基于投影方法的约束独立成分分析

独立成分分析是解决盲源分离问题的一种有效工具，但ICA具有伸(dilation)与排序(permutation)的不确定性的本质特征。本利用一些约束条件，采用Lagrange乘子法并结合简单的投影方法，可以以特定的形式来进行独立成分的排序，并且可以在信号分离过程中规范化解混矩阵(demixing matrix)，能够系统地减轻ICA对于伸缩与排序的不确定性。仿真结果证实了算法的有效性。     

糖皮质激素对糖皮质激素受体的调节——Ⅱ.大鼠肝、脑、脾的研究

将氢化可的松(F)混合在聚乙烯醇(PVA)内,给大鼠皮下注射,将血浆糖皮质激素(GC)维持在应激浓度,20—40μg/dl 3天,结果发现肝胞液糖皮质激素受体(GR)的结合容量(R_0)和脾细胞GR的结合量(R_s)于注射后1h已明显减少,并维持于低水平。注射后7天,血浆GC已下降到正常水平,但GR恢复得较慢,直到11天脾细胞GR尚未完全恢复。GR的Kd不变,脑胞液GR的变化不明显。实验结果表明,在整体动物GC对GR和在培养细胞一样也存在着负调节,但对不同的靶器官,GR的负调节可能具有不同的特点。     

基于SPWM控制的三相逆变电源设计

叙述了一种基于STC15单片机设计的SPWM三相逆变电源。正弦波脉宽调制(SPWM)技术能够实时、准确地实现变频控制要求,且逆变器输出电压谐波分量少。采用STC15单片机内部PWM寄存器模式输出三路相位差为120°的SPWM波,使用IR2109作为三相全桥电路驱动芯片,输出经过LC低通滤波,最后在负载上得到稳定的正弦波交流电。实现表明三相逆变电源可以输出完整的正玄波,且输出电流大于2安培,电压大于60V,具有广泛的应用前景。     

粒子探测器读出电路漏电流自适应补偿结构

在深亚微米工艺下,用于粒子探测器信号读出的电荷灵敏放大器(CSA)存在栅极漏电流,这不仅会增加噪声,还会影响CSA输出端的直流工作电压。对以反馈电流镜为基础的CSA输入漏电流补偿电路进行改进。采用基于电流匹配的自适应电流偏置方式,该CSA能够自适应调节漏电流,补偿反馈管的偏置电流。将工作点锁定在预设值,使CSA输出端直流电压仅由片外设定值决定,不受漏电流的影响。该方法解决了外部调节带来的不便和调节过于灵敏的问题。     

基于FPGA的超高速时间交织ADC后台校准技术

针对时间交织模数转换器（TI-ADC）三项主要失配误差（采样时间间隔失配误差、偏移失配误差和增益失配误差）,提出一种基于FPGA的数字后台校准技术.失配误差值可通过校准算法得出,此校准算法基于统计近似的数学方法.反馈调节被用来减少TI-ADC的三项主要失配误差.此技术采用片外校准方式,校准算法在FPGA内部完成,校准调节电路在TI-ADC内部完成.实验结果表明：TI-ADC校准后与校准前比较,平均有效位数（ENOB）和平均无杂散动态范围（SFDR）分别提高0.58和11.28dBc,验证了该后台校准技术的有效性.     

基于Multiloss-SAM-ConvLSTM的北极航道独立海冰运动预测

北极航道海冰运动的准确预测对于保证航行安全、评估航道可通行性和动态修正航线具有重要的指导意义。传统的光流法无法满足海冰运动预测任务中“时空预测+语义分割”的要求。为此,基于MERSI-Ⅱ影像制作了海冰运动数据集SeaiceMoving,提出了一种基于Multiloss-SAM-ConvLSTM的海冰运动预测算法,该算法在SAM-ConvLSTM的基础上引入加权的FDWloss,强化了各节点空间语义的获取。针对样本分布不平衡,讨论了后端分割阈值的偏移效应,通过网格搜索确定最佳分割阈值,提高了海冰整体预测结果。实验结果表明,该方法的Kappa系数为0.75,IOU为0.61,Dice系数为0.76,相较于SAM-ConvLSTM,分别提高了0.1、0.12和0.1,对运动后海冰的位置预测和形状提取能力均有提升,减少了海冰“黏连”的情况。此外,该算法对薄云干扰下的海冰运动依然具备良好的预测能力,可以为北极航线的动态规划和航线修正提供较为准确的技术支撑。     

基于热丝法的保护渣析晶实验设备的设计

在一些用来研究保护渣析晶特性的实验设备中,传统的设备价格特别昂贵,而现有的一些设备控温效果差、升温和降温速度慢以及温度控制系统存在超前和滞后的问题。本文设计了一种基于热丝法的改进实验设备,该设备将热电偶既作为加热元件,又作为测温元件。系统以5 ms为一个工作周期,其中4 ms为加热周期,1 ms为测温周期,利用本文设计的转换电路可以将系统切换成不同的工作状态。热电偶产生的热电势信号通过信号放大电路和AD采集电路,最后输入到主控电路中,主控电路再利用线性插值计算将其转换成实际温度。系统采用PID调节方式来修正设定温度与实际温度之间的偏差。从实验结果可以看出,该设备恒温时的误差可以控制在3℃之内,温度测量的精度在6℃之内,整体表现良好。     

电力市场下基于深度学习的智能电网运行控制

针对智能电网运行效率差、控制方式落后的问题,提出新型的智能电网运行控制方式。该方式应用半马尔可夫模型的深度学习算法,构建出智能电网运行控制方式的马尔可夫模型图,借用离散化处理方法对智能电网运行控制进行信息提取,设置合适的半马尔可夫模型参数调节模式,实现电网多种运行形式的集成管理和控制。通过构建数学控制模型,实现了智能电网的即时、在线控制。实验结果显示,本研究的方法使得智能电网运行效率提高了30%以上,增加了电网运行的稳定性。