一种高重复频率激发电路下的高速超声内窥成像系统

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光学相干层析-血管内超声联合(Optical coherence tomography intravascular ultrasound,OCT-IVUS)成像技术能同时弥补光学相干涉成像的低成像深度与超声成像的低分辨率,能够较为全面地进行血管内的易损斑块识别,但受血管内超声(Intravascular ultrasound,IVUS)技术超声激发重复频率限制,OCT-IVUS成像难以在高帧率成像的同时获得高成像线数,从而影响显示分辨率。为提升IVUS成像速度,同时不降低图像显示的分辨率,尝试应用高
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近日,由包头稀土研究院与黑龙江大学联合研发的稀土超分子感光变色镜片试制成功。  “我们充分利用轻稀土在稀土元素中较大的金属半径、易变价和化学性质稳定等优点设计新型感光变色材料。该类新材料由于稀土元素镧、铈、钇的引入使镜片具有更好的呈色速率(小于3 s)及褪色速率(小于60 s),抗疲劳性强且稳定性好,从而可以延长镜片使用周期,打破我国高端变色镜片市场被进口镜片垄断的局面。”包头稀土研究院稀土功能材
期刊
从中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心获悉,该中心纳米金属科学家工作室研究发现,受限晶体结构可显著降低铝镁合金中的高温原子扩散速率。在铝镁合金平衡熔化温度附近,受限晶体结构的表观晶间扩散速率比同成分材料的晶间扩散降低约7个数量级。相关研究结果发表在《科学》周刊上。该发现不但揭示了受限晶体结构的一种全新原子扩散行为,而且表明金属材料的高温原子扩散速率可以利用这种新型亚稳结构得到大幅度降低,这
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摘要:为了减少汽车翼子板冲压模具工序数量,降低汽车翼子板制造成本,以某SUV车型翼子板为研究对象,在分析产品冲压工艺的基础上,提出了一种采用工序集成技术的三工序冲压方案。通过将侧冲孔与侧翻边整形复合,并对大角度、长法兰翻边采用一次侧整形工艺,实现了翼子板侧冲孔、侧翻边、侧整形等不同工艺内容的同序化。介绍了满足翼子板三工序要求的翻边整形模结构,阐述了三种不同类型的特殊斜楔机构的结构布局和工作原理。最
多组分痕量气体检测在工业、军事、农业和医疗等领域均有着重要的研究和应用价值。高性能光声光谱技术因其灵敏度高、响应快、选择性高及非接触式实时连续测量等优点受到人们的青睐。本文首先对多组分气体监测需求和光声光谱技术的主要优势和基本原理进行阐述;然后从光源分类的角度出发,介绍了现有多组分气体测量技术的最新研究进展,概括光声光谱中常用的探测方式,包括多路复用技术和干涉型傅里叶变换红外光谱等,并对其具体的适用范围和优缺点进行了对比分析。同时,针对实际应用环境中气体传感系统主要存在的光谱干扰和吸附效应的问题,介绍了相
针对广义旁瓣相消器(Generalized sidelobe canceller,GSC)存在非相干噪声消除性能不佳的缺陷,提出了采用后置Kalman滤波器改进的GSC去噪算法。该算法通过归一化最小均方算法校正自适应噪声对消器,并将滤除方向性干扰噪声后的语音信号输出到Kalman滤波器中,对残余背景噪声进行迭代最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)估计,抑制非相干噪声与麦克风阵元所产生的热噪声。经过在不同信噪比条件下客观语音质量评估(Perceptual evalua
摘要:对采用真空中频感应炉熔炼出的CuAlMn形状记忆合金进行热锻、热轧和伴随中间退火的多道次冷拔加工后,制得直径为2 mm的线材。用普通热处理和循环热处理两种工艺对线材分别进行热处理,并对线材的组织和抗拉强度、超弹性、硬度进行了测试。结果表明:普通热处理时,随淬火温度的升高,晶粒尺寸由213 μm增加至547 μm,抗拉强度、维氏硬度分别由771 MPa、264降低至618 MPa、246,但会
近年来,随着人们对视听体验的要求不断提高,三维(空间)音频技术被广泛应用于娱乐影音等各领域,并取得显著进展。如何便捷地创造一个具有沉浸式空间听觉体验的环境是一直以来的研究热点。因此综述了主流三维声场重建的相关技术,并分析了其优缺点,主要讨论了三维声场的表达与维度、不同扬声器下的三维声场重建以及相应的混响均衡技术。最后,归纳了三维声场重建技术目前存在的问题,并展望未来发展的新方向。
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摘要:针对铝合金滑板车导轨型材制造过程中出现的质量问题,采用平模设计对铝合金挤压过程中出现的形位尺寸、缩尾与粗晶环等重大生产风险点进行了分析,并提出了降低铸锭上机温度、优化挤压模具结构等相应的控制措施,形成了质量控制方案,最终制备出符合用户要求的铝合金滑板车导轨型材产品。  关键词:滑板车导轨型材;挤压;缩尾;粗晶环  中图分类号:TG 376 文献标志码:A  基金项目:广东省省级科技计划项目(
基于深度学习的骨导语音盲增强已经取得了较好的效果,但仍存在模型体积大、计算复杂度高等问题。为此提出一种融合卷积网络和残差长短时记忆网络的轻量级骨导语音增强深度学习模型,该模型在保持语音增强质量的前提下,能有效提升骨导语音盲增强的效率。该模型借助卷积网络参数量小、特征提取能力强等优点,在语谱图频率维度引入卷积结构,从而深入挖掘时频结构的细节和高低频信息间的关联关系以提取新型特征,并将此新型特征输入改进后的长短时记忆网络中,用于恢复高频成分信息并重构语音信号。通过在骨导语音数据库上实验,表明所提模型可以有效改