摘要：详细地分析了Cascode结构的线性度和3dB带宽，利用Cascode结构的高线性度和Darlington结构的高增益的优点构成了Darlington—Cascode结构，在此基础上，基于台积电TSMC0．35μm SiGe工艺，设计了一款芯片面积小的满足超宽带（UWB）标准的无电感SiGe异质结双晶体管（HBT）低噪声放大器（LNA）。该放大器利用电阻反馈结构替代了电感-电容（LC）匹配网络结构，实现了输入、输出阻抗匹配，未采用无源电感，节省了芯片面积，芯片面积仅为0．046mm2，并将Darlington—Cascode结构作为LNA的输出级，既提高了增益，又提高了线性度。LNA版图仿真结果表明，在UWB频带范围内，LNA的增益为19．5～20dB，增益平坦度为4-0．25dB；输入、输出匹配良好；线性度为-5- -2dBm；在整个频段内，无条件稳定。

摘要：给出了一个多媒体空间数据模型，采用面向对象的技术将多媒体数据与空间数据有机地集成一体，具有数据管理方便和数据操作高效的特点。

摘要：根据乌努格吐山铜钼矿的矿石性质及选矿厂建设规模,介绍乌山SABC碎磨工艺流程的设计和主要设备选型,对其生产实践进行阐述,分析讨论生产中出现的问题。乌山SABC碎磨工艺流程和大型半自磨机Φ8.8 m×4.8 m、大型溢流型球磨机Φ6.2 m×9.5 m的成功应用,不仅为国内其他类似矿山建设提供了宝贵的经验,对振兴民族工业也做出了贡献。

摘要：分析了现有各种地基处理方法的优缺点,首次提出并经室内试验验证了涡压挤扩机理。使用自行设计制作的涡压挤扩环境箱和钢套管实施粘性土和砂性土的涡压挤扩试验,设置于钢套管内的涡压叶片可顺利地将其内部的流态混凝土挤扩到周围的土体中。定义了扩径比,测得不同扭矩条件下砂性土和粘性土的扩径比,并得到其极限扭矩。对涡压过程中混凝土可能出现的流动形态进行分析,建立混凝土流动分析模型,得到流态混凝土在涡压腔内的动力学模型。结果表明,采用涡压挤扩方法处理地基在理论上是可行的,具有较强的适用性,涡压挤扩方法将为地基处理行业注入新的活力。

摘要：在台架及整车标定的复杂声学环境下,针对双离合自动变速器(DCT)标定无法准确进行摘挂挡噪声识别与分析的问题,利用振动传感器、拨叉位置传感器、数据采集模块和噪声识别装置,搭建了摘挂挡噪声识别与分析系统。以某型DCT为例进行验证,结果表明,该系统实现了摘挂挡噪声的时域特性识别、异响点辅助分析、声强客观评价和振动噪声主观评价功能。

摘要：根据大豆耐盐基因表达芯片上提供的表达量下调的EST序列信息,借助了电子克隆方法,根据获得的假定序列设计引物,通过RT-PCR,从栽培大豆克隆了染色体改构复合体SNP5类同源基因。其片段长度为812bp,编码240个氨基酸的多肽,分子重量为27.4kD,等电点pI为5.37。NCBI保守结构域分析表明,其属于SNF5超家族,因此我们将其命名为Gm-SNP5(GenBank登录号:HM068595)。Southern杂交表明,GmSNF5基因在栽培大豆基因中至少有一个拷贝。氨基酸序列及系统进化树分析表明,GmSNF5与其同科的豌豆PsSNF5有较高的同源性,氨基酸序列一致性高达92%。由于其部分EST序列在大豆耐盐芯片中表达量下调,因此推测此基因在功能上与栽培大豆的耐盐性相关。

摘要：偏置工作点是影响低噪声放大器(LNA)线性度的因素之一。为了保证LNA能够更好地对信号进行线性放大,稳定的偏置工作点对于放大器来说显得尤为重要。提出了一种新型有源偏置技术,通过同时采用两个电流源为LNA提供直流偏置,以达到稳定放大器偏置工作点的目的。基于JAZZ 0.35μm SiGe工艺,采用该新型双有源偏置技术,设计了一款LNA。在1.8～2.2GHz频带时,放大器的增益为22.03±0.46dB,噪声系数小于3.7dB,2.0GHz时的输入3阶交调点(IIP3)为5dBm,相对于传统无源偏置的LNA提高了10dBm。仿真验证了该新型有源偏置技术对提高LNA线性度的有效性。

摘要：分析了高阶莫尔成像的放大叠合原理,并在一阶几何变换莫尔方法的基础上,通过将莫尔单元放大与周期放大过程分离,提出了一种改进的莫尔放大器设计分析方法。基于该方法,采用MATLAB对高阶莫尔成像进行模拟分析,并设计制作了多种阶次的高阶莫尔放大器,对高阶莫尔成像进行实验分析,结果体现了高阶莫尔成像的放大叠合效果,验证了所提方法的有效性。

摘要：以某桥梁施工控制网为例,介绍桥梁施工控制网的复测方法及精度分析。

摘要：随着待求解问题的维数的增加以及网格的加密，在数值计算过程中产生的稀疏线性方程组的求解便成了计算过程中最消耗计算资源的模块。在本文中我们根据问题本身所产生的矩阵的特殊结构，设计了一种精巧的 PR （Permutation and Reduction）置换约减算法，可以有效地减少矩阵的维数，减少矩阵分解过程中的填充，加快了分解的速度。