低电压低功耗音频Σ-Δ ADC调制器设计

针对应用于音频设备中的∑-ΔADC,提出一款改进的∑-ΔADC调制器.该调制器结构改进传统调制器的结构并对调制器系数进行优化,克服传统∑-ΔADC调制器结构的缺点,同时对调制器中的两个关键电路即OTA放大器和比较器也进行优化,极大改善了OTA放大器和比较器性能.改进后的调制器具有低电压、低功耗、高精度和较好的鲁棒性的特点.该调制器采用1.2 V低电压供电,过采样比(OSR)为128,采样频率为6.144 MHz,信号带宽为20 kHz.基于SMIC0.11μm的工艺下,完成了∑-ΔADC调制器的版图设计,并最终流片成功.芯片流片后的成测结果表明,调制器的信噪比达到102.4 dB,有效位达到16.7 bit,调制器的整体功耗仅1.17 mW左右,整个调制器的版图的面积仅为0.122 mm2左右.调制器的成测性能指标表明,该调制器是音频芯片中∑-ΔADC电路的良好选择.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

体育消费的学理脉络、统计内容及其实施策略

采用文献资料法，依次从学理脉络、统计内容及其实施策略展开关于体育消费以及体育消费统计的讨论。认为：从学理上看，体育消费作为一个复杂概念，既牵涉宏观经济社会发展，也与文化意识形态紧密联系；而作为准确把握体育市场、把脉体育发展情况的基础性工作之一，体育消费统计则应该避免将体育消费概念泛化。应以体育政策为导向，面向人民的美好生活需要，对接国民经济统计制度，考虑建构以“体育教育与培训、体育文化与娱乐、体育保健与康复、体育传媒与信息、体育衣着耐用品、其他体育用品与服务、个人间接体育消费”为核心指标的统计框架，并通过长效工作方案的设计使体育消费统计工作制度化，通过统计调查制度的建构使体育消费统计执行有效化，通过统计数据的测算推算使体育消费统计结果精准化。     

回眸百年再启程:中国科技社团发展的历史进程与主要贡献

 19世纪末20世纪初在中华大地上兴起学会热潮，尤其是“五四”新文化运动以来，现代意义上的科技社团在中国已经走过了百年历程，构成世界科技社团发展史上波澜壮阔的画卷之一。在纪念“五四”运动100周年之际，回顾科技社团百年来发展历程，研究分析科技社团在中国科学文化启蒙、科学技术发展和经济社会建设中的重要作用，对于探寻新时代中国科技社团发展道路，具有重要的理论和现实意义。     

“新启蒙”少儿阅读活动的实践与研究

分析了公共图书馆开展少儿阅读活动的现状,阐述了邗江区图书馆"新启蒙"少儿阅读活动的具体实践,指出了未来邗江区图书馆开展少儿阅读推广活动的方向。     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

基于ESI和InCites的学科发展预测研究--以中国地质大学为例

基于汤姆路透公司的ESI和InCites数据库，分析了中国地质大学各学科的特征，探讨了高被引论文、热门论文、顶尖论文与学科发展的关系，并预测后续最有可能入围ESI世界前1％的学科。     

基于化学学科认知障碍突破的中考复习教学实践* ——以“二氧化碳的性质”为例

分析学生对二氧化碳的3个典型学科认知障碍,以“二氧化碳的捕捉”为情境,通过“尝试捕捉二氧化碳”“谁在捕捉二氧化碳”“捕捉背后的原理”等3个主要环节,实现对学科认知障碍的突破,展示了一种新的中考复习教学思路。     

基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。