量子态选择的分子离子解离动力学：阈值光电子-光离子符合成像技术的应用

阈值光电子一光离子符合速度成像技术通过对光电子和符合的光离子同时进行速度聚焦控制,大幅提高了电子和离子的收集效率和离子平动能分辨率,成为开展气相分子光电离和光电离．解离动力学研究的有效工具．利用该技术,我们精确地测量了分子的电离能、离子出现势等重要参数,并且开展了若干具有量子态或内能选择的离子解离动力学研究,描绘了相关势能面存在浅势阱等重要动力学特征,讨论了不同振动态和电子态的激发对解离机理和产物通道的重要影响．     

使用超高效聚合物色谱(APC)系统对低分子量聚合物进行快速高分辨率分析

凝胶渗透色谱(GPC)是一种广泛认可并行之有效的聚合物表征方法。然而,尽管使用此技术可获得大量信息,但这类分析本身仍存在缺陷。色谱柱通常填充苯乙烯-二乙烯基苯,同时需要进行适当老化并应在低背压下运行以确保其长期稳定。填充颗粒通常较大(≥5μm),分辨率一般会因此而受影响。填充较小颗粒(<5μm)的色谱柱已投放市场,并能提高GPC分离速度,但分离速度会因色谱柱本身的最大工作压力偏低而受限。此外,常规GPC仪器的系统体积较大,这需要使用较大直径的色谱柱以减缓可能导致分辨率降低的系统峰展宽。沃特世ACQUITY超高效聚合物色谱(APC)系     

固相微萃取-气相色谱-质谱法检测30种农药残留

建立使用一种萃取头同时检测蔬菜中30种农药的GC-MS分析方法。采用了SPME-GC/MS自动进样技术,比较聚二甲基硅氧烷(PDMS)、聚丙烯酸酯(PA)、聚二甲基硅氧烷-二乙烯基苯(PDMS/DVB)、聚乙二醇-二乙烯基苯(CW/DVB)4种固定相涂层的分析效果,选择了目标物萃取效率较高、干扰物萃取较少的PDMS。通过正交实验设计,选择不同的萃取温度、萃取时间、振荡速度进行试验,最终确定振荡速度250 r/min,萃取温度70℃,萃取时间60 min作为萃取条件。对不同的无机盐浓度对标准品溶液和加入基质标准品溶液的提取效率的影响分别进行了试验,确定用10%(w/V)NaCl溶液增加提取液离子强度。试验过程中优化分析的色谱条件和质谱条件,进样到分析结束时间可控制在40 min。该方法检测蔬菜样品中混合标准溶液的回收率为43%～119%,相对标准偏差在3.4%～19%之间。     

基于纯方位的浅海距离特征量解算分析

目标辐射噪声的LOFAR图中的干涉条纹包含了目标的运动参数和环境信息。当LOFAR图中的干涉条纹模糊或缺失时,其中的目标距离信息将无法提取。对于匀速直线运动的声源目标,仅利用方位信息,通过构造距离特征量和目标方位的关系模型,给出了一种浅海估计距离特征量的补充方法。浅海数值仿真和实验验证表明了该方法的可行性和有效性。     

室内环境中脑控轮椅的路径跟踪控制

为了实现室内环境中脑控轮椅的自主导航,提出了一种简单有效的路径跟踪控制方法。给定的路径通常被表示为一系列离散点,根据这一特点,提出了分段直线路径跟踪方法,即依次跟踪由前后两个路径点构成的直线路径到达目标点。基于预瞄点技术并结合模糊算法和传统的PID控制方法设计控制器,完成各分段直线路径的跟踪,并给出了有效的切换条件。实验结果表明,本文提出的路径跟踪控制方法能够使脑控轮椅在室内环境中精确地跟踪给定路径。     

基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配

针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡。为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。     

END样本最近邻密度估计的强相合速度

本文研究了扩展负相依(END)样本最近邻密度估计的强相合性问题.利用END序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,获得了END样本最近邻密度估计的强相合速度,推广了NA样本和ND样本最近邻密度估计的相应结果.     

一种基于目标梯度特征和轨迹预测的复杂云背景目标检测算法

对于复杂云层背景下的红外弱小目标检测跟踪一直是图像处理的研究热点。受复杂云层和强光等因素的干扰,目标很容易淹没在背景中。针对传统方法无法兼顾较高的目标检测概率和较低的目标检测虚警率的问题,提出了一种目标检测跟踪方法。通过梯度预滤波的方法获取初始目标,二次比对的方法获取真实目标;通过目标航迹建立与删除的方法降低虚警率;通过抗云层遮挡卡尔曼滤波跟踪的方法提升目标检测能力。实验结果表明,该技术不仅很好地抑制了复杂云层背景和强光干扰背景,而且通过目标建航和抗遮挡跟踪等方法极大提升了目标检测概率,降低了虚警率。     

一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法

针对相关跟踪过程中障碍物遮挡,噪声和目标形变对跟踪稳定性的影响,提出了一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法。采用模板图像与实时图像的相似点个数并与距离进行加权的方式定义相似性度量,结合相似度对目标模板进行更新,采用Kalman算子预测目标位置并进行分层搜索,实现快速稳定跟踪目标。实验结果表明,该方法能较好地抑制噪声和目标遮挡的影响,目标遮挡重新捕获成功率高于80%,目标跟踪精度低于10个像素。