三维碗状结构CoS2/C复合材料的制备及其在超级电容器中的应用

以二氧化硅为硬模板,采用碳化和硫化工艺制备出具有三维碗状结构的CoS_2/C复合材料.利用XRD,Raman和XPS研究了所制备材料的相组成,晶体结构,元素组成和价态.利用SEM和TEM对其微观形貌进行了表征,并采用电化学工作站分析了CoS_2/C作为超级电容器电极材料的电化学性能.结果表明:三维碗状结构CoS_2/C复合材料具有优良的电化学性能,在1 A/g的电流密度下比容量可以达到466 F/g.将CoS_2/C和N-rGO分别作为正极和负极组装的水系非对称超级电容器器件的电压窗口可以拓宽到1.6 V.该器件在0.5 A/g的电流密度下能量密度可以达到13.6 wh/kg,功率密度达到374.5 w/kg.在3 A/g的电流密度下经过5000次循环充放电后容量保持率达到了87%.     

基于单片机的指纹签到

本文在原有学习程序的基础上给出了可以再重新开机的情况下正常使用签到机的方法,这种方法可以使数据写入FLASH中,在开机的时候读出来以防止新数据覆盖旧数据,并且详细介绍了软件中的写记事本和读记事本。     

基于星座图对射频指纹识别方法的研究

针对星座图的射频(RF)指纹识别方案中,低信噪比环境下识别准确率低的问题,提出一种基于欧式距离与幅度距离的二维识别算法来进行RF指纹识别。该方案通过对星座图进行优化处理,可从优化后的星座图中提取识别性能更好的RF指纹,再通过二维识别算法来提高识别准确率。仿真结果表明:与仅用欧式距离作为判断依据的方法相比,所提出的二维识别算法的识别准确率最高可提升8%,在设备容量为50组的情况下识别准确率为77.8%,并且从优化后的星座图中所提取的RF指纹具有更好的唯一性和稳定性。     

通信信号指纹识别技术研究

随着通信技术的飞速发展,通信体制和调制样式更加复杂多样,为信号的分类、识别增大了难度,该文针对工作于相同通信体制、相同调制方式和相同频段的通信信号的个体指纹特征提取、分析、识别分类方法进行了研究,较系统地介绍了通信信号指纹识别的原理和方法,讨论了基于测量域、统计域和判决域的同类通信信号个体识别技术,并给出了设备实现的初步方案。     

一种非对称互联型粒子群算法

提出了一种非对称互联型粒子群算法(AFIPSO),它是对互联型粒子群算法的改进。此算法重新构造了加权函数,体现了粒子之间的非对称影响。随后对六种加权函数及其4种交叉组合进行了测试。试验结果表明:组合加权函数对算法的收敛速度和稳定性均有非常好的改善,在收敛率上几近完美。