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1.
示差脉冲溶出伏安法测定湖水中痕量硫   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文基于S2-能与Ag+生成难溶化合物的特征,在银微盘电极上研究了S2-的示差脉冲溶出伏安法(DPSV).该法不要镀汞,不需搅拌,在较稀的支持电解质溶液中就能实施.DPSV于0.10mol/LHAc-NaAc及0.01mol/LEDTA介质中,能检出1.0×10-8mol/L的S2-,S2-的浓度为1.0×10-7~9.0×10-7mol/L及1.0×10-6~8.0×10-6mol/L范围与峰电流有良好的线性关系.该法用于湖水中S2-的测定,结果令人满意,加标回收率为95.7%,与标准分析法比较相对误差为-6.2%.  相似文献
2.
Charge Pump for LCD Driver Used in Cell Phone   总被引:1,自引:0,他引:1  
IntroductionDue to the fast growth of the mobilecommunication market,the competition in thisbusiness is very intense.The display still remainsas one of the most importantparts requiring driverICs with better performance and lower cost.Sincethe DC- DC converter is one of the most importantcomponents for achieving the requirement,thispaper aims at designing a sophisticated voltageconverter. The most important advantage of charge pumpsas a voltage converter is their high efficiency andamenabi…  相似文献
3.
为了支持并利用有机发光二极管(OLED)显示技术,设计了一种适用于96×64无源OLED(PM-OLED)的显示控制与驱动芯片。该芯片可以实现6.5万彩色显示和256级对比度调节,驱动方法采用了脉冲幅度调制(PAM)。芯片不但集成了数字和模拟电路,而且兼容高电压和低电压同时工作。测试结果表明:在低压电源为3V、高压电源为12V的情况下,当列驱动单元输出电流为100μA时,驱动电路和显示屏的整体模块功耗约为770mW,所设计的控制与驱动芯片能够正确显示彩色图像。  相似文献
4.
为了支持并利用有机发光二极管(OLED)显示技术,设计一种适用于96×64无源OLED(PM-OLED)的显示控制与驱动芯片。该芯片可以实现6.5万彩色显示和256级对比度调节,驱动方法采用了脉冲幅度调制(PAM)。芯片不但集成了数字和模拟电路,而且兼容高电压和低电压同时工作。测试结果表明:在低压电源为3 V、高压电源为12 V的情况下,当列驱动单元输出电流为100μA时,驱动电路和显示屏的整体模块功耗约为770 mW,所设计的控制与驱动芯片能够正确显示彩色图像。  相似文献
5.
提出了一种输出电流放大器电路。该电流放大器是用户线接口电路 ( SLIC)的关键部分 ,它由运算放大器和精密匹配的电阻组成 ,能较好地实现馈电和语音信号传输功能 ,易于 SL IC实现极性反转和用户线交流阻抗调整。运算放大器由两级组成 ,并进行了 HSPICE电路模拟验证。芯片用 90 V高压双极工艺制造 ,面积约为 2 mm2 ,其工作电压为 5V和 - 48V。经测试 ,馈电电压从 - 35V到 - 52 V,芯片都能正常工作 ,其馈电电流可达± 2 4 m A,语音信号传输性满足国内外标准 ,能满足 SL IC的应用  相似文献
6.
为研制 VLSI16K-SRAM,开发了一种 3μNMOS双层多晶工艺。对整个工艺流程以及主要的工艺问题进行了广泛的研究。某些技术难点,例如窄沟效应,浅结欧姆接触,栅氧化层质量等,得到解决。实验证明,这套工艺是可行的,合理的,能够满足研制3μVLSI的要求。  相似文献
7.
当代大学生人文素质养成中存在诸多的问题,人文社科文化知识贫乏,创新精神缺乏,理想追求迷茫,心理素质差,道德修养欠缺的现象比较明显。大力传承、弘扬八一精神,对于引领大学生人文素质养成有着十分重要的现实意义。八一精神丰富的内涵有利于激发大学生的创新意识、鼓励大学生执着追求的斗志,指导大学生努力学习科学文化知识、教育大学生永葆先进性。我们必须营造积极健康的校园文化,突出主流价值观;改进价值观教育载体,多管齐下提高大学生人文素质;加强人文学科建设,完善人文公共课程体系;增强社会实践的认识,在实践中提升大学生的人文素养。  相似文献
8.
在层次多标签分类问题中,一个样本同时被赋予多个类别标签,并且这些类别标签被组织成一定的层次结构。层次多标签分类问题的主要挑战在于:①分类方法的输出必须符合标签的层次结构约束;②层次深的节点所代表的标签往往只有很少的样本与之相关,造成标签不平衡的问题。提出一种用于层次多标签分类问题的增量式超网络学习方法(hierarchical multi-label classification using incremental hypernetwork, HMC-IMLHN),通过将超网络的超边组织成相应的层次结构,使输出的预测标签能够满足标签的层次约束。此外,超网络学习方法可以利用标签之间的关联减少标签不平衡问题对分类性能的影响。实验结果表明,与其他层次多标签分类方法相比,提出的增量式超网络方法能够取得较好的分类准确性。  相似文献
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