STUDIES ON SOLID STATE REACTIONS OF COORDINATION COMPOUNDS(LXⅡ)Solid state synthesis and crystal structure of the complex ICu_(0.84)Au_(0.16)(PPh_3)_2(SC(Ph)NHPh)CIJ·0.5CS_2

[Cu_(0.84)Au_(0.16)(PPh_3)_2(SC(Ph)NHPh)Cl]·0.5CS_2=,Mr=895.79,monoclinic,space group P2_1/a,a=17.231(3),b=14.611(2),c=18.000(3) ,β=105.56(2)°,V=4365(1) ~3, Z=4,D_c=1.37g/cm^3.,λ(MoK_α)=0.71073 ,μ=12.15cm^(-1),F(000)=1855,R=0.052, R_W=0.045 for 3930 observed reflections with Ⅰ>1.5σ(Ⅰ).The central metal atom has a dis. torted tetrahedral geometry with bond lengths Cu-S=2.384(2) (Au-S=2.389(4)), Cu-Cl=2.481(3)(Au-Cl=2.474(1))and Cu-P=2.269(2)-2.289(2)(Au-P=2.270(4)-2.279(4)) .

变化信道稀疏度的CSI反馈方法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,压缩感知(compressed sensing,CS)技术常用于具有稀疏特性的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈。针对CS重构时信道稀疏度通常未知的问题,基于深度展开技术提出了一种变化信道稀疏度的CSI反馈方法(a CSI-feedback method for varying channel sparsity,AVCS)。AVCS将信道稀疏度作为训练参数,学习得到通用的网络架构。随着天线数量增大导致信道(矩阵)维度激增,学习网络所得的相互抑制矩阵会呈现二次增长问题,AVCS利用相互抑制矩阵托普利兹(Toeplitz)特性设计了降维卷积网络,解决CSI反馈时的计算复杂度问题。仿真结果表明,所提方法提高了在大规模MIMO系统下CSI重构的适用性,减少了反馈开销且对信道稀疏度具有鲁棒性。

Kr原子与CS分子相互作用势及束缚态的理论研究

本文利用从头算方法首次计算得到Kr原子与CS分子在“冻结核”近似下的相互作用离散势能点,并拟合得到二维势能面.该体系在R=7.76 a 0,θ=111.4°处存在一个近T型的全域极小值,势能值为-178.54 cm^-1,整个势能面表现较强的各向异性.在该势能面基础上数值求解体系的薛定谔方程,计算得到体系J≤15的束缚态能级及微波谱跃迁频率.

状态相关脑波复杂度用于脑负荷评价的研究

目的探讨状态相关脑波复杂度 (CS)分析方法在脑负荷评价中的应用。方法记录 47名 2 3～ 33岁正常人闭眼安静及心算状态EEG ,分析其CS 特征及心算相关变化。结果CS 分布左右对称、颞高枕低 ,心算负荷导致CS 出现显著、稳定的脑区性改变 :A类 ,38名被试 ( 81 % ) ,心算时前额以外脑区CS 显著上升 ,且以左后颞、左枕顶及右后颞最显著 ;B类 ,9名被试 ( 1 9% ) ,安静时枕顶及后颞CS 明显高于A类 ,心算引起CS 下降 ,以右中颞和右中央最显著 ,其次为左额中央及前颞等脑区。此外 ,CS 的变化与心算作业成绩及心算负荷主观评价间可能存在一定联系。结论CS 与心算活动有较强的相关性 ,可以较好地反映大脑机能状态 ,为脑力负荷客观评价及大脑高级认知活动规律的研究提供了新的方法和途径。

状态相关脑波复杂度分析方法的研究

目的建立状态相关脑波复杂度 (CS)分析方法 ,探讨安静状态及心算作业时的脑波复杂度及心算引起CS 改变的规律。方法记录 1 0名 2 6～ 3 0岁男性安静及心算状态的 1 6导EEG ,用自行编制的状态相关脑波复杂度分析程序进行处理 ,分析两种状态下的CS 及其与脑功能状态相关的变化。结果心算作业使CS 显著改变 :A类 (8名 )安静时CS 较低 ,心算作业时CS 在全脑均呈上升趋势或显著上升 ,且以左右颞及枕顶区最显著 ;B类 (2名 )安静时CS 较高 ,心算作业时下降 ,且以前额及左右颞部分脑区的下降最显著。结论大脑心算活动与CS 具有较强的相关性 ,该方法的建立将有助于人脑高级认知活动及脑负荷评价的研究。

状态相关脑波复杂度的稳定性

目的研究安静及心算时状态相关脑波复杂度 (CS)的稳定性 ,探讨心算作业引起CS 显著改变的稳定脑区及心算机制。方法多次重复记录 1 0名被试者 (2 4～ 33岁 )闭眼安静 (0 )及心算 (1 )时EEG ,状态记录顺序为 0 1 0 1 0 ,分析两状态下CS 的稳定性及状态间差别。结果安静及心算作业时CS 均具有较高的个体稳定性 ,9名被试者心算时CS 均在左后颞呈现显著、稳定的上升 ,其次为左枕顶及右颞等脑区 ;另 1名被试者心算时CS 在前颞、前额等脑区呈现显著、稳定的下降。结论安静及心算时CS 均具有极高的稳定性 ,心算引起CS 出现显著、稳定的变化 ,并与生理心理学及神经生理学研究相符 ,这对于脑机能状态及活动机制的研究有重要意义。

基于脑电的复杂网络性别差异性研究

人脑的生理结构和功能因性别不同存在很大差异,为了考察不同性别在脑网络研究中的差异性表现,本文利用复杂网络理论对20例健康被试者静息状态下的脑电数据在连续阈值区间内进行了脑网络构建和分析。结果发现:在所选阈值区间内女性组聚类系数、特征路径长度、网络平均度、效率都普遍高于男性组,与之前研究者所得结论具有一致性,而且不同阈值间脑网络拓扑属性差异极显著(P<0.01)。结果提示:性别差异在脑网络分析中是一个不容忽视的因素。在利用复杂网络手段诊断各类疾病时,将性别因素考虑在内,很可能可以提高基于脑网络分析手段对各类疾病诊断的准确率。

儿童癫发作前期脑电复杂性的分析

目的 :探讨癫儿童发作前期脑电变化的复杂性。方法 :应用非线性分析方法对 2 3例癫儿童的 83次发作 (39次全身性发作 ,44次部分性发作 )进行发作前脑电复杂度分析。结果 :发作间期基础脑电平均复杂度在清醒期、NREM睡眠Ⅱ期和Ⅲ期分别为 0 33,0 2 4,0 16。清醒期自发作前 2 1min ,NREM睡眠Ⅱ期从发作前 10min开始 ,脑电复杂度显著降低。复杂度变化与发作类型无关。结论 :癫发作前脑电复杂度长时间在低水平徘徊 ,它可能是神经元活动同步化程度增高的反应。复杂度变化的程度与发作所处的状态有关 ,基础状态复杂度越高 ,发作前的降低越明显。发作前复杂度的变化可能主要与不同的发作机制而不是与临床发作类型有关。