让小学生英语语言更丰富

随着高考的改革，英语在小学教学中的地位越来越重要，也让我们更加关注当前的英语教学。在教学中有些老师发现，许多学生语言输出少，只会呆板地根据固定的模式表达，稍微变化一个词就不会用。针对这一现象，教师可以通过如下几点做法丰富学生的语言，使他们运用自如。     

异型柱结构在小高层及高层设计中的应用

介绍了异型柱结构体系的优点,对比分析了规程对异型柱结构的高度要求,对异形柱结构平面布置进行了探讨,可供工程设计人员参考。     

基于V-BLAST的多载波直接序列扩频CDMA系统上行链路性能分析

提出了一种应用多输入多输出（MIMO）的垂直分层空时（V-BLAST）检测算法的多载波直接序列扩频CDMA（MC-DS-CDMA）的系统结构,对系统上行链路的误码率性能进行了理论分析,推导出了接收天线数大于发射天线数条件下系统误码率的理论表达式,并通过计算机仿真进行了验证,数值结果表明,收发天线数对系统性能具有较大的影响,相对于传统MC-DS-CDMA系统,减少发射天线数或增加接收天线数均可使基于V—BLAST算法的MC-DS-CDMA系统的性能和容量有不同程度的改善．     

微机械陀螺仪反馈控制器鲁棒性分析及闭环接口检测电路设计

在分析微机械陀螺仪静电力反馈检测结构的基础上,提出了一种对现有Sigma-Delta静电力反馈检测方式的改进设计.对微机械陀螺仪闭环检测系统进行了离散化处理.基于Lyapunov稳定性原理,构造了一类能够使系统有限时间稳定的输出反馈控制器,并对其鲁棒性能进行了分析.该电路系统在Cadence平台下使用AMS 0.35 ...     

The methodology of quantitative assess economic output of climate change

A method is introduced in this paper to study the effect of future climatic change on the economy. The researchers determine the economic output of climate change from historical data, and provide a method to quantitatively predict economic output of climate change by an economic-climatic model. A historical reciprocating examination is used to analyze output data for various crops in eight agricultural areas in China and meteorological data from 160 observatories in China from 1980 to 2000. The results show that the methods used are reasonable to a certain extent and good in application.     

虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。     

一类最小相位随机非线性系统的输出反馈控制及扰动抑制

对于一类具有模型不确定性的最小相位随机非线性系统,研究输出反馈控制使闭环系统状态响应对噪声具有扰动抑制作用,并且无噪声时闭环系统是随机渐近稳定的.首先假设模型系统中的一个子系统随机输入状态稳定,并且系统的漂移项与扩散项分别依赖于该子系统的状态和输出信号,在此假设前提下设计一个降阶观测器,得到一个等价系统,再由递推的方法得出等价系统的输出反馈控制律,使得最终得到的闭环系统对噪声方差是输入状态稳定的.     

用数据采集实现对某型激光电源检测的研究

某检查仪上使用了一种特殊激光电源,该电源工作时产生频率为1Hz、占空比为1：1的脉冲电流,电流输出范隔为60～150A,而且可根据需要由电源管理软件设置电源输出电流的大小。由于检查仪在无负载的情况下不能输出脉冲电流,所以就不能检测它输出的电流值是否符合规定的要求,因而也就无法判定激光电源是否正常工作。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

不确定性随机系统的输出反馈变结构滑模控制

研究了带有时变不确定性的It型随机系统的输出反馈镇定问题,采用变结构滑模控制(SMC)方法设计了镇定控制器.在系统的不确定性满足一定匹配条件的情况下,构造了对不确定性具有不变性以及参数不含噪声激励的滑模切换流形和变结构滑模控制律,分析和证明了滑模的可达性和闭环系统的稳定性,并给出了滑模控制律的参数选择条件.最后通过示例系统仿真实验证明了文中结果的正确性和有效性.