传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数...传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。展开更多
目的研究根尖周炎患牙感染根管内牙龈卟啉单胞菌(P.gingivalis)不同fimA基因型的分布情况。方法收集200例感染根管内样本,经DNA抽提后使用16S r DNA PCR方法检测P.gingivalis。在P.gingivalis检出阳性样本中,根据各fimA基因型的特异引物...目的研究根尖周炎患牙感染根管内牙龈卟啉单胞菌(P.gingivalis)不同fimA基因型的分布情况。方法收集200例感染根管内样本,经DNA抽提后使用16S r DNA PCR方法检测P.gingivalis。在P.gingivalis检出阳性样本中,根据各fimA基因型的特异引物,采用PCR检测不同fimA基因型菌株的分布,并通过Pearsonχ2检验对不同fimA基因型与临床症状进行相关性分析。结果感染根管中P.gingivalis的检出率为48%,其中79例样本只检测到1种fimA基因型P.gingivalis菌株(82.3%);12例样本检测到2种或2种以上fimA基因型P.gingivalis(12.5%)。各fimA基因型P.gingivalis的检出情况:Ⅰ型29.2%、Ⅰb型8.3%、Ⅱ型37.5%、Ⅲ型14.6%、Ⅳ型19.8%。各型fimA基因与临床症状之间无统计学相关性(P<0.05)。结论感染根管内P.gingivalis的fimA基因存在基因多态性,其中以fimAⅡ型P.gingivalis菌株检出率最高,其次为Ⅰ型和Ⅳ型。展开更多
文摘传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。
文摘目的研究根尖周炎患牙感染根管内牙龈卟啉单胞菌(P.gingivalis)不同fimA基因型的分布情况。方法收集200例感染根管内样本,经DNA抽提后使用16S r DNA PCR方法检测P.gingivalis。在P.gingivalis检出阳性样本中,根据各fimA基因型的特异引物,采用PCR检测不同fimA基因型菌株的分布,并通过Pearsonχ2检验对不同fimA基因型与临床症状进行相关性分析。结果感染根管中P.gingivalis的检出率为48%,其中79例样本只检测到1种fimA基因型P.gingivalis菌株(82.3%);12例样本检测到2种或2种以上fimA基因型P.gingivalis(12.5%)。各fimA基因型P.gingivalis的检出情况:Ⅰ型29.2%、Ⅰb型8.3%、Ⅱ型37.5%、Ⅲ型14.6%、Ⅳ型19.8%。各型fimA基因与临床症状之间无统计学相关性(P<0.05)。结论感染根管内P.gingivalis的fimA基因存在基因多态性,其中以fimAⅡ型P.gingivalis菌株检出率最高,其次为Ⅰ型和Ⅳ型。
