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951.
腺苷酸环化酶是机体代谢调控中的关键酶之一。并且成为世界上研究衰老生化、肿瘤形成机制等新兴的重要研究课题中的最重要指标之一。Fsk是腺苷酸环化酶的目前已知高效,专一的激活剂。是研究环化酶的有效工具。为了探明茶叶花一临床已证实具有降血压、强心等作用的一种单味中草药的作用机理,我们首先研究了Fsk对羊肝腺苷酸环化酶的激活作用和相关的动力学,在此基础上研究 叶花提取物(TLFE)对Fsk-激活型环化酶活力 相似文献
952.
强度JND与强度关系的唯象模型 总被引:1,自引:1,他引:0
根据不同持纽时间纯音领事的响度与强度的关系以及强度JND与强度的关系,建立了一个描述纯音信号强度JND与强度关系的模型。这个模型认为,响度对数的辨别阈不随信号强度变化。 相似文献
953.
建立液—质联用的方法检测铜绿假单胞菌密度感应系统中信号分子C_4-HSL、3-oxo-C_(12)-HSL的浓度,并应用于金银花水煎液抗铜绿假单胞菌研究.色谱柱Agilent Poroshell 120 SB-C_(18)(4. 6 mm×100 mm,2. 7μm),流动相80%乙腈—20%水(含0. 1%甲酸),流速0. 2 m L/min,柱温30℃;电喷雾离子源(ESI),负离子模式,检测离子为C_4-HSL m/z 172. 2→102. 1,3-oxo-C_(12)-HSL m/z 298. 3→197. 2.结果表明,以酮洛芬为内标,乙酸乙酯提取,挥干后甲醇复溶,培养液中C_4-HSL、3-oxo-C_(12)-HSL浓度在2~2 00 ng/m L范围内线性关系良好,定量下限为2 ng/m L,批内和批间精密度RSD均小于7. 5%,准确度为93. 3%~103. 1%.金银花水煎液与铜绿假单胞菌共同培养48 h后,培养液中C_4-HSL含量明显降低,3-oxo-C_(12)-HSL含量明显升高,金银花水煎液能抑制铜绿假单胞菌的毒力因子生成. 相似文献
954.
955.
为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果. 相似文献
956.
随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。 相似文献
957.
介绍了航母编队面临周边的电子侦察威胁情况,并以航母编队穿越宫古海峡为例,仿真分析了其电磁信号受到的威胁程度。仿真分析结果表明:航母编队在公海进行训练、演习等军事行动时,面临着各种侦察设备的侦察威胁。 相似文献
958.
针对体外预应力拉索的损伤识别问题,建立基于小波包能量谱的拉索损伤识别指标,传统的频域计算分析方法很难对拉索的这类损伤进行有效的识别,需要从时频域进行分析. 首先,设计针对体外索结构的拉索损伤识别实验,得到不同损伤程度、不同索力和不同索长的拉索动力响应信号,并得到频率、时域和能量域的特点;其次,从小波包分解的能量域展开分析,建立小波包总能量变化率指标RES;最后,建立基于RES的拉索损伤识别流程,并进行实桥损伤识别. 结果表明,提出的损伤指标对损伤程度有较强的敏感性,能够有效地识别出体外索损伤,能够应用于体外预应力加固桥梁结构的长期监测中. 相似文献
959.
提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。 相似文献
960.
雷达信号分类是雷达信号电子侦察的关键技术之一,针对利用深度学习模型进行雷达信号分类时其性能不稳定的缺点,提出了一种基于集成学习的深度信念网络模型进行分类的方法.通过深度信念网络模型不同层间的特征抽取,通过不同的分类器得到不同的分类结果,再将分类结果进行集成,得到最终的输出.待分类的雷达信号由12部雷达产生,包括常规、参差、频率捷变和抖动四种雷达.仿真结果表明,该模型的分类错误率较低,鲁棒性较好. 相似文献