韩墩引黄灌区主干渠岸线利用现状与保护建议

韩墩引黄灌区经60余年的持续开发建设,灌排工程现已比较完善,现有主干渠135.59 km,岸线总长255.48 km,岸线利用总长42.62 km。但由于长期缺乏统一的岸线利用规划,亦无有效的管控手段,致使主干渠岸线利用混乱无序,严重影响了主干渠的安全和正常供水,亟需对岸线利用进行统一规划,规范管理,清除岸线控制利用区内的违章建筑,消除渠道安全隐患,恢复干渠的供水功能。     

DS／BPSK信号载频估计的互相关积累法

针对强高斯白噪声背景下的DS/BPSK信号载频估计问题,在研究平方倍频法的基础上,借鉴相关积累思想,提出了一种互相关积累法。该方法利用余弦信号相关而噪声不相关的特性,在平方倍频处理后端加入了互相关积累手段与集平均技术,改善了处理的输出信噪比。计算机仿真表明,两次接收分段互相关积累法在成功地实现了比传统估计方法更低的信噪比容限的同时还有效地节省了系统设备量。     

DS/BPSK信号载频估计方法的研究

针对受强高斯白噪声污损的DS／BPSK信号载频估计问题，在研究平方倍频法的基础上，借鉴相关积累思想，提出了两种改进方法，有效地降低了估计时所需要信号的信噪比容限或系统设备量。计算机仿真结果验证了改进方法的有效性。     

新型矢量磁滞模型的建模与验证

为描述旋转磁化过程并有效模拟各向异性对于磁化过程的影响,在矢量磁滞算子模型（vector hysteron model,VHM）的框架下改变了基于等势面模拟磁化过程的方法,提出了一种新的磁滞算子实现方法。采用分支曲线作为磁滞算子临界面方程,并利用有向分支曲线的方法对算子的临界面方程进行求解。为了能够进一步研究模型在不同激励条件下的精确模拟,对不同频率下的实验数据进行了参数辨识,并采用Moving函数对辨识参数的分布进行了表征。通过模拟计算结果与实验数据的对比,验证了新型矢量磁滞模型的有效性。     

地方高校大学物理课程教学改革的研究与实践——以铜仁学院材料专业为例

大学物理是工科专业的必修课,在地方高校应用转型的形势下,该课程面临着改革。本文剖析了大学物理课存在的问题,从任课老师、教学内容和教学方法提供了改革案例,目的是为了提高学生对该课程的参与度及利用该课程培养学生科学精神和解决问题的能力。通过问卷调查的发现学生对该课程的兴趣度提高了40%,课堂讨论明显主动。     

同频干扰智能预判系统设计研究

运营商4G/5G网络共用2.6 GHz频段,随着5G基站入网,同频干扰问题随之出现.本文提出了一种可进行同频干扰智能预判的系统,该系统可在频点调整前进行同频干扰的风险预判,以便于及时规避风险,研究分析和测试验证表明,该系统的输出结果有助于同频干扰小区的识别,快速判定同频干扰风险小区,提升优化效率,确保用户感知.     

Eu3+掺杂纳米TiO2光催化降解亚甲基蓝的研究

采用溶胶-凝胶法制备了Eu3+掺杂的纳米TiO2粉体。以亚甲基蓝溶液为目标降解物研究了掺杂纳米TiO2粉体的光催化性能,并讨论了掺杂TiO2粉体的加入量、亚甲基蓝溶液的初始浓度、pH值以及稀土元素掺杂量和烧成温度等对样品光催化性能的影响。结果表明:在样品加入量为0.15 g/50 mL,亚甲基蓝溶液的初始浓度为10 mg/L,pH=7时样品的光催化性能最佳。稀土元素的最佳掺杂量(摩尔比)为n(Eu3+)∶n(TiO2)=0.5%,样品的热处理温度在500～550℃时,样品表现出较好的光催化活性。掺杂TiO2粉体对亚甲基蓝有良好的降解效果,反应4 h降解率达到88.16%,优于同等条件下制备的纯TiO2粉体。     

利用电解锰渣制备轻质多孔陶瓷块状材料的研究

利用电解锰渣为主要原料制备一种轻质多孔的陶瓷块状材料,并研究配方、成型压力、烧结温度、化学组成对样品性能的影响。结果表明:电解锰渣的用量越大样品的干燥收缩越大;成型压力越大样品越难形成均匀气孔。最佳的烧成温度为1 150℃,热处理后直径方向膨胀率达21.44%,体积密度为0.68 g/cm3,气孔率为58.62%,主晶相为钙长石、四氧化三锰和石英。化学组成影响气孔形态和分布,在同一烧成温度下,氧化钠、氧化钾、氧化镁、氧化钙、氧化硅的总含量越高样品的气孔越大甚至在样品表面出现开孔,氧化铝含量越高气孔越小甚至不产生气孔。     

基于偏振成像的低光照强背景噪声下的目标位姿估计

物体位姿信息在航空、航海、室内机器人定位等领域都有着十分重要的地位,越来越多的研究表明偏振是某些生物进行导航以及在低光照下拥有视觉的关键.本文提出了一种基于偏振成像的低光照强背景噪声环境下的物体位姿求解方法.该方法通过在普通光源前设置偏振片,使非偏振光转变为偏振光源.通过偏振相机对偏振光源进行偏振成像,利用计算机视觉技...     

基于ICA的雷达信号欠定盲分离算法

该文针对源信号时域和频域不充分稀疏的情况,提出了欠定盲源分离中估计混合矩阵的一种新方法。该方法对等间隔分段的观测信号应用独立分量分析(ICA)的盲分离算法获得多个子混合矩阵,然后对其分选剔除了不属于原混合矩阵的元素,最后利用C均值聚类的学习算法获得对混合矩阵的精确估计,解决了源信号在时域和频域不充分稀疏的情况下准确估计混合矩阵的问题。在估计出混合矩阵的基础上,利用基于稀疏分解的统计量算法分离出源信号。由仿真结果,以及与传统的K均值聚类,时域检索平均算法对比的实验结果说明了该文算法的有效性和鲁棒性。