半无限大生物组织中光子分布规律的研究

光子在生物组织中的传播和分布问题, 是影响光动力疗法治疗结果的重要因素之一。本文给出了蒙特卡罗方法模拟半无限大均匀生物组织中光子分布的计算方法和模拟结果, 分析了半无限大生物组织中光子分布规律。结果表明, 生物组织的光学性质强烈影响光在组织中的分布情况。具有低散射系数, 低吸收系数和高各项异性因子的生物组织, 有利于光子深入均匀地分布其中。力图为光动力疗法的临床应用提供了有效的诊断和治疗依据。     

A Low On-Resistance SOI LDMOS using a Trench Gate and a Recessed Drain Ge Rui(葛锐), Luo Xiaorong(罗小蓉)?, Jiang Yongheng(蒋永恒), Zhou Kun(周坤),

本文提出了一种超低比导通电阻(R_on,sp) SOI槽栅凹漏MOSFET(TGRD MOSFET)。正向导通时,槽栅和凹漏的结构增加了导电区域,缩短了电流流经的路径,从而降低了比导通电阻。并且此结构中采用了RESURF结构提高了漂移区浓度,进一步降低了比导通电阻。当TGRD MOSFET的半个元胞尺寸为6.5μm时,它的击穿电压为97V,R_on,sp为0.985mΩ.cm₂。与SOI槽栅MOSFET(TG MOSFET)和常规MOSFET(Conventional MOSFET)相比,在相同的BV下,TGRD MOSFET的R_on,sp分别地降低了46%和83%。或者在相同的R_on,sp下,与SOI槽栅槽漏MOSFET(TGTD MOSFET)相比, BV提高了37%。     

基于原点矩偏导的K分布杂波参数估计

K分布的参数估计研究对于雷达杂波特性预测和估计具有重要意义。基于矩估计的K分布参数估计方法通过联立不同阶原点矩进行参数求解,这些不同阶数下的联合,在数据长度受限情况下会产生误差。因此,通过计算原点矩偏导和原点矩之间的关系,推导出了一种新的K分布杂波参数估计方法。该方法在同阶原点矩的条件下进行参数估计,避免了不同阶原点矩之间的估计误差,具有更好的估计性能。通过仿真和实测杂波数据,分析比较了该方法与其他矩估计法的参数估计有效率和估计精度,该方法具有100%的估计有效率且估计精度更高。高阶矩对数据敏感,在矩估计法中应尽量选取低阶矩,通过合理选取阶数k可以得到较为理想的估计结果和精度。     

WCDMA室内网络规划

一、WCDMA室内规划思路室外和室内基站的网络建设和覆盖有着很大的不同。通常需要重点考虑以下几点。1.1上行所需要的Eb/No值不同在室内天线分布系统中,如果采用上行的空间分集,将需要多一倍的设备投入(如馈线、功分器、天线等),这将使室内天线分布系统的造价增加一倍。因此,几乎没有室内分布系统采用上行的分集接收。因为没有上行接收分集,所以将影响手机所需要的上行Eb/No值(解扩频后     

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计

 G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.     

基于自适应权值裁剪的Adaboost快速训练算法

Adaboost是一种广泛使用的机器学习算法,然而Adaboost算法在训练时耗时十分严重。针对该问题,该文提出一种基于自适应权值的Adaboost快速训练算法AWTAdaboost。该算法首先统计每一轮迭代的样本权值分布,再结合当前样本权值的最大值和样本集规模计算出裁剪系数,权值小于裁剪系数的样本将不参与训练,进而加快了训练速度。在INRIA数据集和自定义数据集上的实验表明,该文算法能在保证检测效果的情况下大幅加快训练速度,相比于其他快速训练算法,在训练时间接近的情况下有更好的检测效果。     

固体硅激光热效应的二维随机模拟

热传导方程的复杂性给研究激光热损伤等问题带来了困难,随机模拟算法将热传输看成随机的化学动力学过程,该算法容易实现,能适用于复杂系统随时间变化的模拟。本文基于随机模拟算法,模拟计算了光斑半径为5?m,波长为647nm的高斯激光辐照下硅表面层的二维热传输过程,探讨了硅反射系数、吸收系数、热容和热导率等热物理参数随温度的变化对温度场分布的影响。结果表明,随机模拟算法的结果是合理的,在硅熔点范围内,反射系数和热容可以取其平均值进行计算,有利于提高算法效率。     

多普勒域上稀疏的双向中继信道估计

信道估计技术作为获得信道衰落信息的方法,是提高无线信道传输接收性能的关键技术。本文针对放大转发双向中继系统的时间选择性平坦衰落信道,利用信道在多普勒域的稀疏性进行压缩信道估计。相比于传统的线性估计方法,压缩信道估计考虑了信道的固有稀疏性,降低了导频的开销,改善了信道估计性能,提高了频谱利用率及系统吞吐量。文中通过对双向中继信道进行多普勒域的稀疏建模,仿真分析了信道估计性能随着导频数量增加、信噪比增加,得到不断改善;而不同的导频分布将影响观测矩阵的相关度,从而对信道估计产生影响。仿真表明,当导频随机分布时,信道估计效果最佳。同时,文中还仿真分析了最大多普勒频移对信道估计性能的影响。      

用光强分布测试仪测量费尔德常数

利用激光,利用光强分布测试仪测量光强,采用数字检流计采集数据,并通过马吕斯定律计算出磁致旋光度,从而求出费尔德常数,并测量了水的费尔德常数.实验具有精度高、操作简单等优点.     

基于区间估计的机器人采样系统设计

机器人视觉系统利用颜色、形状等信息来识别环境目标，合理的采样系统的建立对于后续决策具有关键作用。本文以采样的鲁棒性和实时性为标准，讨论了采样系统的颜色空间选择方案，描述了基于统计检验的数学采样模型，建立了基于区间估计理论的色彩阈值确定模型，实现了采样系统功能。该采样系统具有鲁棒性和有效性。