基于"替换法"的汉字加、解密实现技术

文章讨论的基于“替换法”的汉字信息加、解密实现技术,改变了传统的汉字加密结果,使加密后的密文仍是可以识别和再利用的汉字,发送者可以在任何可编辑汉字的通讯设备上发送和接收密文,确保中文信息传输过程中的安全性。加、解密算法实现的代码语言为VFP6.0。     

几种硝基-甲基(或烷氧基)-吲(口乃木)-2-羧酸乙酯及其相应氨基化合物的合成

1.从硝基苯胺及其取代物经三步反应合成六种氨基-甲基(或烷氧基)-吲(口朶)-2-羧酸乙酯(Ⅱ)。 2.两种氨基-甲基-吲(口朶)-2-羧酸乙酯(Ⅱb和Ⅱc)经羟乙基化后得5-[双-(β-羟乙基)-氨基]-3-甲基-吲(口朶)-2-羧酸乙酯(Ⅵa)和4-[双-(β-羟乙基)-氨基]-7-甲基-吲(口朶)-2-羧酸乙酯(Ⅵb)。 3.由硝基-吲(口朶)-2-羧酸酯(Ⅻa及Ⅻb)经脱羧及催化氢化制得5-氨基-吲(口朶)(Ⅸa)和7-氨基-吲(口朶)(Ⅸb)。     

一种新的波达方向和多普勒频率估计算法

基于均匀圆形阵列,提出了一种同时估计空间非相干信号源方位角、仰角和多普勒频率的快速算法。该方法对均匀圆阵的输出信号进行模式空间转换,使得阵列流形具有类似于均匀线阵的形式,然后通过构造相应的数据矩阵得到传播算子的最小二乘（LS）估计,并由传播算子构造出一个特殊的低维矩阵,其特征值给出多普勒频率估计,特征向量舍有阵列流形的信息。结合模式空间阵列流形的性质,给出了一种DOA估计的总体最小二乘算法,在低信噪比条件下可提高测向精度。该方法不需要谱峰搜索和参数配对,具有运算量小的优点。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

单粒子翻转二维成像技术

为了给星用半导体器件不同区域的单粒子翻转(SEU)机理研究提供一种高效、可靠手段,基于北京HI-13串列加速器,从重离子微束辐照技术和存储器单粒子效应检测技术这2方面,对微电子器件SEU二维成像测试技术进行了研究,建立了基于虚拟技术的测试系统。利用该成像技术,对国产2 kbit静态随机存储器(SRAM)的SEU敏感区域进行了实验研究,结果与理论结果及以往手动测试实验结果一致。     

连续损伤力学基临界奇异指数与破坏时间预测

响应量在临近破坏时呈现出临界幂律奇异性加速特征,是一种被广泛证实的灾变破坏前兆,并被火山、滑坡和岩石破坏实验等后验预测结果证实为一种对破坏时间进行短临期预测的可行方法.但是,奇异性指数测量值的较大分散性导致了对其具体取值的争议和预测效果的不确定性.因此,理解奇异性指数取值特征及其内在物理控制因素,成为了一个核心问题.本文基于连续介质损伤力学和材料时间相关失效特征,构建了刻画损伤加速发展通向破坏过程的力学模型.导出了恒名义应力蠕变加载和控制名义应力随时间线性增大两种典型加载方式下,损伤和应变率加速发展通向破坏的临界幂律奇异性前兆特征.阐明了临界幂律奇异性指数取值依赖于材料损伤与承受真应力之间的非线性关系这一内在物理根源,表明了实际测量中奇异性指数的分散性不完全归结于测量数据误差,而是有着内在物理控制因素.针对破坏前奇异性指数的不确定性,建议了在未知奇异性指数条件下预测破坏时间的方法,并基于花岗岩脆性蠕变破坏实验进行了验证和说明.      

基于改进单纯形算法的DOA估计

利用最大似然估计获得信号的来波方向，其统计性能要比其他算法优越，但由于该方法需要对多维参数进行优化，从而导致较大的计算量，针对该问题文中提出基于改进单纯形算法的来波方向（DOA）估计。首先利用阵列输出的协方差矩阵对来波方向进行粗略估计，并以该估计值为重心构造初始单纯形，由于待估计的参数都有一定的取值范围，所以文中通过定义罚函数，将有约束的优化问题转化为无约束的优化问题，最后结合罚函数和改进单纯形算法进行DOA估计，计算机仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

合理衔接稳中求新

继2000年将中等学校招生文化考试的毕业考试和升学考试分开进行之后的第五年,即2005年,上海市开始建立以初中毕业学业考试为基础、综合素质评价相结合的高中阶段招生考试制度.其中改善的一个方面就是改革初中升学和毕业生学业生学业考试制度,实行初中毕业生学业考试制度,全面准确地反映初中毕业生在学科学习方面所达到的水平.因此,2005年是上海市中考考试制度发生巨大变化的一年.……     

幅相误差对MUSIC算法空域谱及分辨性能影响的分析

基于正交投影矩阵扰动定理,推导了幅相误差条件下MUSIC算法空域谱的一阶统计表达式,并且给出了一种求解平均信噪比分辨门限的一元二次方程,从而能够计算出相应的信噪比分辨门限.相比目前已有的方法,空域谱的一阶统计表达式不需要计算理想协方差矩阵的特征值和特征向量,仅需要已知阵列流型向量和信源协方差矩阵,并且给出的平均信噪比分辨门限适用于信源功率不一致的情况.数值实验验证了理论分析的正确性.     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

一种基于修正数据矩阵的广义波达方向矩阵方法

该文提出了一种基于平面阵的相干信号二维DOA估计算法,文中先将平面阵分为3个具有旋转不变性的子阵列,并分别构造了3个子阵列的数据矩阵,结合这3个数据矩阵,构造了两种修正数据矩阵,提高了阵元利用率。然后仿照波达方向矩阵的构造方法,得到了一种广义波达方向矩阵。通过理论分析证明了对该矩阵进行特征分解,就可以获得信号的方向矢量和信号方向元素,从而能够进行相干信号的二维DOA估计,并且避免了谱峰搜索,减少了运算量,仿真结果验证了该算法的有效性和精确性。