【摘 要】
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超声技术作为一种高新技术,在超声清洗、超声焊接、超声加工器件等领域应用广泛,这些超声设备的使用离不开超声波电源的支持。超声波电源系统分为驱动电源和负载两部分,其作用是将电能转换成与负载相匹配的高频交流电信号。负载通常为超声波换能器,由单晶材料构成,内部参数易受多种因素影响而发生改变,从而导致系统工作在非谐振状态,造成系统损耗增加及输出功率不稳定。本文围绕以上问题,设计了一款工作稳定、效率高,且能够
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超声技术作为一种高新技术,在超声清洗、超声焊接、超声加工器件等领域应用广泛,这些超声设备的使用离不开超声波电源的支持。超声波电源系统分为驱动电源和负载两部分,其作用是将电能转换成与负载相匹配的高频交流电信号。负载通常为超声波换能器,由单晶材料构成,内部参数易受多种因素影响而发生改变,从而导致系统工作在非谐振状态,造成系统损耗增加及输出功率不稳定。本文围绕以上问题,设计了一款工作稳定、效率高,且能够实现频率自动跟踪、输出功率可调的超声波电源。首先,对超声波电源主电路进行研究。设计了由单相桥式整流滤波电
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水深是重要的地形要素,水深的测量有助于更好的了解浅海的地形地貌,也对近海开展经济和军事等活动有很重要的作用。水深遥感反演因为覆盖面积大、更新快和成本低的优势而成为测量水深的一种重要手段,也是对传统水深测量方法和技术的补充和改进。遥感反演水深的原理是利用遥感影像数据,根据能够测得的与水深相关性大的参数来反演水深值。基于遥感技术探测水深是对传统测深方式的补充,但受水体质量和遥感影像的影响,精度比较低。
海洋不仅蕴藏着很多丰富的资源,还是联系世界各大板块的通道,对各国的政策、经济、文化以及国家安全都产生了深厚的影响,具有十分重要的战略地位。随着社会的进步和科技的发展,海洋日益凸显它的重要性和关键性。中国是海洋大国,且我国湖泊众多,对海洋资源进行利用和控制,发展海洋经济建设,和开发湖泊资源都离不开水深和水底地形信息。传统的水深和水底地形信息的获取依赖于船只和人力进行实地勘测,既耗时又需要足够的人力,
20(S)-原人参二醇(PPD)是人参皂苷中一种十分重要的苷元,已被证实具有多种生物活性,尤其是良好的抗肿瘤活性,可以作为候选抗癌药物进行研究和开发。随着糖化学的研究逐渐成为热点,对人参皂苷进行糖苷化结构修饰为新型人参皂苷衍生物的药物开发提供了新方向。为了增强20(S)-原人参二醇的抗癌活性和成药性,本论文基于拼合原理,对20(S)-原人参二醇进行结构修饰,对其进行2-脱氧糖苷化合成研究,为建立适
图像是人类各项生活研究中经常使用的重要信息载体之一。同样,遥感图像在农业生产以及环境变化等方面的研究也起着至关重要的作用。随着深度学习技术的快速发展,基于卷积神经网络的遥感图像融合算法也应运而生。基于深度学习的遥感图像融合算法能从现有的数据中自动地学习有效特征,其融合效果也远远超过了传统的融合算法。本文主要针对基于卷积神经网络的遥感图像时空融合做出了探索性和创新性的研究,并取得了以下成果。(1)基
元蘑(Hohenbuehelia serotina),别名黄蘑,是长白山区独有的菌类,是蘑菇中仅次于猴头蘑的上品蘑,富含多糖、黄酮、三萜类等多种生物活性成份,具有抗疲劳、降血糖、降血脂、抗肿瘤、抗衰老、免疫调节等功效。因此,本文对元蘑多糖进行了提取、纯化,对其结构做了初步分析,并对其缓解体力疲劳功能做了研究,为元蘑多糖进一步开发利用提供参考依据。具体研究内容如下:(1)元蘑多糖提取工艺研究采用水提
随着遥感技术的飞速发展,对于高光谱图像数据的使用与分析,已经成为目前遥感研究领域的研究热点之一。通过合理利用这些遥感数据,实现对地物的精准识别和分类,从而在城市测绘、气象预测和地质勘探等领域得到广泛应用。越来越多的遥感学者将深度学习理论应用于高光谱图像数据,以便更好的提取高光谱图像的深层特征。然而,现有的深度学习方法中,图像维度较高、数据量大等问题一直未有较好的解决方法。同时,现有研究多尺度提取特
一直以来,水下成像声呐技术已经在海底地形勘测与内陆河流探索中得到广泛应用,但是由于水下成像系统需要多次的发射-接收超声信号的过程,导致成像系统的帧率难以提升。随着MIMO技术及大功率电子器件的发展,超声编码信号已在水下声学探测中有所应用。本文以系统的发射信号及其相应的高帧率成像方法为设计目标,设计了一种基于正交编码激励的高帧频成像方法,该成像方法具有成像帧率高,抗干扰性能好的特点,能够有效提高水下
目前人机交互的方式主要集中在视觉和听觉,能够提供的触觉感受有限,将触觉与触摸屏结合,可以让操纵者触摸感知虚拟物体,实现对虚拟环境的主动探索。为了进一步提高人机交互的质量,本文基于虚拟现实技术的沉浸式特点,对基于触摸屏的多点振动的触觉感知交互的方法展开研究。本文主要研究多点振动的感知交互在触摸屏上应用,主要包括三个部分:(1)设计了触觉反馈的装置,本装置的主控芯片为STM32f103,装置的载体是电
随着城市的快速扩张,近几年资源卫星所获得的遥感地貌图像在宏观空间内发生了翻天覆地的变化。如今,土地覆盖分类方法正面临着以下问题:一方面,随着遥感技术的飞速发展,资源卫星已经可以拍摄高分辨率土地覆盖遥感图像,其所包含大量丰富的细节信息是传统遥感分类技术无法处理的;另一方面,不同时空所拍摄的遥感图像成像条件变化很大,其中干扰会十分强烈,而传统机器学习分类模型抗噪、泛化能力有所欠缺。针对上述问题,本文引