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51.
随着电子设备向轻薄短小、高性能、多功能的方向发展以及电子组装技术的进步,用于电子元器件互连的印制电路板产品从通孔插装技术(THT)阶段全面走上了表面安装技术(SMT)阶段,走向了芯片级封装(CSP)阶段,并正逐步走向系统级封装(SIP)阶段。一个以导通孔微小化和导线精细化等为主导的新一代HDI板产品已经在PCB业界筹划、建立和发展起来了,并将成为下一代印制电路板的主流。本文对HDI板定义,特点,关键技术,应用以及目前发展状况进行了综述。 相似文献
52.
碳纳米管作为一维纳米材料,重量轻,六边形结构连接完美,具有许多特殊的力学、电磁学和化学性栽能.近几年来,随着碳纳米管及纳米材料研究的不断深入,其广阔的应用前景也不断显现出来[1-7].碳纳米管是由碳原子形成的石墨烯片层卷曲成的无缝和中空的管体,具有类多烯的结构和其相似的化学性质.Yunning等在碳纳米管上引入了烷基,通过过氧化苯甲酰裂解得到的苯自由基和碘代烷烃在氩气保护下发生取代反应,生成烷基自由基后,再和单壁碳纳米管发生化学反应[8].南开大学的李瑞芳等研究了氢在单壁碳纳米管上的加成[9];Hirsch等报道了氮烯、卡宾、自由基和单壁碳纳米管的加成,并通过NMR、质谱仪等进行了结构表征[10].Polona Umek等研究了单壁碳纳米管和过氧化物的加成反应,在110~120℃条件下,过氧化物在甲苯溶液中直接裂解为碳自由基,和碳纳米管加成,没有研究另一部分氧自由基和碳纳米管的反应[11].本文用红外光谱研究了过氧化苯甲酰氧自由基和多壁碳纳米管之间的类烯加成反应. 相似文献
53.
一类再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN,它结合了自组织模糊CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单.可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控制,应用在倒车模型中仿真结果展示了所设计系统的良好控制性能. 相似文献
54.
55.
采用单排固定电极模式的开放式电阻抗成像(open electrical impedance tomography, OEIT)克服封闭式电阻抗成像在临床运用中重构模型适应性差、电极定位误差大以及操作简便性差等弊病。针对OEIT逆问题求解中更加严重的病态性问题,提出以变差函数作为罚函数项的变差正则化算法获得适定的重构解。仿真实验和水槽实验表明:变差正则化算法可有效求解OEIT重构的逆问题,重构图像能够正确反映位于电极下浅表层区域的目标位置、大小,并在一定程度上反映电导率的相对值。OEIT以其简便快速而更具潜在的临床实用价值。 相似文献
56.
培养学生健康的心理和良好的品格,是每一位教育工作者义不容辞的责任。作为一名语文教师,在充分尊重学生身心发展规律和语文学科性质的前提下,要优化教学环境,精心设计教学过程,有机地渗透心理教育,在教学中适当地运用心理健康教育理论对学生进行心理健康教育与辅导,更好地塑造学生健全的心理与人格,激发学生的潜能,进一步提高学生的创新能力和语文素养。 相似文献
57.
58.
脑电时间序列的非线性重构 总被引:1,自引:1,他引:0
脑电信号的非线性特征量的提取以其非线性重构为基础,对脑电信号的进行非线性重构的关键是正确选择重构参数时间延迟和嵌入维数.确定重构参数的方法很多,并各有其优缺点.C—C方法是一种可以同时确定最佳时间延迟和最佳嵌入维数的新方法,以Lorenz模型数据和脑电时间序列为计算对象,对这种方法进行了验证与比较. 相似文献
59.
建立了磁光法拉第效应超快泵浦探测平台,用于高空间分辨率条件下铁磁体系的超快自旋动力学研究。该平台具有亚皮秒量级的时间分辨率,2.0μm的空间分辨率,并且可以任意改变样品表面与磁场的角度。利用该平台对具有各向异性的CoFeB/MgO铁磁薄膜进行了超快自旋动力学研究。激发能量密度的依赖关系表明,超快退磁程度和阻尼因子随着激发能量密度的增加而增大,符合激光带来的热效应,且阻尼因子在低激发密度下可达0.023。实验所得磁化进动频率和反转寿命的外磁场强度依赖关系与基于Landau-Lifshitz-Gilbert方程的理论计算结果吻合。 相似文献
60.
针对直扩通信信号和干扰在时/频域严重重叠这一实际情况,提出一种基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰算法。该方法首先利用直扩信号和干扰的二阶循环平稳差异,基于直扩信号部分调制先验信息,构造基于变换域的单通道混合信号分离模型;然后基于训练序列和最小均方误差准则设计代价函数,使输出信号接近于导频序列并得到此时的分离向量;最后利用该分离向量,从含有强干扰的业务混合信号的频移向量中分离出期望的通信信号,提升了直扩通信在强干扰下的抗干扰能力。仿真结果表明,未分离信号在单音/多音干扰、扫频干扰等强干扰下的误码率接近0.5,而本文算法在此条件下的误码率可低至10-3以下。 相似文献