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台式计算机负荷的频域谐波模型及衰减特性
雍静,,
中国电机工程学报 , 2010,
Abstract: 台式计算机(desktoppersonalcomputer,PC)是一种典型的负载谐波源,其量大面广的分布式特性对研究其谐波规律的造成困难。基于台式计算机电源的基本电路,提出一种频域谐波模型,将计算机电源的时域非线性特性表达成频域线性导纳矩阵的形式。该模型除了可被应用于谐波潮流分析外,还能用于分析电源谐波电压对其谐波电流的影响,即衰减效应,因为其耦合了PC负荷输入端的各次谐波电压、电流。由于模型的推导是基于其基本电路,因此该模型可推广到其他具有类似电源电路的装置。仿真和实验结果验证了模型的准确性。用所提模型对该类非线性负载衰减特性的研究表明,衰减效应仅在特定的谐波相位区间内产生,与电源电压的波峰系数关联性极大。
应用于UWB的128点FFT处理器的物理设计
,杨尊先
福州大学学报(自然科学版) , 2011,
Abstract: 在SoC Encounter 5.2的平台上,对应用于UWB无线通信的128点FFT处理器进行了物理设计.在前端综合以及可测性设计后导出的FFT处理器门级网表的基础上,采用SMIC 0.18μm CMOS工艺,进行了布图规划、电源规划、布局、时钟树综合、静态时序分析与优化、布线等步骤.在完成详细布线之后,对该设计进行物理验证,包括设计规则检查(DRC)和版图与原理图一致性检查(LVS),并使用Formality成功通过了逻辑等效验证.该FFT芯片时钟频率为76.9 MHz,芯片面积约为6.5 mm2.
ac/ds双元激活标签体系用于建立水稻突变体材料
,吴运荣,吴平**
农业生物技术学报 , 2004,
Abstract:
公路客运枢纽的班线组织与配置方法初探
金凌,樊钧,,黄海南
公路交通科技 , 2007,
Abstract: 针对公路客运枢纽班线配置问题,对班线组织和配置方法进行研究。在考虑公路客运枢纽布局的基础上,探讨了客运班线的组织和配置原则,提出班线组织主要是协调集约化和分散性两种需求。在总体思路的指导下,宏观配置方法结合场站体系和功能定位,提出了各类型场站班线配置策略;以宏观配置策略为指引,微观配置方法通过建立分区客流预测模型,依据各交通小区到各目标客运站的出行时间和最短路原则,确定各客运站对该类班线的市场划分情况,将该类班线的运力分配到各个客运站,使得总出行成本最小。
基于功率前馈的光伏并网控制方法及稳定性分析
沈瑶,罗安,,
电网技术 , 2014, DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.09.021
Abstract: 针对光伏并网逆变器,提出了一种基于功率前馈的电压电流双环比例积分(proportionalintegral,PI)控制方法,电压外环实现逆变直流侧的电压稳定,内环追踪交流侧并网电流。在并网电流指令中,引入功率前馈环节,加快系统响应速度,减少直流电压的稳态误差。根据双闭环系统的波特图和根轨迹图,分析了系统在某区域范围内的稳定性。针对功率前馈环节,仿真对比了有无功率前馈对系统性能的影响。搭建了2kW的单相光伏并网发电平台,并对系统进行了性能测试。仿真与实验结果表明系统能长期稳定可靠运行且能快速响应外界变化,并网电流畸变率为2.8%。该系统已成功应用到光伏建筑一体化(buildingintegratedphotovoltaic,BIPV)系统中,具有较强的工程实践价值。
顶枕部窦旁硬脑膜动静脉瘘介入栓塞术护理一例
宿伟,德智,
华西医学 , 2012,
Abstract:
多系统萎缩高血压伴直立性低血压患者的护理
黄静,,德智
华西医学 , 2013, DOI: 10.7507/1002-0179.20130030
Abstract: 目的 总结多系统萎缩高血压伴直立性低血压患者的护理干预措施。方法 对2009年5月-2012年5月收治的20例多系统萎缩高血压伴直立性低血压患者,根据临床特点分别从用药指导、安全管理、并发症预防等多方面予以针对性护理干预。结果 20例患者头晕等不适症状得到不同程度缓解,且无跌伤坠床等意外事件、呼吸道、泌尿道感染和压疮等并发症发生。结论 积极的综合措施及个体化的护理对策,可提高患者的生存质量。
基于多层自动编码机的fisher判别分析
Fisher Discriminant Analysis Based on Stacked AutoEncoders

振洲 吴 范冰冰
- , 2017,
Abstract: 在常见的特征提取方法中,Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)只能提取线性特征,基于核的方法具有提取非线性特征的能力,但对核函数类型及其参数十分敏感. 文中研究如何有效提取数据特征,提出了一种基于多层自动编码机(Stacked AutoEncoders,SAE)和Fisher标准的特征提取算法,该算法中所使用的深度学习网络模型在训练过程中结合无监督特征提取SAE以及有监督的特征提取FDA. 通过与多层自动编码机、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)等模型提取的特征进行对比,在数据集Pendigits、mnist、ORL和AR上利用支持向量机对数据特征进行分类,结果表明基于SAE的Fisher变换(FDA-SAE)在分类结果准确率以及分类时间上都有较好的效果. 特别是在小数据集AR上,当样本特征较少的情况下效果非常明显.
:Among the methods of common-featured extraction, Fisher Discriminant Analysis(FDA) can only extract the linear features. While the method based on kernel has the ability to extract nonlinear features, but it is very sensitive to the type of kernel function and its parameters. The effective feature extraction of data is concerned in this paper. A feature extraction algorithm based on Stacked AutoEncoders(SAE) and FDA is proposed. The training process of the deep-learning network model in this algorithm combines unsupervised features extracted by SAE with supervised features extracted by FDA. Through the comparison of features extracted from multilayer automatic encoding machine, extreme learning machine (Extreme Learning Machine, ELM) and other models, by using support vector machine to classify the data features in the data set Pendigits, MNIST, ORL, AR, FDA based on SAE (FDA-SAE) has good performance in the classification accuracy and runtime. Especially in small dataset AR, the effect is especially obvious under the condition of less sample features
质粒营救法和tail-pcr法获得水稻t-dna旁邻序列的效率比较
张帆,金维正,,吴运荣,刘非,吴平*
农业生物技术学报 , 2004,
Abstract:
侵染白菜的黄瓜花叶病毒分离物基因组的全序列分析
曾蓉,,严师节,黎定军,
园艺学报 , 2008,
Abstract: 对浙江省杭州地区白菜(brassicacampestrisl.ssp.chinensisvar.commuistsenetlee.)上获得的cmv分离物(cmv-ctl)进行了全长克隆和基因组序列分析。结果显示:cmv-ctl的rna1(genbank序列号:ef213023)全长为3357个核苷酸(nt),编码993个氨基酸(aa)的1a蛋白;rna2(genbank序列号:ef213024)全长为3047nt,编码858aa的2a蛋白和111aa的2b蛋白;rna3(genbank序列号:ef213025)全长为2217nt,编码278aa的mp蛋白和218aa的cp蛋白。序列相似性分析表明,cmv-ctl与cmv亚组ib中株系ia相似性最高,rna1、rna2和rna3与该株系的相似性分别为91.3%、91.3%和93.6%。cp基因和rna3的5'ntr核酸序列系统发生树分析表明,cmv-ctl与中国大多数cmv分离物一样,属于cmv亚组ib。
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