运动疲劳大鼠丘脑腹外侧核神经元自发放电特征的分析

通过观察力竭运动对大鼠丘脑腹外侧核(VL)神经元自发放电活动的影响,探讨丘脑腹外侧核在运动疲劳中枢调控过程中的作用.选取雄性Wistar大鼠,随机分为对照组和疲劳组.采用跑台递增负荷运动方案,建立运动疲劳模型.采用玻璃微电极的体电生理学技术,观察丘脑腹外侧核神经元自发放电活动,并对其放电模式、放电频率、锋电位间隔直方图进行线下分析.得到了FG大鼠丘脑腹外侧核单簇发混合放电和规则单发放电神经元比例明显低于CG(P0.01),爆发式放电神经元比例明显高于CG(P0.01).FG大鼠丘脑腹外侧核神经元总放电频率显著低于CG(P0.05),规则单发放电频率有所升高,单簇发混合放电频率有所降低,但与CG相比均未见显著差异(P0.05).可以看出大鼠丘脑腹外侧核神经元参与了运动性疲劳的中枢调控.丘脑腹外侧核在运动疲劳引起间接通路与直接通路的调节功能失衡过程中起关键作用.     

基于胎/路啮合作用的纹理化路面行车稳定性分析

为了给隧道水泥混凝土路面纹理设计提供指导,对路面进行纹理化参数设计试验,并以此来保证行车的稳定性,减少隧道行车的横向摆振效应。由于目前水泥混凝土路面纹理参数设计理论缺乏相应的依据,在分析轮胎与粗糙路面接触作用的基础上,基于压力胶片测试技术考虑胎/路啮合特性对车辆轮胎的转向阻力矩计算方法进行了优化。通过依托项目的隧道纹理化路面和室内试验,对四种不同路面的轮胎接触特性进行分析,提出一种基于实际测量的胎/路接触应力分布的原地转向阻力矩评价方法。结果表明:根据实测的轮胎接触应力计算得出汽车轮胎转向阻力矩,可有效地表征轮胎的转向阻力矩状态;纹理化水泥混凝土路面汽车转向阻力矩比沥青路面上高10%～20%,加之纹理化构造与轮胎纵向沟槽的啮合作用产生较大的侧向力矩,导致纹理化路面的行车稳定性较差;通过设置一定的刀组间距进而干涉轮胎与道路的接触界面,最终达到降低轮胎转向阻力矩的目的。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

水溶液中[Zn（NH3）m（H2O）n]2+（m+n=4）配合物结构和性质的DFT研究

采用密度泛函B3LYP方法,对水溶液中四面体配合物[Zn(NH3)m(H2O)n]2+(m+n=4)结构和性质进行研究.在优化几何构型基础上,计算其最稳定构象的结合能及振动频率.结果表明:随着H2O逐渐被NH3取代,配合物中的Zn2+电荷主要转移到取代H2O的NH3中的H上;Zn-O键和Zn-N键的键长逐渐增加,Zn-O键长始终大于Zn-N键长;随着m增大,配合物结合能变大;NH3数目的增加将导致Zn-O和Zn-N振动向低频方向移动,而O-H键和N-H键的各种振动谱线则会缓慢蓝移.     

架空线张力与频率关系理论与试验的研究

分析了架空线的特点及其在悬挂点处边界条件,理论推导了架空线振动方程,得出了频率与张力关系式以及相同张力情况下各阶次频率的之间的关系、不同张力情况下各阶次的关系,用实验方法验证了理论的正确性,为输电线路的架空线档距最佳距离确定以及铁塔匹配具有很大的意义.     

振动点载荷试验仪的设计

 为了更加科学地研究点载荷循环加载下不同振动频率、激振力对岩石等材料力学性质的影响,提出一种振动点载荷试验仪设计方法。振动点载荷试验仪的支架底部平台上设置了静压加载装置,支架顶部平台上设置了特制的振动电机,竖向设置的上加压锥与振动电机底部铸造成一体,下加压锥与静压加载装置上部的加压活塞相连并可通过隔板中心孔随之上下运动,上加压锥与下加压锥之间放置试件。通过调整振动电机的偏心块夹角及转速,分别得到不同的激振力及振动频率,可测试出试件在不同激振力、振动频率下的点载荷强度及破坏所需时间,进而通过绘图分析可得到使破岩效率最佳且对掘进机截齿损害最小的振动频率与激振力组合。     

NASA拟建地一月超高速网络连接

<正>综合国外媒体报道,美国宇航局(NASA)于2013年10月实施了一项名为"月球激光通讯演示"(LLCD)的实验,即通过激光从一颗环绕月球轨道的卫星向地球传输数据,在地一月之间建立起超高速网络连接,速度达到每秒622M,旨在为用于其他卫星和行星的3D视频传输和远程遥控机器人探索任务铺平道路。而当前用于太空通讯的无线电频率系统的传输速度只有其的几十分之一。     

经验模型分解在手写体数字识别中的应用

将经验模型分解方法应用于手写体数字识别,提出了一种新的识别方法. 该方法基于字符的轮廓信息特征,具有平移不变性、缩放不变性、旋转不变性. 本文基于分段线性逼近方法提取手写体数字图像的外轮廓,由外轮廓数据构造一个信号s(t),对s(t)进行经验模型分解以抽取它的第一个内蕴模式函数并计算该内蕴模式函数的瞬时频率,选取5个较大的瞬时频率值以及它们之间的时间间隔作为9个特征值;然后对s(t)的波形再重采样16个点作为16个描述s(t)的波形的特征值;最后,采用基于反向传播算法的有多个多输入单输出形式的三层前馈神经网络进行分类与识别. 实验结果表明该方法获得了97.5%以上的正确识别率.     

一种有效的OFDM符号定时和频率同步方案

基于各种OFDM同步算法,针对Schmidl提出的同步算法存在符号定时难以准确确定的不足,提出了一种利用2个特殊训练序列的有效的同步方案,同时给出了一种整数倍频偏估计的改进算法。理论分析和仿真结果都表明,与传统方案相比,该方案频率同步性更好,符号定时更精确,是一种非常有效实用的方案。     

一种多分辨率DOA估计的小波包算法

根据MUSIC算法在信号波达方向(DOA)较近或相干时性能迅速下降的情况,提出了一种多分辨率信号波达方向估计的小波包算法基于子带分解的MUSIC算法(SB MUSIC)·算法对全带信号进行子带分解,并根据最优基选取准则选择最优叶节点,然后对每个叶节点应用MUSIC算法进行谱估计·研究表明子带分解具有提高信噪比(SNR)和放大频率间隔等优点·考虑到算法应用时只有全带频率才有意义,提出了子带频率向全带频率映射的方法·仿真证明,SB MUSIC不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当时,具有一定的信号去相关能力,并且子带谱的估计成功率和谱平度都高于全带谱·