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1.
 神经科学和神经工程研究需要研究大脑神经元的电活动情况,以了解大脑产生、传输和处理信息的机制。植入式神经微电极作为一种传感器件,是时间分辨率最高的神经电活动传感手段之一。介绍了国内外几种主要的植入式硅基神经微电极的结构特点、制备方法和性能特点。分析表明,未来通过不断结构优化和改性修饰,特别是在高通量的神经记录方面,通过与同样基于硅材料的电路的集成,硅神经微电极能够进一步提高生物相容性,解决大规模的电极通道体内外传输与连接问题,实现对神经元的在体大规模长时间记录。  相似文献   
2.
为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后,根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。  相似文献   
3.
4.
本文从理论上详细叙述了高分辨率谱估计技术MUSIC和Minimum-Norm算法的机理,给出并比较了它们的空域谱平坦度、3dB谱宽度和谱峰值随信噪比的变化情况.文章对工程设计人员加深理解、选择算法具有一定的参考意义.  相似文献   
5.
基于两个矩阵方程,讨论了矩阵的一种快速求逆算法。在考虑矩阵的对称性,稀疏怀及减缩部分逆阵元素后,推导出逆阵块元素B11^-,B12^- 和B12^-的计算公式并给出算法程序实现方案与算例,是一种大幅减少计算机存贮量与计算次数的快速有效算法。  相似文献   
6.
影响DOA精度因素的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
首先对music算法进行了介绍分析,并对music算法进行了分析和完善,简要地概括出了算法进行信号源DOA估计的具体步骤.同时分析了影响music算法精度的原因,并在计算机上进行仿真研究,给出了非相关信号源DOA估计的具体的实验结果.  相似文献   
7.
当磁粒子包裹相应的外层物质时,可以与细胞产生选择性黏附,该特性可用于细胞分离、分选、药物运输等。在硅片上制做导线阵列,通过对相应导线阵列的通断电控制,可以控制微磁粒子运动,也就控制了与其相联的细胞运动。细胞运动到指定位置,借助工具对细胞进行操作,研究细胞特性。讨论导线阵列的MEMS工艺,对通电导线产生的磁场、温度场进行了仿真,了解电磁力大小的影响因素。  相似文献   
8.
小波-矩量法以小波基作为矩量法中的基函数,通过Galerkin法可以获得很稀疏的阻抗矩阵,用迭代法求解时可减少计算机内存和计算时间。该文以有限尺寸的频率选择反射面为例,用小波-矩量法分析散射特性和电流分布,着重讨论了阻抗矩阵的稀疏化程度对计算精度的影响。结果表明,当非零元素仅为10%时,仍能达到满意的精度,因此小波-矩量法不失为分析电大尺寸问题的一种有效方法  相似文献   
9.
红外焦平面探测器输出图像信噪比计算和分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
推导了红外焦平面探测器输出图像信噪比的一般计算公式 ,并针对红外焦平面探测器在地面面目标自动识别系统中的具体应用 ,计算了其在不同天气情况下的成像信噪比。由计算结果可知 :采用高性能的焦平面探测器后 ,红外成像的图像信噪比非常高 ,即使在较恶劣的天气 (大雾 )情况下也可获取质量较好的红外图像 ,满足自动目标识别系统图像处理的需求  相似文献   
10.
针对传统子域模型在分析电机电磁性能时无法考虑软磁材料磁导率的缺陷,提出了一种考虑软磁材料磁导率为具体值的三段式Halbach阵列永磁电机多层解析模型。根据内部激励源和媒介的不同,将永磁电机全域划分成Halbach阵列永磁体层、气隙层、定子齿尖层和电枢绕组层4类磁场求解层。利用柯西乘积和复数形式的傅里叶级数来描述磁场求解层中媒介磁导率分布情况。基于麦克斯韦方程组建立了每个磁场求解层的拉普拉斯方程或泊松方程,结合边界条件求解出每个磁场求解层的磁矢位。利用多层解析模型计算了电机的气隙磁密、空载反电动势和输出转矩等电磁特性,并与有限元模型计算结果进行了对比。计算结果表明:多层解析模型和有限元模型计算得到的气隙磁密波形吻合得很好,两者的空载反电动势峰值和输出转矩平均值的相对误差均小于1%,证明了多层解析模型的正确性。最后利用多层解析模型研究了槽开口宽度、磁极宽度和充磁夹角对电机输出转矩的影响规律,给出了输出转矩最优的设计方案。仿真结果表明:优化后的输出转矩脉动削减了75.7%,证明所提出的多层解析模型不仅计算准确而且计算速度快,在电机的初始设计和电磁性能影响规律的探究上具有明显的优势。  相似文献   
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