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1.
本文设计开发了一种基于微阵列背投技术的大屏幕显示系统。系统采用了LED光源阵列通过光学透镜投射至显示幕,形成图像,减少了光线损耗,有效削弱了有害蓝光对观看者视觉的影响,获得了较好的图像质量。  相似文献   
2.
双重相对论(DSR)是描述平直时空中的量子引力的一个有效模型.当试图将该模型纳入到弯曲时空中考虑时,一种被称为"彩虹引力"的理论可帮助实现这一推广,此时背景时空依赖于探测粒子的能量.事实上受粒子能量影响的度规的形式依赖于正交系的选取.本文主要考虑了自由落体参考系下的彩虹静态柱对称黑洞(彩虹黑弦).得到了取一阶近似的彩虹黑弦的霍金温度和熵,这种修正来源于考虑的彩虹引力效应.  相似文献   
3.
在高温条件下以乙二醇为还原剂,制备银纳米颗粒,并用改良的St?ber方法,在银纳米颗粒及其多聚体外面包覆一层8 nm左右的二氧化硅,制备出Ag@SiO_2复合纳米颗粒.二氧化硅壳层的包覆不仅可以调控有机分子和银纳米颗粒之间的距离,避免荧光猝灭,还可以提高金属颗粒的分散性和稳定性,有效地拓展其在生物领域中的应用.利用电子束刻蚀技术在衬底表面做记号,成功标记出单个状态的Ag@SiO_2复合纳米颗粒及其多聚体.以Rh6G为探测分子,系统研究了颗粒尺寸、多聚体聚合程度以及激发光的偏振性质对表面增强荧光效应的影响.结果表明,Ag@SiO_2纳米复合衬底对吸附在其表面的Rh6G分子具有明显的荧光增强作用,且增强效果受到颗粒粒径、团聚程度、分布方式以及偏振性质变化的调控.  相似文献   
4.
5.
6.
7.
提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境.与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效.仿真综合结果表明了新方法的有效性.  相似文献   
8.
研究了异丙醇水溶液与(NH4)2SO4的双水相体系下,螯合剂PAN(1-(2-吡啶偶氮)-2-萘酚)与Ni 2+以及吐温80形成的缔合物在两相间的分配行为.结果表明,该缔合物的最大吸收波长为562nm,与PAN和异丙醇水溶液的混合液相比,最大吸收发生了97nm红移.应用该缔合物体系分离测定镍时,其线性范围为0.10~0.60mg/L,线性相关系数为0.999 2,表观摩尔吸光系数为1.7×105 L·mol-1·cm-1.利用该方法萃取测定Ni(Ⅱ)时,干扰离子铅(Ⅱ)、锌(Ⅱ)、铝(Ⅲ)、锰(Ⅱ)、钼(Ⅶ)、Fe(Ⅲ)、铬(Ⅶ)不被萃取,实现Ni(Ⅱ)与上述干扰离子的分离.  相似文献   
9.
【目的】高度异质的喀斯特生境中维持了丰富的植物物种。丛枝菌根(Arbuscular mycorrhiza,AM)在促进植物养分吸收及维持物种之间的功能关系具有重要作用,研究喀斯特生境不同功能型植物根系中AM侵染与植物氮磷含量的关系对深入探索喀斯特物种多样性维持机制具有重要意义。【方法】选取典型喀斯特生境植物群落为对象,按乔木型、灌木型、草本型和藤本型划分功能型,在半径为3m的样圆内选取香樟(Cinnamomum camphora)作为供体植物标记15 N同位素,测定了样圆内所有植物叶片δ15 N值及氮(N)与磷(P)的含量、根系AM侵染率、根际土壤孢子密度等。【结果】供体香樟中的15 N向样圆内所有植物转移,植物功能型差异和物种的差异明显影响了植株叶片的δ15 N值;乔木型植物的根际土壤孢子密度、叶片N含量及δ15 N值最高,香樟的根际土壤孢子密度和叶片δ15 N值最高,而女贞(Ligustrum lucidum)叶片N含量最高;灌木型植物叶片的N含量、P含量、N与P的含量比、δ15 N值以及根系AM侵染率、根际土壤孢子密度最低,其中烟管荚蒾(Viburnum utile)的根系AM侵染率和根际土壤孢子密度为0;草本型植物的根系AM侵染率和叶片P含量最高,其中丝叶薹草(Carex capilliformis)的叶片P含量和根系AM侵染率最高,但叶片N含量最低。【结论】喀斯特生境中不同功能型植物叶片氮磷含量及氮转移量存在差异,不同植物的根系AM侵染率与根际土壤孢子密度、叶片P含量有明显的正相关关系,叶片δ15 N值与叶片N含量、根际土壤孢子密度有明显的正相关关系。  相似文献   
10.
视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩阵对角化变换的鲁棒四元数容积卡尔曼滤波(quaternion cubature Kalman filter, QCKF)算法,分析了鲁棒滤波参数对测量系统鲁棒性和测量准确度的影响,使用矩阵对角化变换代替标准CKF中的Cholesky 分解以改善数值计算的稳定性。结合搭建的视觉和惯性融合姿态测量系统平台,实验结果表明与标准CKF算法相比,具有更高的准确度、鲁棒性以及稳定性。  相似文献   
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