信号增强网络驱动的调制识别

现有基于深度学习的调制识别在训练阶段需要大量IQ信号样本,而复杂电磁环境中很难获取大量样本,导致基于深度学习的调制识别算法泛化性能下降。针对网络泛化能力差的问题,提出了一种基于信号增强的调制识别(signal enhancement based modulation recognition,SEBMR)算法。首先,设计了捕获IQ信号全局特征的特征提取及重构模块;其次,提出了基于辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN)的IQ信号增强网络,实现了样本数量及质量的双重增强;最后,利用支持向量机算法实现了调制方式识别分类。为了实现对复杂信道下调试信号的识别,训练时采用表征全局特征的重构信号,测试时采用经历无线衰落的IQ基带信号。实验结果表明,提出的方法相比现有的基于长短期记忆(LSTM)网络、卷积神经网络(CNN)、注意力机制等识别方法,在小样本训练集、衰落信道环境下可获得更优的识别准确度。

球形Ni(OH)_2粒径分布对电化学活性的影响

以不同粒径球形Ni(OH)2为活性材料,以泡沫镍为导电基体,制备氢氧化镍电极,进行活性检测.结果表明,以按一定粒径比例混合的Ni(OH)2为活性物质所制备的电极,其电化学活性最高.

化学镀钴Ni(OH)_2电极的电化学行为

以化学镀钴前后的Ni(OH) 2 粉末为活性材料 ,以泡沫镍为基体 ,制得Ni(OH ) 2 电极。采用循环伏安法 (CV)研究了这两种电极的电化学行为 ,测定了H+ 在Ni(OH) 2

Ni(OH)_2的表面修饰对电极性能的影响

采用化学镀的方法在Ni(OH) 2 粉末表面微包覆一层Co ,Ni膜 ,以此为活性材料制备出了与物理掺杂钴方式相比性能更好的Ni(OH) 2 电极 ;找出了一种适用于碱性条件下的化学镀活化液 .

Ni(OH)_2经表面修饰后的MH/Ni电池性能

分别以化学镀钴修饰前后的Ni(OH ) 2 作为正极材料 ,与贮氢合金负极制备成MH/Ni电池 ,对其性能进行测试 ,结果表明 ,经化学镀钴修饰的MH/Ni电池具有更高的放电容量、更低的内阻及内压 ,Ni(OH) 2 表面化学镀钴能有效地提高MH/Ni电池的性能。

酪氨酸对铜-高岭石相互作用的影响

关于有机物对微量金属－固体粒子相互作用的影响，通常认为［１，２］在微量元素与固体粒子界面作用中，高分子量有机物起促进作用，低分子量有机物起抑制作用．决定有机物影响的因素是有机物的浓度或有机物浓度／固体含量比值；微量元素与有机物的相互作用常数或微量金属...

化学镀钴对Ni(OH)_2电极性能的影响

早在１９１４年Ｅｄｉｓｏｎ［１］就发现，在Ｎｉ－Ｃｄ及Ｎｉ－Ｆｅ电极正极材料中添加钴可以有效地改善电极性能．随着近年来研究的不断深入，发现钴对Ｎｉ（ＯＨ）２电极性能的影响主要有［２，３］：增加电极的导电性；提高析氧过电位；提高充电效率．在镍电极中添加...

铜对氨基酸-固体粒子相互作用的影响

研究了Ｃｕ（Ⅱ）氨基酸（色氨酸、酪氨酸）固体粒子（无定形Ｆｅ（ＯＨ）３、δＭｎＯ２）三者间的相互作用．发现在Ｃｕ（Ⅱ）色氨酸无定形Ｆｅ（ＯＨ）３体系中，色氨酸交换百分率Ｅ（％）ｐＨ曲线为单向上升的峰形．而在Ｃｕ（Ⅱ）酪氨酸δＭｎＯ２体系中，其Ｅ（％）ｐＨ曲线为一种新型的“Ｓ型”与“反Ｓ型”曲线的复合曲线．证实在上述两体系中均有Ⅰ型三元表面络合物生成．

配体结构对三元表面络合物生成的影响

用交换百分率Ｅ％ｐＨ曲线法研究了氯化钠介质中酪氨酸、苯丙氨酸对铜高龄石相互作用的影响．实验结果证实，在酪氨酸体系中有Ⅱ型三元表面络合物生成，而在苯丙氨酸体系中不能生成Ⅱ型三元表面络合物，表明有机配体的结构对三元表面络合物的生成有很大的影响．

E%-pH曲线法研究铜-酪氨酸-金属氧化物体系

采用E％-pH曲线法研究铜-酪氨酸-针铁矿、γ-AlOOH两个体系三者间的相互作用，发现其E％－PH曲线为单向上升的峰型曲线，认为在上述两体系中均有I型三元表面络合物生成．

立筒仓泄爆口气密性改造的应用技术

为了确保粮食储备库安全储粮,确实做好仓房的密闭处理以达到环流熏蒸仓房的气密性要求并满足国家有关粮食熏蒸处理项目的特殊需要,根据有关设计院提出的立筒仓气密性改造生产性试验密闭处理方案,采用新型材料和工艺对立筒仓进行改造,尤其是对立筒仓外泄爆口进行处理,既满足泄爆口的泄爆功能又大大地提高了筒仓熏蒸的气密性。

如何实现课堂的高效

高效课堂，能在很大程度上激发学生的创新能力、表现欲望、团结合作意识和竞争意识。在高效课堂的实施和操作中，更需要对学生的入文关怀，让学生意识并感受到师爱的润物细无声的效果。