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11.
具有良好伪随机性质的序列在密码、雷达和通信系统中起着重要的作用,自相关性是其中一个重要的性质.2010年,Su和Winterhof引入了新的Legendre-Sidelnikov序列并研究了这个序列的伪随机性质.文中将进一步计算该序列的自相关值来证明其具有好的自相关性质. 相似文献
12.
Fock态腔场与Bell态原子相互作用过程中光场的量子特性 总被引:2,自引:0,他引:2
采用时间演化算符和数值计算方法,研究了Fock态腔场与2个全同二能级Bell态原子在偶极共振相互作用过程中光场二阶相干和光场压缩的时间演化特性。结果表明:当2个原子初始处于不同的Bell态时,系统光场二阶相干和光场压缩的时间演化特性不同,根据这些特征,可以部分甄别双原子Bell态。 相似文献
13.
研究将磁性分子印迹聚合物(MMIPs)固相萃取与高效液相色谱法相结合,建立了一种磁性分子印迹聚合物固相萃取方法,用于酱油中4-甲基咪唑(4-MEI)的富集和测定。利用扫描电子显微镜(SEM)\,傅立叶变换红外光谱仪(FT-IR)、X射线衍射(XRD)和振动样品磁强计(VSM)对磁性分子印迹聚合物进行了表征,并采用结构类似物对MMIPs的选择性识别能力进行了研究。结果表明,所建立方法的加样回收率在97.33%~104.57%,测得真实样品中4-甲基咪唑质量分数分别为0.058%和0.108%。说明合成的聚合物可作为酱油中4-甲基咪唑的选择性固相萃取材料,此方法可用于酱油中4-甲基咪唑的高效富集、萃取及测定。 相似文献
14.
15.
以干细胞为主题的相关研究是现今生命科学的前沿和热点之一,本文从专利分析视角出发,以德温特专利分析和评估数据库(TI)中收录的1999—2018年国内外干细胞领域专利数据为研究对象,综合运用文献计量和可视化方法,对检索出来的全球干细胞技术专利数量、地域分布、技术类别、专利权人机构、技术主题等进行统计及可视化分析,并着重对近十年的专利技术主题图景进行定性解读,力图多方位、多层次剖析干细胞领域研究现状,旨在为促进我国干细胞与再生医学研究的未来发展提供参考。分析结果表明,目前干细胞领域研究渐趋平稳,美国在该方面的研究处于领导地位,是干细胞最重要的专利布局地,其相关大学、企业等在干细胞技术领域拥有较多的专利数量;目前研究主题集中在干细胞培养、治疗(心脏疾病)、材料和装置、提取物衍生物、基因序列及表达等方面。 相似文献
16.
针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm. 相似文献
18.
采用液相沉积-煅烧法制备二氧化钛-还原氧化石墨烯(TiO2-rGO)复合光催化剂。利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)、比表面积与孔隙率分析仪(BET)和紫外-可见漫反射分光光度计(UV-Vis DRS)等对所制备的催化剂进行表征分析。以双酚A(BPA)为模拟污染物,考察了TiO2-rGO的光催化臭氧氧化降解性能,并通过活性物种捕获实验探究反应机制。结果表明,锐钛矿型TiO2纳米颗粒成功附着在石墨烯上,颗粒直径约为20 nm;当前驱体溶液中氧化石墨投加量为0.02 g时,样品催化活性最高,反应45 min后双酚A被完全矿化,经过5次循环使用后,仍保持高效催化性能;TiO2-rGO催化活性的提高主要归因于引入石墨烯后提高了光生载流子的分离效率,促进了光催化与臭氧氧化协同降解;在反应过程中,空穴(h+)和羟基自由基(·OH)是主要的活性物种,·OH对BPA的降解起主导作用。 相似文献
19.
Al_2O_3/SiC纳米陶瓷复合材料的制备及力学性能 总被引:9,自引:0,他引:9
采用一次粒径分别为10nm和15nm的αAl2O3和SiC粉体为原料,制备了Al2O3/SiC纳米陶瓷复合材料·纳米SiC颗粒明显抑制Al2O3基体晶粒的长大,SiC体积分数超过4%时,材料的断裂方式由沿晶断裂变为穿晶断裂·随SiC含量的增加,Al2O3/SiC纳米复合材料的硬度增大·材料的弯曲强度和断裂韧性在SiC体积分数为5%时达到最大值·最大三点弯曲强度和断裂韧性分别为641MPa和47MPam1/2,明显高于热压单相Al2O3陶瓷(344MPa和31MPam1/2)·复合材料的强化主要来源于内晶颗粒残余应力强化和晶粒细化... 相似文献
20.
基于信息扩散和BP网络的黄土边坡稳定性分析 总被引:5,自引:0,他引:5
目的探讨基于信息扩散原理的BP神经网络的黄土边坡稳定性评价模型。方法收集黄土地区24组黄土边坡实例,采用模糊信息优化处理中的信息扩散原理,建立各评价因子与安全系数之间的模糊关系,并在此基础上建立与BP神经网络相结合的评价模型。结果建立的评价模型对4组预测样本的预测结果,效果良好,较好地解决了样本过少或含有矛盾样本的问题。结论该模型在黄土边坡稳定性评价中比普通神经网络具有更高的实用性和有效性。 相似文献