紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

水下光通信PPM数字接收机的DSP实现

水下光通信充分利用了海水对激光的衰减窗口效应,具有隐蔽、安全、非接触和快速机动等特性,兼具无线通信和光纤通信的优点,其关键技术在于光收发端机的研制;PPM(Pulse Position Modulation)数字脉冲位置调制具有低平均功率和高峰值功率等特性,特别适合用于无线数字光通信。两者性能的融合需要高灵敏度数字光接收机的实现。利用阵列光电检测接收、高速A/D转换和信号处理等相关技术,采用DSP处理器,高灵敏度的数字光PPM接收机得以实现,实验和测试表明它大大降低了接收机对于整个系统信噪比的要求,获得了较好的性能。     

基于FPGA+DSP系统的红外图像非均匀校正的实现

首先引述了红外探测器两点法进行图像非均匀校正的原理,给出了基于DSP+FPGA的图像处理系统硬件模块整体实现框图,以及其非均匀校正模块的硬件结构。然后对其非均匀校正模块硬件实现中的芯片选择,工作流程以及实现作了详细的阐述。最后给出了非均匀校正试验的结果。     

线列阵甚宽频带恒定束宽的数字实现方法

线性嵌套阵可以很好地在很宽的频率（N个倍频程，N=7）上实现恒定束宽。这种方法设计简单，又节省线阵阵元。本文给出了线性嵌套阵具体的数字化实现方法，解决了FIR滤波器设计，滤波器时间延迟等问题。由于数字化实现过程中使用了很多组FIR滤波器，计算量很大，文章采用了DSP信号处理板实现数字化算法，利用DSP处理板可以多任务同时处理优势，解决了计算量大的问题。经过实验验证，在DSP上实现的数字化的线性嵌套阵宽带恒定束宽方法满足了工程上实时处理的需要。     

Novel application of quantum chemical investigation in terms of substituent parameters: Statistical comparison of dual and single substituent parameter treatments

The correlation analysis of Mulliken charge (Q_M) calculated by using density functional theory (B3LYP/STO-3G) calculations of 1-(4-azido-5-hydroxymethyl-tetrahydro-selenophen-2-ylmethyl)-5-substituted-1H-pyrimidine-2,4-dione, were done by using mono substituent parameter (Hammett’s model), and dual substituent parameter (Taft’s, Reynolds’, and Swain’s models). The dual substituent parameter correlations of the Q_M data gave no significant improvement over single parameter correlations, the best correlation observed with the Taft’s Model as compared with the Swain’s and Reynolds’ Models, respectively. The correlation analysis of Mulliken charge can be used successfully to demonstrate the existence or absence of the interaction between the oxygen of the carbonyl group and selenium atom.     

基于数字式MEMS传感器的声阵列成像系统设计*

常规驻极体传声器阵列成像系统存在数据采集系统复杂、体积大的问题,因而阵列传感器数量一般不超过60个,成像质量较差。为此,本文以数字式MEMS声传感器基础设计了260个传感器的声阵列,数据采集系统由FPGA控制,并嵌入到前端阵列中,后端是在另一个FPGA控制下的1个DSP芯片和2个PC104模块组成的集成系统,其中高速DSP芯片完成阵列信号处理以实现声成像功能。该系统能够实现对普通车间环境下机械设备噪声、气体泄漏噪声的现场成像测试,形成动态声像图。测试表明,该系统抗干扰能力强、声像分辨率高、成像速度快,实用效果良好。     

无人机光电载荷图像处理器的设计

介绍了无人机载设备的技术特点及机载小型图像处理器的组成。采用TI公司的数字信号处理器芯片为核心处理器,配合现场可编程逻辑器件(FPGA)与外部管理微控制单元(MCU)来实现目标数据的采集与处理,设计了适用于无人机光电载荷的超小型图像处理器系统。针对机载设备的特点,设计时充分考虑了体积、重量、功耗等要求。该系统已应用于多台套机载光电载荷中,工作稳定可靠,满足无人侦察机对捕捉和定位目标的要求。     

基于FPGA和DSP的微型惯导系统

 惯导系统的硬件组成直接影响到系统的体积和解算速度,构建合理的硬件系统直接关系到惯导系统的精度指标。针对某小型惯导系统对体积和解算精度的特殊要求,解决已有微型惯导系统的方案缺陷,提出一种工程实用强的惯导系统。该系统用FPGA作为采集控制惯性传感器的核心芯片,设计了并行采集方案,32位浮点型高速DSP实现惯导解算。经过转台测试与外场试验表明：系统具有抗干扰能力强、实时响应迅速、惯性单元标定简便、易实现等优点,系统指标完全满足原设计要求。     

基于DSP的高功率TEACO2激光器控制系统的高精度数据采集

针对基于DSP的高功率TEA CO2激光器控制系统直接利用DSP F2812内置A/D转换器（ADC）进行模拟量采样时存在转换误差较大,且模拟量易受电磁干扰等问题,从硬件和软件两个角度提出了校正DSP2812内置ADC的方法。硬件上采用硬件模拟滤波和隔离等手段对输入的模拟量进行处理;软件校正则通过将两路给定的参考电压值送入DSPF2812内置A/D转换器的两个转换通道,计算出ADC的偏置误差和增益误差,以此误差对其它通道A/D转换器进行校正。最后,实验分析了参考电压和A/D采样时钟频率对A/D转换精度的影响。结果表明,提出的方法能有效地提高A/D转换器的精度,A/D转换误差达到±3 LSB,特别是在对腔压值精度要求很高的0～12 000 Pa区段,A/D转换精度达±1 LSB,可以保证TEA CO2激光器的可靠运行。     

基于FPGA和DSP的超声波风向风速测量系统

本文研究了数字化超声风速测量系统,提出并实现了完整的系统设计方案。该方案的核心是基于现场可编程门阵列(FPGA)和数字信号处理器(DSP)的硬件系统架构和基于包络重心法的信号处理算法。该设计可实现超声信号的高速数据采集和复杂的信号处理算法。测试结果表明所实现的超声风速测量系统具有体积小、反应速度快、抗干扰能力强和分辨率高等优点,且具有成本优势,并保持较低的功耗。