氢键在分子自组装中的花样

介绍氢键的基本花样类型。由氢键组装的复杂结构大都是由4种基本类型构成。对醇类、羧酸、酰胺、α-氨基酸分别研究,阐述了不同剩余集团对氢键花样的影响。简单介绍了氢键作用在超分子化学中的作用。     

阿秒脉冲产生和测量技术研究进展(特邀)

阿秒脉冲光源诞生于21世纪初,是同时具有阿秒时间和纳米空间分辨率的全相干光源,在近20年的时间里,推动了阿秒科学研究不断取得显著的进展和突破.阿秒脉冲为物理、化学、生物、材料、信息等领域的发展提供了全新研究手段和重要创新机遇.本文介绍了阿秒脉冲的重要发展历程,主要综述并总结了高次谐波、阿秒脉冲产生以及阿秒脉冲测量的关键...     

D类音频放大器设计:概念、原理和方法(下)

本文详细阐述了D类音频放大器技术及其设计要素,并介绍了ADI公司的D类放大器的产品特点.     

基于模糊聚类的运动对象分割算法研究

为了从视频序列中分割出完整的、一致的运动视频对象,该文使用基于模糊聚类的分割算法获得组成对象边界的像素,从而提取对象。该算法首先使用了当前帧以及之前一些帧的图像信息计算其在小波域中不同子带的运动特征,并根据这些运动特征构造了低分辨率图像的运动特征矢量集;然后,使用模糊C-均值聚类算法分离出图像中发生显著变化的像素,以此代替帧间差图像,并利用传统的变化检测方法获得对象变化检测模型,从而提取对象;同时,使用相继两帧之间的平均绝对差值大小确定计算当前帧运动特征所需帧的数量,保证提取视频对象的精确性。实验结果证明该方法对于分割各种图像序列中的视频对象是有效的。     

基于矢量量化的模糊参数辨识及分辨率增强方法

在实际的图像复原中通常需要预先估计模糊函数。该文将Nakagaki等人提出的基于矢量量化的模糊参数辨识算法进行改进,利用Sobel 算子形成特征矢量,避免了LOG滤波器参数的选择,增强了算法对辨识不同类型图像的模糊函数的鲁棒性,并利用DCT对特征矢量降维,减小了计算量。同时将其应用于超分辨率图像复原中,辨识出多幅低分辨率图像的模糊函数,然后融合具有不同模糊函数和信噪比的低分辨率图像,实现了盲超分辨率图像复原。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。     

A loop-based approach in clustering and routing in Mobile Ad hoc NETworks

Although clustering is a convenient framework to enable traffic control and service support in Mobile Ad hoc NETworks （MANETs）, it is seldom adopted in practice due to the additional traffic overhead it leads to for the resource limited ad hoc network. In order to address this problem, we proposed a loop-based approach to combine clustering and routing. By employing loop topologies, topology information is disseminated with a loop instead of a single node, which provides better robustness, and the nature of a loop that there are two paths between each pair of nodes within a loop composed of setup procedure, regular procedure and emergent route recovering. suggests smart route recovery strategy. Our approach is recovery procedure to achieve clustering, routing and     

探索非常规高温超导体

近年来,在理解铜基和铁基非常规高温超导体共性的基础上,提出了非常规高温超导体电子结构基因的概念,指出实现高温超导,需要"参与强反铁磁超交换耦合的d电子轨道独立于其他轨道单独出现在费米能级附近".本文总结这方面的进展,讨论几类满足高温超导基因的结构以及和此类基因匹配的可能材料,探讨寻找非常规高温超导体新体系的可能性.     

Ⅱ类变压器的绝缘要求和试验

依据标准 GB 19212.1—2003,对Ⅱ类变压器的绝缘要求和试验进行归纳总结,给出绝缘电阻、介电强度、爬电距离、电气间隙和穿过绝缘的距离的测试方法。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

正切平方势单量子阱的本征值和本征函数

鉴于“方形”势阱描述量子阱中的电子运动行为过于简单、过于理想,引入了正切平方势来代替,使结果得到了改善。在量子力学框架内,利用正切平方势把电子的Schrdinger方程化为超几何方程,利用系统参数和超几何函数严格地求解了电子的本征值和本征函数,并以Ga_1-xAl_xAs-GaAs-Ga_1-xAl_xAs量子阱为例计算了电子的能级和能级之间的跃迁。结果表明,电子在量子阱中的能量是量子化的,而相邻能级之间的跃迁给出与实验进一步符合的结果。