一种低资源数字抽取滤波器设计

设计并实现一个应用于音频Sigma-Delta模数转换器的低资源数字抽取滤波器。该滤波器采用多级多采样率结构, 整体带内纹波小于0.06 dB, 带宽为21.6 kHz, 最低工作频率为10 MHz。通过滤波器硬件架构的设计, 有效地缩小了抽取滤波器的电路面积和功耗。芯片测试结果表明, 对 64 倍过采样率、4 阶Sigma-Delta调制的 1 bit 脉冲密度调制信号输出码流进行处理, 得到音频信号的信噪比达到87.2 dB, 在SMIC 0.13 μm 工艺下, 数字部分的面积约为0.146 mm²。与同类型抽取滤波器相比, 面积减小58%, 功耗减少60%以上。     

大气对星载盐度计辐射传输特性及盐度反演的影响研究

利用MPM93模型, 根据微波辐射传输方程, 仿真不同天气情况下的L波段大气辐射参数及盐度计观测亮温, 并用最大似然估计法反演海表盐度, 研究不同天气情况对海表盐度反演值的影响。仿真结果表明: 考虑了悬浮液滴影响的云、雾及霾情形的大气辐射参数与晴空时差别不大, 可以忽略天气的影响。然而, 降雨对大气辐射参数的影响不可忽略, 并且随着降雨率的增加, 盐度反演误差明显增大。在降雨率不变的情况下, 盐度反演误差随着海表温度增加而减小, 在盐度低值时误差较小。盐度反演误差随海表气温的升高呈现先变大后变小的趋势, 受海面风速、海面气压以及海面水汽密度的影响极小。     

辽北新宾?苇子峪地区太古宙花岗质岩石的形成年代、成因及其地质意义

辽北新宾?苇子峪地区的花岗质岩石主要由英云闪长质?奥长花岗质片麻岩和二长花岗岩?正长花岗岩岩体等组成。为确定其形成年代及成因, 对这些花岗质岩石进行锆石U-Pb-Hf同位素和全岩地球化学分析。锆石LA-ICP-MS U-Pb同位素定年结果表明这些花岗质岩石均形成于新太古代, 英云闪长质和奥长花岗质片麻岩的岩浆结晶年龄分别为2588±4 Ma (MSWD=1.3)和2587±6 Ma (MSWD=1.8), 二长花岗岩?正长花岗岩则侵位于2555±4 Ma (MSWD=0.51)。全岩地球化学和锆石Lu-Hf同位素研究表明, 英云闪长质?奥长花岗质片麻岩形成于俯冲板片的部分熔融, 其原始岩浆在上升过程中受到地幔楔岩石的交代; 而二长花岗岩?正长花岗岩中一部分岩浆起源于变质杂砂岩的部分熔融, 其余形成于以变质玄武岩与变质沉积岩为主要成分的混合源区的部分熔融。结合近年的研究成果, 认为新宾?苇子峪地区的新太古代花岗质岩石可能形成于活动大陆边缘的动力学背景。     

大孔树脂纯化天麻多糖的工艺研究

本研究以炮制的干天麻为原料,水提醇沉法提取多糖,大孔吸附树脂纯化,比较了八种大孔树脂(AB-8、D101、LX-17、D301、NKA-9、S-8、LSD-001、ADS-7)对天麻多糖静态吸附-解析效果,筛选出最佳纯化树脂,再研究最佳树脂纯化天麻多糖工艺参数.结果为:八种大孔吸附树脂中D101对天麻多糖的纯化效果最好.样品液浓度、温度、上样速度,洗脱用乙醇浓度、洗脱流速及洗脱体积等因素均对D101树脂吸附分离天麻多糖有影响.所得的最佳纯化工艺为:20℃是较适宜的吸附温度,上样速度1BV/h,上样浓度4mg/mL,进行吸附;吸附饱和平衡后,用解析液浓度60%乙醇,解析速率2BV/h,解析液体积3BV进行动态洗脱.通过该工艺天麻多糖的纯度提高到了65.7%,表明了大孔树脂D101对天麻多糖具有较好的纯化效果.     

铜绿微囊藻与浮萍联合生长的生物学效应及其对污水环境指标的影响

本实验以1/5的Hoagland溶液为培养液,设置0、20、40、60、80、100 mL/L六个铜绿微囊藻（FACHB 930,107 cells/mL）接种梯度与少根紫萍（ZH0051,400 g/m2）共培养.结果发现,少根紫萍的生长速率、抗氧化物酶活性（SOD、APX和CAT）以及培养液中微囊藻毒素含量随着铜绿微囊藻接种量的增加呈现出先升高后降低的趋势,而少根紫萍体内微囊藻毒素却先降低后升高,淀粉累积量呈现出逐渐下降的趋势.铜绿微囊藻的接种量为20 mL/L时,少根紫萍的生长速率达到最大值（3.64 g/m2·d）.当接种量在60~80 mL/L之间时,少根紫萍能从培养液中高效的移除氮、磷.实验结果表明,当水体中铜绿微囊藻浓度在2.0×108 cells/L（接种量为20 mL/L）左右时,少根紫萍能够达到最大的生物量、相对高的淀粉累积量、以及高品质的氮磷去除率,并能有效地抑制铜绿微囊藻的生长.     

基于期权采购的政企联合储备应急物资模型

政企联合储备应急物资能够有效地改善政府单独储备物资所面临的储备过量或不足的困境,而通过市场化的契约机制实现政企联合储备可以克服行政强制手段带来的弊端.基于此,本文建立了基于期权采购的政企联合储备应急物资模型,通过推导获得政企双方的最优决策后,给出了企业参与联合储备的条件,以及在不同的现货市场条件下,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式能够提高物资总储备量且降低政府库存水平时契约参数的取值范围.在此基础上,本文给出了供应链达到协调以及政企双方实现合作共赢时的条件.最后,本文通过数值模拟对上述结论进行了验证,并进一步研究物资需求量不确定性对两种储备模式的影响,结果表明随着需求量不确定性的增加,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式的优势越发明显.     

Adaptive Event-Based Consensus of Multi-Agent Systems with General Linear Dynamics

In this paper, adaptive event-based consensus of multi-agent systems with general linear dynamics is considered. A novel adaptive event-based controller and a state-dependent triggering function are proposed for each agent. The consensus can be achieved without the assumption that (A,B) is stabilizable. Furthermore, the Zeno-behavior of the concerned closed-loop system is also excluded under certain conditions. Finally, a numerical simulation example is presented to show the effectiveness of the theoretical results.     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

Loading-Balance Relay-Selective Strategy Based on Stochastic Dynamic Program

A Relay-Assisted(RA) network with relay selection is considered as a type of effective technology to improve the spectrum and energy efficiency of a cellular network. However, loading balance of the assisted relay node becomes an inevitable bottleneck in RA network development because users do not follow uniform distribution. Furthermore, the time-varying channel condition of wireless communication is also a major challenge for the RA network with relay selection. To solve these problems and improve the practicability of the RA network, a Loading Balance-Relay Selective(LBRS) strategy is proposed for the RA network in this paper. The proposed LBRS strategy formulates the relay selection of the RA network under imperfect channel state information assumption as a Multistage Decision(MD) problem. An optimal algorithm is also investigated to solve the proposed MD problem based on stochastic dynamic program. Numerical results show that the performance of the LBRS strategy is better than that of traditional greedy algorithm and the former is effective as an exhaustive search-based method.