数字音频局域网在广播电台的应用

简要介绍了数字音频局域网的网络结构、功能特点、设备配置及可靠性管理。     

内隐还是外显记忆: 对女性面孔吸引力记忆偏好的ERP研究

运用事件相关电位(ERPs)技术, 采用学习-再认的实验范式, 考察38名大学生(21名男生和17名女生)对女性面孔吸引力再认记忆的认知神经机制。结果发现大学生对女性面孔吸引力的记忆偏好存在性别差异, 再认任务中有吸引力的女性面孔诱发了男性更负的早期ERP成分(N90, N220和N300), 而对女性的效应并不显著。这可能与两性在遗传基因、性激素、大脑结构与功能上的不同有关。进一步对男性的记忆特点进行分析发现, 内隐记忆效应在N80和LPC(300~600 ms)上表现显著, 其最强效应出现在中央区和顶区; 外显记忆效应在P170和LPC(400~600 ms)上表现显著, 其最强效应出现在前额区和额区。表明男性对有吸引力女性面孔的记忆偏好效应更大, 且内隐和外显记忆的脑机制在单一的再认任务中产生了分离。     

连续型随机变量的概率密度函数和独立性

连续型随机变量在分布函数的非连续导数点,如何求概率密度函数值,如何判定两个连续型随机变量的独立性,是有研究价值的问题。结合实例分析得出结论:在分布函数的非连续导数点是有限个或可列个时,只要将概率密度函数适当补充定义,使之在负无穷到正无穷之间有定义,即可满足要求;两个连续型随机变量,必须在一个非零测度集上满足联合概率密度函数不等于两个边缘概率密度函数的乘积时,才能说明二者不独立。     

诃子多酚清除活性氧自由基及体外抗氧化作用研究

研究诃子多酚体外抗氧化活性.利用Fenton反应产生羟自由基·OH,光照核黄素产生超氧阴离子自由基,分光光度法研究了诃子体外清除活性氧自由基的作用.用硫代巴比妥酸(TBA)分光光度法研究诃子对·OH诱发卵磷脂脂质过氧化损伤的抑制作用.表明诃子多酚能有效清除活性氧自由基,对卵磷脂脂质过氧损伤有显著抑制作用.     

论儒学道德精神的现代意义

结合《公民道德建设实施纲要》的实施 ,用“扬弃”的态度去挖掘儒学的思想道德精华。就儒学“仁爱”精神 ,“诚信观”和“义利观”,“以德治民”思想三方面与新形势下的家庭美德、职业道德、社会公德的建设相联系 ,去阐述儒学道德精神的现代意义     

钴蓝的制备及改性研究

采用掺杂Mg^2＋和Ba^2＋以及沉淀包裹BaSO4法对钴蓝颜料进行改性，以提高其光学胜能．利用紫外可见光光谱分析（UX），X射线衍射（XRD），扫描电镜（SEM）方法对样品进行分析测试，研究和探讨了CoO含量、烧成温度以及MgO、BaO和BaSO4对钴蓝颜料反射率的影响，特别是对波长439nm和600m处的反射率的影响规律．结果表明，在1250℃下煅烧8h，制备的MgO含量为1．0％的样品能达到较好的光学性能．     

系列聚氨酯偶氮发色团的合成、表征及合成路线的探讨

合成了4种含氧偶氮发色团化合物,2-[4＇-N,N-二（2-羟乙基）氨基-苯偶氮基]-6-硝基苯并噻唑（BT）,4-N,N-二（2-羟乙基）氨基-4＇-硝基偶氮苯（DR-19）,分散红（DO-3）及双偶氮染料（3R）;探讨了最佳的合成路线.用DSC,FT-IR对所合成的发色团化合物进行了表征.     

纳米材料改性纯丙乳胶漆的研制

近年来,纳米材料的研究和应用成为各行各业的热点。纳米材料所具有的小尺寸效应、表面和界面效应、量子尺寸效应和宏观量子隧道效应等,使纳米材料具有了抗菌杀毒、防雾防露、防污自洁、超强疏水、屏蔽防老化等特殊性能。采用纳米技术与建筑涂料进行有机结合提高涂料的抗水性、杀菌性和自洁性、涂膜具有较强的吸附力和良好的耐候性,对建筑涂料向高质量、高档次、环保型、多功能化等方向发展,将会起到极大的推动作用。一、实验部分主要原料和设备纳米级SiO2、纳米级ZnO、纳米级TiO2,深圳市多贝化工建材有限公司产品;纯丙乳液,罗门-哈斯公司…     

基于T-SBL的多跳频信号参数估计

针对多跳频信号参数估计问题,利用跳频信号频率在时频域上的稀疏性,在块稀疏贝叶斯学习(b SBL)的基础上,提出了一种T-SBL稀疏学习算法,通过重构后信号的时频图完成跳频信号的跳周期、中心时刻、跳时刻等参数的估计.首先将接收信号进行重叠分割得到观测矩阵;然后根据跳频信号时频域的稀疏性建立信号的多测量(MMV)稀疏模型,在块稀疏贝叶斯学习算法的基础上将多测量模型转化为单测量(SMV)模型;最后通过重构后信号的清晰时频图进行参数的快速估计.为了进一步提高低信噪比下的估计性能,采用形态学滤波的方法对获得的时频图进行修正.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能.     

一种基于云模型的自适应蚁群算法

针对蚁群算法在解决大规模优化问题中易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了一种基于云模型的自适应蚁群算法。通过对信息素分布状况进行评价,自适应地调整云模型中各参数,并根据云模型参数,确定全局最优及次优路径,进行全局信息素更新,以改善算法的全局搜索能力。同时,为了避免算法陷入停滞,将信息素大小限制在一个最大最小区间。仿真实验结果验证了提出的算法的高效性和稳定性。