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本文研究了高速宽带自适应调制解调器系统中的载波同步、信噪比估计、帧同步检测、自适应门限等关键算法.提出了宽带自适应调制解调器的总体结构和硬件实现方案,改进了载波频偏恢复和高阶调制软判决解映射的传统硬件实现结构.对实现的原理样机进行了性能测试和分析.测试结果表明,该解调器可以在2~45 MS/s符号速率下自适应工作.基带环路误码率性能和中频环路性能与理论值之差分别小于0.2 dB和1 dB.对模拟的0.65 dB/s的卫星信道雨衰变化,系统链路自适应算法做到了实时有效跟踪和匹配. 相似文献
972.
为探究山慈菇酯提物(Cremastra appendiculata,CrAp)体内外抗4T1乳腺癌的作用以及对4T1乳腺癌荷瘤小鼠免疫相关的分子机制的影响.采用四甲基偶氮唑盐微量酶反应比色法(MTT法)检测不同浓度(12500、1250、125、12.5、1.25、0.125μg/mL)的CrAp在24、48、72 h对4T1乳腺癌细胞的增殖抑制作用.100只BABL/c雌性小鼠植瘤成功后,随机分成空白对照组、模型组、阿霉素(adriamycin,ADM)阳性对照组、CrAp组以及CrAp+ADM组,每隔7 d小鼠称重一次,绘制体重曲线;每3 d测量小鼠肿瘤长径及短径,绘制肿瘤曲线;剥离癌组织,计算抑瘤率;取癌组织做苏木精-伊红(hematoxylin-eosin staining,HE)染色;ELISA法检测白介素-2(interleukin-2,IL-2)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、干扰素-γ(interferon-γ,IFN-γ)和白介素-10(interleukin-10,IL-10)含量的变化.TMT分析CrAp调控与4T1乳腺癌免疫相关的差异蛋白.结果表明:在MTT实验中,不同浓度的CrAp抑制率范围为13.48% ~74.47%,其中CrAp(125μg/mL)在72 h抑制作用最强,抑制率为74.47%.乳腺癌荷瘤鼠体重明显降低;CrAp能明显增加乳腺癌小鼠的体重(P<0.01),并明显降低乳腺癌肿瘤体积(P<0.01).癌组织HE染色:模型组肿瘤细胞形态完好,数目较多,坏死区域少见;CrAp及CrAp+ADM组肿瘤细胞破裂以及胞核溶解,密度降低,并存在不同程度的死亡区域,且各给药组增加了乳腺癌中免疫细胞的数量.在癌组织中,与模型组相比,各药物组明显升高IL-2和IFN-γ的含量(P<0.01),而明显降低TNF-α和IL-10的含量(P<0.01).在体外,CrAp可抑制4T1乳腺癌细胞的增殖.在体内,CrAp能抑制4T1乳腺癌的增长,增加荷瘤小鼠的体重,改善乳腺癌荷瘤小鼠的生存.CrAp提高癌组织中免疫因子IL-2、IFN-γ的表达而降低TNF-α、IL-10的表达.此外,CrAp可以增强ADM抗4T1乳腺癌及免疫调节作用. 相似文献
973.
974.
975.
基于dSPACE的4WS车辆硬件在环控制仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于Matlab/Simulink/dSPACE开发了四轮转向(4WS,Four-wheel Steering)车辆控制系统的硬件在环仿真(HILS,Hardware In the Loop Simulation)快速开发平台.在此平台的基础上,利用HILS技术实现了各控制算法鲁棒性能的评价和实际车辆执行电机死区的控制,结果表明基于μ综合鲁棒控制方法有较好的综合性能.因此设计开发的4WS硬件在环仿真开发平台为先进控制算法的分析与设计、开发和评价及ECU的开发提供理论指导和技术支持. 相似文献
976.
NoteExpress(NE)是一款国产文献管理软件,论述了NE的主要功能,着重介绍了题录信息导入的5种方法,即在线检索与导入、过滤器导入、手动添加、全文导入和题录更新,探讨了如何对题录进行管理。 相似文献
977.
视觉空间智能是多元智能理论中每个人都具有的智能之一,在地理课堂上主要表现为观察能力.在中学地理教学中,当涉及到"正午太阳高度角"这样的空间概念时,教师在讲解过程中要借助模型和各种图形的演示,将平面图转化为立体图,帮助学生在大脑中形成空间概念.本文作者在教学过程中注重教会学生如何使用示意图、图形组来理解学习任务,并促进视觉空间智能的发展. 相似文献
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979.
对以脲醛树脂为壁材、用原位聚合法制备除草剂异恶草酮微胶囊的预聚合成工艺进行了研究,考察了单体量比、预聚反应介质pH值、反应温度和时间对微胶囊的结构、包覆效果和包埋率等的影响。结果表明,单体物质的量比n(脲)∶n(甲醛)=1∶2.0、预聚反应pH值为8.0、预聚反应温度为70℃、反应时间为60 min时,可得到以二羟甲脲为主的水溶性透明黏稠预聚物。用此预聚物进行缩聚反应,可制得结构紧密、包覆良好、包埋率为26.7%的球形缓释性固体微胶囊。 相似文献
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智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题,针对传统算法在组卷方面存在的不足,提出了一种改进遗传算法.此算法不仅克服了未成熟收敛,而且速度和性能都有显著提高.实验结果表明,改进遗传算法提高了组卷效率. 相似文献