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121.
为实现通信、导航、定位、探测等功能,蛟龙号载人潜水器的声学系统由9种16部声纳组成.先进的水声数字通信和海底微地形地貌探测能力是蛟龙号4个技术亮点之一.蛟龙号水声通信机首次实现了7000 m级深度的彩色图像、数据、文字和语音的水声通信传输.高分辨率测深侧扫声纳实现了7000 m级深度的海底地形地貌精细探测,成功测绘出了马里亚纳海沟局部的微地形地貌图.蛟龙号载人潜水器于2009年8~10月、2010年5~7月、2011年7~8月和2012年6~7月完成了1000,3000,5000和7000 m级海上试验,最大下潜深度达到了7062 m,并于2013年6~9月开展了长达113天的试验性应用航次任务.试验和应用结果均表明,蛟龙号载人潜水器声学系统的功能完善、性能先进、运行稳定可靠. 相似文献
122.
基于能量均衡的无线传感网络路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
有效的簇首选择策略可提高无线传感器网络(WSN)的负载均衡和簇首均匀分布程度,延长网络生存时间.现有算法在选取簇首时未充分考虑节点剩余能量和能耗速率,导致负载不均衡,部分节点因耗能过度而提前消亡.为此,本文提出一种基于能量均衡的WSN路由算法,该算法使用节点剩余能量、能量消耗速度、与Sink节点的距离作为簇首选择参数,并通过回退机制实现节点回退等待时间的自适应调整,从而保证高能量节点有更高机率成为簇首.实验表明,该算法可有效避免“热区”的出现,延长网络寿命 相似文献
123.
本文选取贵州茂兰自然保护区中只生长在岩溶区石灰土上的嗜钙植物6种、只生长在非岩溶区红黄壤上的嫌钙植物7种,以及2种土壤上都能生长良好的中间型植物7种,分析其根际土钙全量及植物叶片3种抗逆性指标,结果显示:(1)嗜钙植物根际土钙全量、叶片脯氨酸(Pro)含量、过氧化物酶(POD)和超氧化物歧化酶(SOD)活性的变化分别为w(Ca)=32.44~43.98 g/kg、w(Pro) =97.53~183.62 μg/g、6.21~38.43μKat及1.47~2.48 μKat,略高于中间型植物,高出嫌钙植物1~2个数量级;(2)大部分嗜钙植物通过提高Pro含量及SOD、POD活性等保护性物质稳定膜的透性,将高浓度的钙阻隔在原生质外;而中间型植物主要通过控制根系吸收或地下部分向地上部分的运移来减少植物体内的钙. 相似文献
124.
作者从有源多雷达组网角度,针对雷达数据融合既与位置相关又与时间相关的特点,提出了识别和过滤雷达虚假目标的改进方法,并对此方法进行计算机仿真,证明此种方法在实际应用中有现实意义. 相似文献
125.
拉曼光纤放大器(FRA)和掺铒光纤放大器(EDFA)相结合构造宽带放大器 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了拉曼光纤放大器(FRA)和掺铒光纤放大器(EDFA)的理论模型,据此计算它们的增益谱.重点阐述将FRA和EDFA相结合构造宽带放大器,利用遗传优化算法对增益谱进行均衡以实现宽带放大. 相似文献
126.
反相高效液相色谱法测定镍、铜、汞和钴 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了以吡咯烷二硫代氨基甲酸钠为螯合剂的反相高效液相色谱分离测定镍、铜、汞和钴的方法,研究了螯合物形成和分离的条件及其他离子的影响。此法用于水样的测定,取得了满意的结果。 相似文献
127.
128.
前不久,江苏省扬州市成为全国“智慧城市”试点城市,将率先开展由国家科技部和国家标准委员会共同推动的试点示范工作,这对扬州“智慧城市”建设将起到重要推动作用.据相关负责人介绍,此次试点全国有20个城市,江苏省除扬州外,还有南京、无锡入选.
扬州的信息化建设起步于上世纪80年代中期,始自党政机关办公自动化建设,至今二十余年.多年的实践与探索,使扬州在从国家首批信息化试点城市向“全国中小城市智慧城市试点示范城市”跨越的实践中,注重顶层设计,强化统筹管理,逐渐探索建立了“统筹组织领导、统筹顶层设计、统筹标准规范、统筹项目扎口、统筹整合共享”的管理机制,信息化建设与应用领域从政务信息化逐渐拓展、渗透到行业信息化和国民经济社会事业信息化的各个方面,取得了显著成效,先后被评为全国“智慧城市领军城市”、 “中国城市信息化推进第9名”和“中国智慧城市推进第6名”. 相似文献
129.
为了解决传统FFT所存在的频谱泄露问题,将双谱线加窗插值FFT和全相位FFT两种方法对信号的谐波和间谐波进行分析,并将两者的分析结果进行比较。仿真结果表明,全相位FFT对于谐波和间谐波的相位分析相对于双谱线加窗插值FFT更加准确,幅度需要进行校正。 相似文献
130.
为满足现役装备根据故障样本数据集积累的特点进行自适应故障诊断的需求, 本文将极限学习机(extreme learning machine, ELM) 的数据增量学习、隐藏层增量学习和输出层增量学习(类增量学习)3种增量学习模式, 融合到一个统一的学习框架内, 提出一种凸最优自适应增量在线顺序ELM(convex optimal adaptive incremental online sequential ELM, COAIOS-ELM)。模型能够根据增量学习中误差的变化情况, 自适应地增加隐藏层神经元, 减小分类误差; 并可根据增量数据集中新出现的故障类别, 进行相应的类增量学习, 增加故障诊断的范围。有效解决了ELM增量学习过程中模型自适应动态选择最佳网络结构的问题, 提高模型的故障诊断的精度和故障诊断的范围。本文选择UCI数据集中公共数据集和Biquad低通滤波电路故障诊断数据集, 通过与类增量ELM (class incremental ELM, CI-ELM)模型对比实验, 验证了所提方法的有效性。 相似文献