湍流大气中厄米-高斯光束M2因子的变化

基于广义惠更斯-菲涅耳原理和Wigner分布函数二阶矩的定义,推导出直角坐标系下大气湍流中部分相干光的M2因子传输公式。以厄米-高斯（H-G）光束为例,给出了H-G光束通过大气湍流传输后M2因子的解析表达式,并采用Tatarskii谱,详细讨论了M2因子的主要影响因素。结果表明,M2因子主要由光束的束腰宽度、波长、光束阶数、大气湍流的折射率起伏结构常数和在湍流中传输距离决定。随着光束阶数、折射率起伏结构常数及传输距离的增大,M2因子明显增大,光束阶数越高,湍流对M2因子变化的影响越小。对于给定的传输距离,存在最佳初始束宽,使M2因子最小。     

先进节点接触层照明类型优化解决光刻制造要求

先进节点逻辑集成电路制造是当前工业界的领先工艺。为实现接触(Contact)层的光刻工艺,需要从两个关键方面进行处理:解析度和全间距的共有工艺窗口。离轴照明+相移掩模+亚解析度辅助图形多种解析度增强技术的组合使用是解决光刻成像的方法。从优化接触层离轴照明的类型方面解决光刻制造工艺的问题。     

基于事件流的近似语义通信中间件技术研究

针对通信中间件在数据处理中出现的耦合问题,在原有时间、空间和控制流耦合的基础上,为了解决如今的异构网络数据和动态网络环境下所出现的事件流匹配延迟问题,引入近似语义因子,提出了一种基于事件流的近似语义匹配模型,该模型可有效解决语义耦合,加快匹配速度。仿真实验结果表明,该通信中间件处理模型可有效改善事件流匹配中的耦合问题,提高异构数据解析后事件流的匹配速度,减少事件流之间的中间状态的内存消耗,同时,具有良好的扩展性,可广泛应用于移动互联网和物联网中。     

适于卫星信道的混合式自适应迭代均衡算法

针对卫星信道的线性失真特性,本文在分析基于因子图的迭代均衡算法和传统线性均衡器特性的基础上,提出了一种混合式迭代均衡算法(HIE,Hybrid Iterative Equalization),以较小的复杂度代价改善均衡器的性能。HIE均衡器由横向线性滤波器和迭代均衡器串行级联组成,结合了线性均衡器的简单性与迭代均衡算法的准确性,并根据最小均方误差原则和递推型统计逼近法自适应调整线性均衡器与迭代均衡器的参数。仿真结果表明,在典型群时延信道和8PSK映射方式下,HIE的信噪比门限与AWGN信道门限仅差0.2dB,要优于最小均方误差(LMS)线性均衡器0.5dB。     

改进的高校学生分层培养统计模型——基于回归分析

本文是在《高校学生分层培养的统计分析模型》中聚类分析的基础上,对不同类群的学生成绩再做进一步分析。文中分别对第一大类（考研学生）和第三大类（就业学生）的在校成绩与考研情况和就业情况的相关性进行回归分析。通过分析得出学生考研情况和就业水平的主要影响因子,为高校学生制定学习计划、职业规划以及高校制定培养计划、课程安排等提供了参考。     

Tile自组装模型理论研究

自组装的形式化研究最终使得Tile自组装模型得以定义,系统中的因子编码可以随意地由不同部分组成。这个计算利用了不确定性的优势,但是在理论上每一个不确定性的路径都是以平行的方式被执行的,所以为了高效率解决路径的问题,就要增加现行规模的投入。文章主要对自组装模型的理论部分加以证明,并以实际例来说明这个模型的正确性。     

一种新的AdHoc网络自适应分簇算法

Ad Hoc网络是一种由移动节点组成的多跳的自组织网络。在文献[1]的iWCA算法基础上,文章提出了一种新颖的基于权值的自适应分簇算法NWBACA(NovelWeight-based Adjust Clustreing Algorithm),考虑节点能量状态和权重因子分配,增强了网络的稳定性和网络的生存时间,通过仿真验证了该算法的有效性。     

基于GDOP的JTIDS相对导航定位源选择研究

分析 JTIDS 相对导航定位原理及其误差特性，研究导航源时间质量、位置质量及导航源与用户几何位置关系即几何精度因子(GDOP)对定位精度影响。在导航源时间质量、位置质量一定情况下，仿真分析 GDOP 值，提出基于 GDOP 值的导航源选择原则，以供相关人士参考。     

谈谈调频广播高保真还原系统的Q值与阻尼特性

随着科学技术的迅速发展和人民生活水平的逐步提高，人们对广播声音的质量也提出了更高的要求。一套听音系统要完整、准确地再现声音的保真性，其性能的好坏起着至关重要的作用。     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。