负载无定型钌纳米簇的原子级钴掺杂一维碳纳米笼增强析氢催化性能

析氢反应是电解水产制氢的关键反应之一.在碱性条件下,由于催化剂表面与反应过程中产生的氧物种、氢物种与催化剂的吸附未处于最佳状态,析氢反应动力学往往比较缓慢,比在酸性条件下慢2-3个数量级.目前,铂基纳米催化剂被认为是最优的析氢催化剂,但因价格昂贵、稳定性较差,限制了其在电解水器件上的大规模应用.因此,设计一种价格较为低...     

一种基于径向和环向模式特征量的近红外星图匹配识别方法

通过近红外星空目标分布的特征分析,对近红外恒星目标进行了径向模式特征量的构造和环向模式特征量的构造,并对经构造得到的特征库和基于标准星空坐标数据完成的星空导航匹配库进行了模式特征量的匹配识别。结果表明,这种方法在实际应用中具有一定的价值。     

一种电磁相位可调超表面及其参数特性影响分析

相位可调超表面可以实现目标的虚拟赋形.文中提出了一种偏振不敏感的相位可调对称结构.针对所提出的结构,仿真分析了结构参数和变容二极管RLC电参数对超表面工作频带和相位调控范围的影响.同时,提供了一个具体的结构,以实现4.8 GHz～6.2 GHz范围内超过300°的相位可调能力.该结构具有可扩展性,可根据实际情况进行调整...     

环形激光器频率稳定度的高精度测量

以633 nm碘吸收稳定激光器作为标准,通过将待测的环形激光器与之进行拍频,建立了一套检测灵敏度很高的高精度激光频率稳定度检测系统.该系统采用宽带雪崩光电二极管接收拍频信号中的差频信号,经过信号处理后利用高精度频率计实现拍频频率的测量,试验结果表明:该系统的检测频宽可达到800 MHz,频率稳定度的测量精度达到10-11量级,最小可检测激光功率为0.1μW量级,为进行环形激光器高精度稳频回路的研究提供了重要的检测手段.     

激光陀螺仪频率稳定度高精度测量系统的研制

以碘稳定激光器为频率标准，根据拍频检测的原理，建立了一套高精度的激光陀螺仪频率稳定度测量系统。经过实验验证，该系统实现了可用光功率仅为0．1uw量级的微弱激光陀螺仪频率稳定度的测量，测量精度达到了10^-11量级。该系统的研制成功为深入开展激光陀螺仪的稳频研究奠定了基础。     

电化学能源专辑

<正>电化学能源的本质是通过电化学反应实现电能和化学自由能之间的相互转换,同时伴随着物质转化,具有高效、清洁及可再生等优点,是应对目前能源环境危机和实现国家“双碳”目标的重要手段。我国在可再生电能的开发利用方面发展迅速,水电、风电和光伏发电累计装机容量居世界第一,这为电化学能源技术的普及应用提供了强大的驱动力。然而,推动电化学能源替代传统化石能源仍面临诸多科学难题和工程挑战,需要实现基础理论、材料创新、能源转换与存储机制和器件优化的全方位突破,这将是一项长期而艰巨的任务。     

应用图像融合与多样性的舰船显著性检测

基于单源的图像显著性检测存在较大的虚警或漏检,文章提出了利用约简后的特征点和CPD算法对海面实拍船只图像进行多源图像匹配,获得图像间的变换投影方程并利用投影方程对单源图像的显著性检测结果进行叠加与虚警控制器分类,从而达到提高检测率与控制虚警的目的。显著性检测方面,文章分析了基于图等级多样性的显著性检测方法的不足和优点,引入了最大稳定区域检测方法对图像做前期处理,并对获得区域进行联合获得新区域,使得新区域能够最大限度地满足基于图的等级多样性显著性检测最优条件。对于检测获得的联合区域目标显著性不完整的情况,利用了区域的叠加性进行加权求和,最终获得了具有较好联通性的多舰船目标图像显著性检测结果。对于显著性检测结果中存在较大虚警的情况,文章进一步提出计算船只与浪花的多尺度分形维数,并结合Adaboost算法训练浪花虚警控制器。实验结果显示控制器能够消除一部分浪花带来的虚警,但是对于灰度与舰船极为相似的虚警无法消除。     

基于特征级融合的多波段舰船目标识别方法

针对复杂情况下海上舰船目标单波段特征识别能力不足的问题,研究可见光、中波红外和长波红外三波段特征图像融合技术,重点解决图像融合方法中存在的算法耗时和融合策略选择的问题,提出了一种新的基于区域协方差矩阵的多波段特征级融合方法,针对可见光图像和红外图像分别设计11维和5维特征向量,协方差矩阵可以将多个特征进行融合,既保证了不同目标之间的区别性,同时又减小计算量。该方法首先利用显著性检测,快速定位图像中的目标区域,然后,针对不同波段图像设计的特征向量定义协方差阵的距离计算公式并进行匹配,通过对图像的一次遍历操作获得积分图像,在协方差计算时达到快速计算的目的,最后利用k-阶最近邻算法对多种舰船目标进行分类识别。利用实拍的3 400余张三波段舰船目标图像作为测试数据。实验主要分为两部分,首先对比单波段和三波段融合识别的识别率,验证所提出的融合方法具有更广的应用范围;然后,在计算效率上对比多种传统的像素级方法,验证采用的特征级融合在计算时间上的优势。实验结果表明,该方法可达到95.1%的识别率,单帧计算耗时约为0.5 s,在实时性和检测率方面都有明显提高。     

应用空间金字塔池化LBP特征的舰船检测识别

传统LBP特征进行目标识别主要依靠局部图像LBP特征直方图来实现,通常只能满足小邻域内小量采样点计算LBP特征的情况。当需要计算像素在更大空间邻域更多采样点的对比纹理特征时,直方图特征的维度将会造成维数灾难。本文提出应用空间金字塔池化方式对LBP特征进行池化,并在LBP特征计算过程中采用多种邻域尺度和不同采样点数量,充分挖掘不同尺度下图像的纹理特征,从而建立完备的图像描述特征。在利用支持向量机或其他训练网络进行识别模板训练时,需要输入特征集具有相同的维度,传统LBP算法首先对图像按一定尺寸重构/裁切,时常会发生畸变而与现实出现偏离和信息丢失,对识别正确率存在影响。本文通过空间金字塔尺度对任意大小图像的LBP特征进行池化,输出特征维度为固定长度,有效避免了图像畸变与信息丢失的情况。实验证明,本文方法不仅避免了维度灾难的发生,同时能够更高效地提高目标检测率和识别正确率。     

基于高斯拟合局部直方图方法的近红外星图目标检测

从近红外星空图像的直方图出发,认真分析了直方图的特性,并通过对直方图低频区域图像进行高斯拟合确定了图像分割阈值。对不同阈值情况下取得的结果进行了对比。在选取8邻域内像素面积最大的10个目标作为导航目标时,该方法用的数据较少,大幅减小了计算机的工作量,从而提高了导航效率,并增快了识别速度。