摘要：强信号容易使接收机达到饱和,弱信号因解调器检测不到容易丢失。采用AGC,能把强弱悬殊的信号调整到适合基带解调。基带处理器中AGC算法功能是通过检测接收到的模拟基带信号能量,计算天线馈入的射频信号强度,然后反馈控制射频接收链路增益,得到信噪比最优的模拟基带信号,提高接收机的动态增益控制范围。文中介绍一种AGC算法,并以UW2453射频收发器为例介绍其实现过程。

摘要：为了建立快速、有效的鉴别犬瘟热病毒(CDV)野毒株与疫苗株的诊断方法,根据CDV野毒株与疫苗株N基因的保守区域以及H基因的多变区域设计特异性引物,建立了区分CDV野毒株与疫苗株的联合RT-PCR方法。结果表明,针对N基因的RT-PCR方法能同时检测CDV野毒株与疫苗株;而针对H基因的RT-PCR方法只能检测CDV野毒株,不能检测CDV疫苗株。根据2次RT-PCR反应结果,能够很好地区分CDV野毒株与疫苗株。同时,经过病毒电镜观察和H基因扩增片段的克隆测序结果的比对,进一步确认了该方法的特异性。表明,该方法具有快速、特异、实用等优点,可作为CDV鉴别诊断的有效手段。

摘要：分析了C3P环境下工艺人员角色的转换,建议工艺人员在概念设计阶段就介入产品设计,及时对设计进行评估;分析了3D环境下工艺设计的输入与输出,并建议以PDM中的数据作为工艺设计的唯一数据源;介绍了Solid Works环境下机加工工艺、钣金工艺、焊接件工艺的颠覆式创新,介绍了基于图解和动画的装配工艺设计及车间看图系统。

摘要：在人们的日常生活中,视觉艺术的地位越来越重要.不管是园林景观所呈现的环境功能,还是视觉元素本身所传递的视觉设计功能,视觉元素的地位均是不能够小视的.本文简单介绍了园林景观设计,并总结分析了园林景观设计中视觉的作用,在此基础上阐述了各种视觉要素在园林景观设计中的应用,以期为视觉元素充分发挥其在园林景观设计中的作用提供可以借鉴的资料.

摘要：预紧力衰减是高强度螺栓紧固时必然存在的问题,在螺栓采用拉伸法紧固时尤其突出,当衰减后的残余预紧力不能满足设计要求时,将威胁设备的运行安全。本文提出了超张拉伸补偿预紧力衰减的方法,通过理论假设和实际工况验证,对超张拉伸的参数选择、施工过程、适用范围做了初步探讨。

摘要：目的:探讨高电压脉冲电场诱导红白血病细胞K562和淋巴细胞凋亡的最佳参数。方法:调节电场强度和脉冲频率分别作用K562细胞和淋巴细胞后,用Annexin V/PIKit标记凋亡细胞,流式细胞术检测凋亡细胞的百分比;设计正交试验确定电场诱导K562细胞凋亡的最优参数组合;电场作用K562细胞与淋巴细胞(1∶1)混合悬液进行选择性诱导凋亡;MTT法检测电场作用后的K562细胞与淋巴细胞的增殖。结果:K562细胞的凋亡率随着脉冲频率的增加而升高,当脉冲频率为30Hz时,凋亡率高达79.13%;K562细胞和淋巴细胞的凋亡率均随着电场强度的增加而升高,在电场强度达到30kV/cm时,二者的凋亡率分别达82.40%、57.08%。诱导K562细胞凋亡的最优参数组合为脉冲宽度1μs、电场场强25kV/cm、脉冲个数为12个。K562细胞与淋巴细胞混合液在电场作用下发生凋亡的细胞百分比具有显著性差异(P<0.05);K562细胞与淋巴细胞经相同条件的电场作用后,二者生存率比较,差异显著(P<0.05)。结论:利用高电压脉冲电场使癌细胞选择性失活是可行的。

摘要：随着无人机的快速发展,行业应用对无人机数据链提出了越来越高的要求。对比现有的6大低空无人机通信链路技术,可以看出基于移动网络的通信链路技术具有明显的优势,尤其是5G网络采用的Massive MIMO技术。Massive MIMO技术具有大带宽、低时延、高可靠以及大连接的特点,将成为无人机数据传输链路新的解决方案。因此,主要研究5G低空网传播模型分析、链路预算以及无人机站距规划等工程方案,并将研究结果应用于某地5G低空网建设,以获取5G低空网络无线空中传输模型,积累5G低空网络建设经验,促进5G技术更好地应用于无人机行业。

摘要：重点分析综合管廊工程中的火灾自动报警系统设计,从火灾自动报警系统、消防电话系统、消防器材管理系统、公共广播系统4个组成部分详细阐述设计研究过程,并重点研究如何提高综合管廊GIL施工过程中的消防安全。

摘要：为升级改造桥梁交安设施,减少事故发生的几率,降低事故的严重性,以新塘立交改造为背景工程,综合对比分析了分离式双层桥桥侧组合式护栏和钢筋混凝土护栏在碰撞变形值、施工工艺、景观效果、经济性等方面的优劣性,并采用仿真模型的试验方法研究两种护栏的安全性能。结果表明:(1)1.5 m高HA级钢筋混凝土护栏较等高的HA级组合式护栏碰撞变形值更小;(2)组合式护栏施工工艺复杂,但视觉效果好,行车舒适度高;钢筋混凝土护栏造价较低,较组合式护栏其经济性更好。

摘要：近年来,随着无线通信技术的快速发展,异常无线小区的检测和识别成为了网络优化和故障排除的重要任务。传统的检测识别算法在准确率和效率方面存在一定的局限性。为了解决此类问题,提出一种基于综合特征和联动学习的异常无线小区检测方法。该方法通过引入遥感图像对区域内的像素点进行聚类,获取小区的地貌类别作为覆盖性能异常识别的依据,并引入小区KPI指标在时域上变化等综合特征构建基于孤立森林的异常小区检测模型,利用大小模型联动实现轻量化运算,从而有效提升异常小区检测的准确性与效率。