高性能MIL-STD-1773总线接口模块研制成功

高性能的MIL-STD-1773光纤总线接口模块已在我所研制成功。模块分BC/RT/MT接口及单一RT接口类型。有多种同处理机总线连接的型号,如同ISA或EISA标准总线连接的PC卡,同多总线(MULTIBUS)标准总线连接的IATA及1/2ATR尺寸的加固卡等。     

CAN总线扩充器MCP25050

介绍了MicroChip公司生产的CAN总线I/O扩充器MCP25050的主要特点、内部结构、引脚定义及工作原理 ,给出了用MCP25050扩充CAN节点的典型应用电路原理图     

硬抓两个抓手,提升高中物理教学的有效性

一、充分利用教材,做个"有心人"学生学什么?教师教什么?这两个方面的思考是课堂教学的起点,而其重要的载体便是教材,教材是师生进行互动探究活动最为重要的资源。不过我们也要清醒地看待教材,"教材无非是个例子。"教学必须从"教教科书"向"用教科书教"进行转     

高效液相色谱法测定淤泥和土壤中双酚A、壬基酚和辛基酚

建立高效液相色谱法测定土壤和淤泥中双酚A、壬基酚和辛基酚.样品采用超声波萃取,以体积比1∶1的正己烷和丙酮作为提取剂,体积比90∶10的乙腈和水作为流动相,经SupelcosilTM LC PAH色谱柱(250×4.6 mm,5 μm)分离后荧光检测器检测,双酚A、壬基酚和辛基酚的荧光激发波长是227 nm,发射波长为313 nm,样品在6 min中内完全出峰.该方法的线性范围在0.1～20 μg/mL之间,在0.1μg/mL、0.5μg/mL和1.0 μg/mL3个浓度的添加水平下土壤和淤泥样品的加入回收率分别在83.7％～115.6％之间和94.3％～106.2％之间.该方法简单、快速和经济,可用于淤泥和土壤实际样品检测.     

二维相关红外光谱与支持向量机和灰度共生矩阵统计法相结合判别掺杂牛奶

应用二维相关红外光谱与支持向量机(SVM)和灰度共生矩阵统计方法相结合对分别掺杂有尿素、三聚氰胺和葡萄糖的牛奶进行判别。以质量浓度为外扰,建立掺杂牛奶的二维相关红外光谱图,选择角二阶矩、主对角线惯性矩、相关系数、熵的均值和标准差作为图像纹理特征并分别建立3种掺杂牛奶的SVM判别模型。结果表明:在对同步谱的分析中,上述3种掺杂牛奶样品中,掺杂尿素的牛奶样品训练集分类准确率为91.7%,预测集的准确率为85.0%;掺杂三聚氰胺和葡萄糖的牛奶的训练集分类准确率和预测集分类准确率分别为96.7%,90.0%和91.7%,100%。用同步谱和异步谱相结合的方法对准确率较低的掺杂尿素的牛奶做进一步试验,两种准确率分别提升为98.1%和92.3%;这一数据的提升是由于两者相结合提供了更大的信息量,有利于掺杂牛奶的判别。据此认为,此方法对掺杂牛奶的判别是可行的。     

基于MIMO通信的OFDM／SC～FDE码分多址接人技术研究

为有效克服正交频分复用（OFDM）系统存在的不足,提高系统性能,将OFDM技术及单载波频域均衡（SC—FDE）技术分别与码分多址接入（CDMA）技术相结合,并在多输入多输出（MIMO）空间复用技术的高速率通信基础上,研究了相应的两种基带系统结构,讨论了系统所用的频域均衡算法及系数,最后给出性能仿真结果。结果表明,MIMO—SC—FDE—CDMA技术相结合能够更有效地提高系统性能,降低用户间干扰,有着良好的应用前景。     

保积Hom-李color三系的广义导子

本文首先给出保积Hom-李color三系的导子、广义导子和拟导子的定义,进一步得出保积Hom-李color三系的导子、广义导子和拟导子的一些性质,证明了QDer(T)+QC(T)=GDer(T).其次,证明了中心导子代数ZDer(T)和型心C(T)都是Der(T)的Hom-理想.最后证明了域F的特征不等于2时,ZDer(T)=C(T)∩Der(T).     

李color三系的Frattini子系的性质

给出了李color三系的Frattini子系的定义,得到了李color三系的Frattini子系的一些性质·特别的,证明了李color三系T有分解T=T_1⊕T_2⊕…⊕T_m,则φ(T)有分解φ(T)=φ(T_1)⊕φ(T_2)⊕…⊕φ(T_m).     

集中式BLUE滤波器在组网雷达中的应用

为解决组网雷达对目标跟踪中的量测非线性问题,提出基于最佳线性无偏估计器(BLUE)准则的融合滤波方法。建立以融合中心为原点的组网雷达对目标定位的量测方程,推导出极坐标系与球坐标系下跟踪目标的BLUE滤波模型。理论分析表明,集中式BLUE滤波架构在估计单个雷达量测转换误差统计特性的同时,还估计出雷达间量测转换误差的统计特性。因此,跟踪精度和置信度较分布式BLUE滤波方法有显著提高,计算量较其他算法也有明显优势。不同场景下的仿真分析证明:该方法在不同状态噪声水平下的表现优异,是一种很有竞争力的跟踪算法。     

基于加权优先级和分类匹配的图像修复方法

待修复像素优先级的计算及最佳匹配块的确定是基于纹理合成图像修复方法的两个基本环节,传统方法不仅难于确定优先级计算中的置信度,而且难于搜索到最佳匹配块.提出了一种基于加权优先级和分类匹配的图像修复方法,该方法在优先级模型中,引入指数函数和正规化函数分别优化置信度和数据项,使得计算的优先级更加客观,从而使修复顺序更加合理.基于此,将结构信息作为搜索匹配块的一个度量因子,采用分类筛选方式,选取最佳匹配块.实验结果表明,所提方法在获得良好修复效果的前提下缩短了修复时间.