4 inch低位错密度InP单晶的VGF生长及性质研究

采用高压垂直温度梯度凝固法(VGF)生长了非掺、掺硫和掺铁的4 inch直径(100)InP单晶,获得的单晶的平均位错密度均小于5000 cm-2.对4 inch InP晶片上进行多点X-射线双晶衍射测试, 其(004)X-射线双晶衍射峰的半峰宽约为30弧秒且分布均匀.与液封直拉法(LEC)相比, VGF-InP单晶生长过程的温度梯度很低,导致其孪晶出现的几率显著增加.然而大量晶体生长结果表明VGF-InP晶锭上出现孪晶后,通常晶体的生长方向仍为(100)方向,这确保从生长的4 inchVGF-InP(100)晶锭上仍能获得相当数量的2~4 inch(100)晶片.由于铁在InP中的分凝系数很小,掺Fe-InP单晶VGF生长过程中容易出现组份过冷,导致多晶生长.通过控制生长温度梯度及掺铁量,可获得较高的掺铁InP单晶成晶率.对VGF-InP单晶的电学性质、位错密度及位错的分布特点、晶体完整性等进行了研究.     

脑电信号的多尺度排列熵分析

本文利用多尺度排列熵对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行了详细的分析和比较,研究了脑电图信号多尺度排列熵值和年龄的关系以及尺度因子对多尺度排列熵值的影响.通过对处于各个年龄段的22组正常人和22组患有癫痫人群的脑电图进行多尺度排列熵分析,发现在相同年龄段的人群中,正常脑电信号的多尺度排列熵值要高于癫痫脑电信号,熵值平均高出约0.19,约7.9%.另外,在尺度因子小于15的情况下,对于在30到35的年龄段正常人群,其多尺度排列熵值最大,随着年龄段的增大或降低熵值都一定程度的降低.结果证明,多尺度排列熵可以成功区分正常脑电信号和癫痫脑电信号,并且熵值可以正确地反映人体大脑发育的一般过程.     

结合DEM的红边-近红外植被指数提取城市植被信息

随着生活水平的不断提高,城市植被已成为衡量城市宜居性的重要标准之一,对城市生物多样性评估和保护起到非常重要的作用。因此,合理规划城市植被是解决环境问题和提高生活质量的重要手段。因此,城市植被的提取和监测成为重中之重的任务。目前,城市植被提取一方面受到地域和物种的影响,另一方面也受到地形和建筑物阴影的影响。为解决上述问题,提出了一种结合数字高程模型(DEM)的红边-近红外植被指数模型（RENVI）。首先选取了3景经过辐射定标和大气校正的具有红边波段、且光谱和空间分辨率较高的Worldview-3遥感影像;然后,根据红边波段对于植被具有较高的敏感性,且红边范围内的光谱数据与反映植被生长状况的参数有较好的相关关系原理,采用DEM模型和红边波段光谱差异,有效去除地形和建筑物阴影;最后,在可见光波段范围内建立红边光谱-近红外光谱构建特征空间,构建了红边-近红外植被指数模型,同时与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）进行城市植被提取的定性和定量对比分析。定性分析是利用真实植被影像参考图与模型提取植被影像进行视觉分析;后者是采用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数进行量化分析。定性分析表明：NDVI和EVI提取城市植被,由于建筑和道路像元混淆在植被中,产生了错分和漏分的问题。RENVI较好地消除了阴影像元与植被像元混淆问题,能准确的提取城市植被,减少了冗余度,增加了植被指数的信息量。定量分析表明：RENVI模型较NDVI和RVI能够准确提取城市植被,3景影像总体精度分别为89%,81.4%和91.8%,Kappa系数分别为0.852 8,0.791 3和0.905 2。综上所述,该方法有效提高了城市植被提取精度,并取得了较好的提取视觉效果。     

基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别

可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%.     

Tunable spectral shift of high-order harmonic generation in atoms using a sinusoidally phase-modulated pulse

High-order harmonic generation (HHG) from an atom illuminated by a sinusoidally phase-modulated pulse is investigated by solving the time-dependent Schrödinger equation. The spectral shift that occurs in atomic HHG can be achieved easily using our laser pulse. It is shown that the photon energy of the generated harmonics is controllable within the range of 1 eV. The shift of the frequency peak position is rooted in the asymmetry of the rising and falling parts of the laser pulse. We also show that by varying the phase parameters in the frequency domain of the laser one can adjust and control the shift in atomic harmonic spectra.     

Detrended cross-correlation analysis of electroencephalogram

In the paper we use detrended cross-correlation analysis (DCCA) to study the electroencephalograms of healthy young subjects and healthy old subjects. It is found that the cross-correlation between different leads of a healthy young subject is larger than that of a healthy old subject. It was shown that the cross-correlation relationship decreases with the aging process and the phenomenon can help to diagnose whether the subject's brain function is healthy or not.     

应用荧光光谱和径向基函数神经网络定量检测三聚氰胺

实验发现三聚氰胺溶液在紫外光激发下产生较强荧光,测得其荧光峰在310～600 nm之间,荧光峰值波长为420 nm左右,荧光相对强度与三聚氰胺溶液浓度呈现复杂的非线性关系。提出了采用径向基函数神经网络结合荧光光谱对三聚氰胺溶液浓度进行测定的方法。对每个样本选取30个发射波长值所对应的荧光强度作为网络数据,训练、建立了径向基函数神经网络。应用训练好的径向基函数神经网络,对5种三聚氰胺溶液的浓度进行预测,结果相对误差分别为0.93%,0.09%,0.31%,1.55%,4.61%。该方法能快捷、准确地测定三聚氰胺在溶液中的含量,为三聚氰胺检测及食品安全监管提供了一种新方法。     

原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用

分子相似度;回归分析;人工神经网络;原子三角法在定量结构/活性相关分析中的应用     

芳基乙炔预聚物流变性能研究

用L－90流变仪研究了芳基乙炔预聚物的流变性能。结果表明：在所研究的温度范围内,芳基乙炔聚物流体为牛顿流体,其粘度随温度增加而降低,粘流活化随预聚物分子量的增加而增加。预聚物在室温存储过程中粘度逐渐增加;在60－80℃恒温90min其粘度变化不大。     

变量选择中的正交变换法及苯酚和苯胺类衍生物色谱比移值的预测

正交变换法是变量选择的一种可行方法,但该种方法非常依赖于正交变换过程中变量的排序,侧重比较了不同排序方法,其中,后退法可以得到较好的结果。文中采用此种方法对由苯酚及苯胺类化合物所衍生的变量进行了正交变换,并对上述化合物的色谱比移值进行了预测。同时,与前进选择法、后退剔除法和逐步回归法几种传统方法进行了比较,得到了有启示性的结果。