很难在现场检测中使用;第二种方法是预先测量不同浓度的水汽光谱,在检测污染气体时选取两幅与污染气体光谱中水汽吸收峰最为接近且将其夹在中间的水汽光谱作为参考谱,使用这两幅参考谱线性拟合与污染气体光谱中水汽吸收峰相同的水汽背景谱,此方法可获得高度近似的水汽背景谱,但当前缺乏相关自动算法妨碍了其在快速自动消除水汽干扰方面的应用。为此,提出一种选取水汽参考谱及拟合水汽背景谱的自动算法,用于自动差减消除水汽干扰。在参考谱选取中,使用污染气体光谱依次减去浓度由低至高的水汽光谱,依据差减后光谱中水汽吸收峰所在波数的吸光度正负性来选取参考谱。在水汽背景谱计算中,基于迭代最小二乘法逐步剔除光谱中受污染物吸收峰干扰的波数,采用剩余波数上的数据拟合水汽背景谱,使其与污染气体光谱中水汽吸收峰相一致。使用水汽背景谱对污染气体光谱进行差减即可消除污染气体光谱中的水汽干扰。对含有NO₂的污染气体光谱进行了差减消除水汽干扰实验,结果表明所提出的自动算法可快速准确消除水汽干扰;NO₂在消除水汽干扰后可由其位于1 629 cm-1的强吸收峰检测,相比消除水汽干扰前使用不受水汽干扰的位于2 917 cm-1的弱吸收峰检测,其检出限得到了大幅提高。     

基于径向基网络和小波变换的电容层析图像重构算法

针对电容层析成像系统重构图像问题的非线性、病态性等特点,提出了基于径向基神经网络的图像重构算法以达到流型辨识的要求,并针对神经网络成像精度低的问题,重点分析研究了适用于图像特征增强的空频分析方法——基于径向基网络的自适应小波滤波重构算法.图像经过多级小波分解后,依据邻域特性来判断各个子带图像上的边缘点;依据统计特性来估计噪声在空频域中的分布,并构造具有自适应性的边缘增强增益;最后用调整后的小波系数重建图像.仿真结果表明,该算法有效地增强了图像的边缘,减小了图像的噪声影响,很大程度上改善了重构图像的成像质量,明显减轻了失真度,使图像特点更加清晰.     

鞅差误差下线性EV模型最小二乘估计的中偏差

研究了线性EV模型:η_i=θ+βx_i+ε_i,ξ_i=x_i+δ_i,1≤i≤n.当误差(ε_i,δ_i)为鞅差序列情形时,讨论了未知参数β和θ的最小二乘估计的中偏差问题.