家庭工作界面因素对情绪劳动的影响机制

为了研究服务型员工的家庭因素对其工作表现的影响,通过三个阶段的问卷调研,并运用SPSS和AMOS分析工具对调研结果进行分析.结果表明:服务员工家庭工作冲突会抑制情绪劳动中深层表演与真实表达;家庭工作增益会促进情绪劳动中深层表演与真实表达;家庭工作冲突对表层表演的正向影响会随着家庭工作平衡的增强而减弱;家庭工作增益对表层表演的负向影响、对深层表演的正向影响会随着家庭工作平衡的增强而增强.     

随机多智能体系统一致增益问题分析

在随机多智能体系统一致增益函数为一常数函数不满足鲁棒性条件下,把现有文献中一致稳定性鲁棒性增益条件加以拓展,得到了保证系统趋于一致稳定性的新条件,分析了随机多智能体系统一致稳定性问题.运用代数图理论和随机稳定性理论,把随机多智能体系统的一致稳定性问题通过系统变换转化为闭环随机多智能体系统状态差为变量的随机微分方程的稳定性问题;然后运用随机稳定性系统理论来分析闭环随机多智能体系统状态差系统是一致稳定的,从而得到了随机多智能体系统一致稳定性的条件.最后通过实例来验证所提系统的可行性和有效性.     

用频谱仪测量卫星信标EIRP及误差分析

提出了利用频谱仪和标准增益喇叭测量卫星信标EIRP的原理方法,推导出卫星信标EIRP测量的原理方程。简述了大气衰减计算的简单公式和近似计算方法。对卫星信标EIRP测量误差进行了分析,结果表明其均方根误差≤±0.614dB。最后给出了测量实例,从而验证了该方法的可行性。     

改进二次型Boost变换器的研究与分析

传统二次型Boost变换器具有较高的升压能力,但其开关器件的电压、电流应力较大,增加了电路的体积与成本。笔者在传统二次型Boost 变换器的基础上,结合高增益Boost 三端网络,提出改进二次型Boost变换器,并对其连续工作模式下的工作原理及各开关器件的电压、电流应力进行了分析。分析结果表明,改进二次型Boost 变换器不仅升压能力有所提升,而且在输出电压相同的情况下,开关器件的电压、电流应力有所降低。最后,通过仿真分析验证了该变换器的正确性和可行性。     

样本属性重要度的支持向量机方法

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度.     

2.4GHz非对称缝隙波导天线设计

无线网络技术在近年得到蓬勃发展,而目前无线设备的天线限制了无线通信系统的性能.针对现有无线局域网设备天线增益效果差、传输距离短、成本较高的不足,采用波导缝隙天线原理设计用于2.4 GHz的无线网络通信的非对称波导缝隙天线,为适应不同场合使用要求,设计了6种造型.在理论设计的基础上,采用常见铝合金材料,使用数控铣床加工出试验品,经反复试验和优化,制作出较为成熟的产品.在校园内架设试验网络测试表明:天线增益效果明显,信号传输距离和范围与现有产品比较有很大提升,稳定性好,抵抗恶劣环境能力较强,能够满足正常使用要求,材料成本低廉,便于生产加工.     

非线性耦合Hindmarsh-Rose神经元同步迁移

研究了Hindmarsh-Rose神经元在非线性耦合作用下的同步问题,进一步讨论了非线性耦合与线性耦合作用下同步的迁移,采用灰度图的方式表示出Laypunov指数,判定了混沌系统的同步;然后给定暂态过程值,通过计算误差函数给出二级耦合下线性耦合与非线性耦合同步参数区域,发现非线性耦合对线性耦合有比较强的调制作用.     

PWM整流器的双采样控制策略研究

提出一种新的脉冲双采样控制策略与一个快速的相角估计器用于PWM整流器控制.常规的PWM控制策略只在一个开关周期内采样一次,而提出的双采样控制策略在一个开关周期内采样两次.双采样控制策略两次采样的特点保证了系统更加准确快速和很好的低频特性,能显著减少控制延迟时问与扩展最大允许控制带宽,虽然计算量增大,但采用高速数字信号处...     

Nd:YAG介质的相位共轭反射率的实验研究

本文对闪光灯泵浦的饱和增益介质Nd∶YAG中采用偏振正交泵浦光的1.064μm的相位共轭特性进行了实验研究.实验主要分析了相位共轭反射率和相位共轭光能量与小信号增益长度积、泵浦光的能量比以及各光束的光通量密度等参量的关系.实验结果与理论计算吻合较好.而且实验中观测到在弱探测光的情况下超过100%的共轭反射率.最高的相位共轭光能量是0.7 mJ.     

自适应滤波器在微型姿态确定系统中的应用

基于MEMS的IMU由于低成本、体积小和低耗能得到了很广泛的应用.但是,惯性MEMS传感器有很大的噪声、偏差以及刻度误差,由于传统低成本的MEMS传感器使用的捷联算法很难取得令人满意符合性能要求的姿态确定值.利用改进的自适应增益卡尔曼滤波器在随机模式下建立一个小型姿态确定系统.这个改进的滤波器在一个时间变量转移矩阵中有六个状态量,它们分别是:三个姿态倾斜角和三个陀螺偏移误差.滤波器用三个加速度计的测量量和磁罗盘来驱动状态的更新.当系统处于非加速度状态下,加速度计对重力加速度的测量以及磁罗盘对航向的测量很显然可以产生很好的状态估计量;当系统处于高速动态状态并且偏移可以收敛到一个精确估计值时,对姿态的估算就需要很长一段时间.自适应滤波器可以在动态状况下用加速度计自动调整增益产生最佳性能.提供了这种技术的算法,并且对此进行分析,之后给出实验结果.