PWM开关电源控制电路的抗电磁干扰设计

为提高开关电源控制电路的抗干扰性能,提出了三种设计方法。使开关电源控制电路工作在准谐振模式,并且控制与之配套使用的开关管在谷底导通,从而降低导通电流的尖峰值;通过采用“变频”技术,将开关电源中的电压和电流各次谐波的频带进行展宽,以降低高次谐波的幅度;通过限制开关管的电流,降低电流纹波。采用0.25μm 5V/40V BCD工艺设计了开关电源控制的电路SX1608,进行流片和封装测试,并将之应用在实际的开关电源中,经测试开关电源的电流纹波较小,抗电磁干扰能力较强。     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

圆管3D打印路径预测的力学模型有限元分析

微圆管在3D打印中由于液滴的冲击以及结构自身重力可能会产生变形甚至坍塌,最终得到的可能是一根椭圆管。本文提出了一种变形预测方法,该方法将待打印的圆管截面等效为一端固定一端为自由端的弹性曲梁,在打印过程中,可以将圆管的变形过程等价为曲梁的变形过程,从而通过该方法预测其变形后路径,并对其进行补偿,最终得出打印路径轨迹。本文最后采用有限元对该方法进行了仿真验证,结果证实该方法获得的轨迹打印出来的圆度误差在5%以内。     

小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究

基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线性处理、自适应学习和模式识别能力.提出一种通过神经网络模拟人眼的调焦机制,基于小波变换与神经网络复合模型,实现对图像清晰度评价的方法.利用二维离散小波变换对图像信号的特征进行提取,并对7个小波分量及原始图像做统计处理得到16个统计值,作为图像的特征量供后续的识别分析.构建了5层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,采用可变步长附加动量项的最速下降法调整网络权值.所设计的神经网络首先对由75幅图像组成的训练集合进行训练,再对102幅图像组成的测试集合进行实验验证.结果表明,这是一种相当有效的判别方法,取得了较高的识别率.     

2-乙基已基膦酸单(2-乙基已基)酯萃淋树脂分离-火花源质谱法测定高纯氧化钐中痕量稀土杂质

1引言火花源质谱法是测定高纯稀土的方法之一，具有灵敏度高、基体影响小、谱线干扰少等优点。对于单同位素的超高纯稀土元素，通常可以利用火花源质谱法直接测定，但对于99．9999％的超纯Sm3O3，由于Sm有7个同位素，晕轮背景干扰，谱线干扰以及大量基林元素存在，严重影响火花源质谱法灵敏地测定痕星稀土元素，必须分离富集，以P507萃林树脂为固定相、HCl-NH4Cl为淋洗液研究了大量基体Sm和其它14个痕量稀土杂质元素的分离方法，结合资合剂-活性碳柱富集淋洗液中14个痕量稀土元素，成功的建立了化学分离-火花源质谱法分析高纯氧化衫的方…     

声波吹灰器清灰机理研究及应用

本文对声波吹灰器的清灰机理进行了分析，并对其在袋滤式除尘器上的应用进行了研究，声波吹灰器作为袋滤式除尘器的辅助清灰装置，可以大大降低设备阻力，提高过滤速度，从而降低运行费用，缩小设备体积，提高滤袋使用寿命，因此，是一种既简单又经济的有效措施。