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991.
992.
设计一种缺陷层为复折射率介质的一维光子晶体,并利用量子传输矩阵计算光波的透射率.结果表明:缺陷层为复折射率介质结构的光子晶体,其缺陷模个数随缺陷层厚度的增加而增加,缺陷模位置随常规介质厚度的增加向波长较小的方向移动. 相似文献
993.
采用坩埚下降法成功生长出共掺Dy~(3+)和Ge~(4+)的硅酸铋(BSO)单晶,其中Dy~(3+)和Ge~(4+)的摩尔分数分别为1%和3%,其直径为2.54 cm(1 in),长度达8 cm,外观无色透明,无包裹物和裂纹等缺陷,表明共掺入Dy~(3+)和Ge~(4+)能够有效改善BSO晶体的偏析现象;双摇摆曲线半峰全宽为24″表明晶体具有较高的结晶质量.Dy:BGSO晶体的荧光光谱包含Bi~(3+)和Dy~(3+)的特征峰,Bi~(3+)吸收的能量能够传递给Dy~(3+).色坐标和色谱计算结果表明,其在多种波长的紫外光激发下均可以发射暖白光.该晶体在365 nm紫外光灯辐照下的实际发光效果说明,其能够高效率、360°全方位立体发射肉眼可见的明亮暖白光.故Dy:BGSO单晶是一种可用于大功率LED器件的候选荧光单晶材料. 相似文献
994.
提出一种蛋白质亚细胞定位预测方法.该方法以位置特异性得分矩阵和基因本体抽取对应特征,结合支持向量机构建多标签分类模型.充分考虑了蛋白质进化信息对其亚细胞定位的影响,并基于文本分类中涉及到的卡方检验的对数变换思想,构建基因本体注释信息的加权系数对其进行加权处理,从而提高预测的准确率.采用支持向量机作为基分类器构建多标签分类模型,进一步提高预测的准确率.通过在目前该领域两个常用的真实数据集上进行的一系列测试结果表明,该方法能有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确率. 相似文献
995.
通过Ba~(2+)取代硫铝酸钙(C4A3-S)矿物中的Ca2+制备出胶凝性能优良的硫铝酸钡钙(C_(4-x)B_xA_3-S)矿物.选取了19个不同钡掺量的生料,在1 400℃条件下保温3h烧成不同的C_(4-x)B_xA_3-S矿物,并分析了钡掺量对C_(4-x)B_xA_3-S水化性能的影响.通过XRD Rietveld全谱拟合方法对熟料中的矿物种类和含量进行定量计算,并对C_(4-x)B_xA_3-S的晶体结构进行精修,分析了C_(4-x)B_xA_3-S中的实际钡含量和Ba~(2+)利用率.结果表明,随着钡掺量的增加,C_(4-x)B_xA_3-S的含量先增加后减少,在钡掺量为0.6 mol时达到最大,C_(4-x)B_xA_3-S的含量为93.2%.C_(4-x)B_xA_3-S矿物中的实际钡含量和Ba~(2+)利用率均随钡掺量的增加呈现出先增加后减少的趋势,钡掺量在0.4mol时合成了C3.61B0.39A3-S,Ba~(2+)利用率达到97.5%.并且随着钡掺量的增加C_(4-x)B_xA_3-S的晶面间距逐渐增大.C_(4-x)B_xA_3-S水化后的抗压强度随着钡掺量的增加逐渐增大,但当钡掺量超过1.4mol时,由于膨胀导致强度下降,最终试块胀裂. 相似文献
996.
针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性. 相似文献
997.
通过改进电路结构,采用CMOS交叉耦合结构提供负阻,设计一种20 MHz的集成石英晶体振荡器.在该振荡器中,采用共模反馈使其输出稳定的直流电平,并增加RC高通滤波器和预抑制电路降低其相位噪声.基于NUVOTON 0.35μm CMOS工艺,利用Cadence Spectre对电路进行仿真,结果表明,在电源电压为3.3V,偏置电流约400μA时,该振荡器的起振时间约为1.5ms,输出波形峰-峰值为1.08V,输出直流电平约为801.6mV.输出信号频率为19.95 MHz,相位噪声分别可以达到-155dBc/Hz@1kHz,-164dBc/Hz@10kHz. 相似文献
998.
肖峻 《西南民族大学学报(自然科学版)》2017,43(6):630-635
提出了一种新型的可调谐偏振光滤波器,通过在对称结构的一维光子晶体中引入电光晶体缺陷层,利用电光晶体的横向泡克尔斯效应实现对线偏振光的窄带调谐滤波,用传输矩阵法分析了这种滤波器的调谐特性,结果表明这种可调谐偏振滤波器具有结构简单、调谐方便、透射率高且透射峰半高宽度窄等突出优点. 相似文献
999.
水下焊缝跟踪过程复杂,不确定因素多,并且焊接过程具有非线性特点,传统PID控制效果不理想.本文提出了单神经元自适应PID控制器,通过神经元的自学习能力,能够在线自适应调整PID参数,同时利用差分进化算法对单神经元自适应控制器的参数进行优化.经仿真结果可知,该单神经元自适应PID控制器响应速度快,精度高,控制效果好. 相似文献
1000.