基于拉普拉斯塔型变换的Contourlet变换频谱混叠特性分析

针对Contourlet变换存在频谱混叠的问题,立足于拉普拉斯(Laplace)塔型变换的分析研究,指出了Contourlet变换频谱混叠的根本原因在于Laplace塔型变换中两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律,致使阻带截全频率大于π/2,导致Contourlet变换的频谱混叠.基此.设计了满足Nyquist抽样定律的低通滤波器,提出了一种新型的Contourlet变换,即抗混叠Contourlet变换.抗混叠Contourlet变换有效地抑制了频谱混叠,基函数的空频局域件均明显优于Contourlet.通过对Barbara图像的硬阈值去噪实验研究结果表明,抗混叠Contourlet变换去噪在峰值信噪比(PSNR)上高出Contou[et变换2.3 dB(噪声均方差为30),去噪效果好,同时还有效抑制了Contoulet变换去噪后的"划痕"现象,图像的视觉效果更佳.     

磷酸氢二钾催化多组分一锅法反应合成1,4-二氢吡喃并[2,3-c]吡唑衍生物

绿色、简便、高效的催化四组分反应合成吡喃并[2,3-c]吡唑类杂环化合物是当今有机化学领域的研究热点。 本文发展了在水与聚乙二醇(PEG-200)的混合液中,廉价易得的磷酸氢二钾(K₂HPO₄·3H₂O)催化乙酰乙酸乙酯、水合肼、芳香醛和丙二腈的多组分“一锅法”反应,合成一系列1,4-二氢吡喃并[2,3-c]吡唑-5-腈衍生物,产率为88%~98%。 该方法避免了使用复杂昂贵的催化剂和繁琐的纯化过程。     

核壳Fenton催化剂CuFe_2O_4@PDA-Cu的制备、表征及其活化H_2O_2降解染料的性能

为得到新型高效多相催化剂,有效去除废水中的染料,以Cu(Ac)_2与CuFe_2O_4@PDA为原料制备了催化剂CuFe_2O_4@PDA-Cu.通过IR、XRD、XPS、UV-Vis、DRS技术对催化剂的性能进行了表征,考察了温度、H_2O_2用量、催化剂用量、pH值、盐等对催化活性的影响.利用HPLC测定降解产物,采用自由基捕获和抑制实验进行机理验证,发现催化剂是核壳结构.温度升高、pH值升高、H_2O_2和催化剂用量的增加均有利于提高催化活性;氯化物、硫酸盐、硝酸盐和磷酸盐不影响催化效果,溴化物和亚硝酸盐降低了催化效果.得到的最优降解条件为:T=30℃,催化剂用量10mg·L~(-1),pH=9,过氧化氢用量10mmol·L~(-1),染料浓度30mg·L~(-1).最优条件下催化剂可循环使用4次以上;甲基橙、茜素红和罗丹明B的去除率为100%;染料R0213、O0118和B0115的去除率大于60%.降解产物有草酸、马来酸和CO_2.甲基橙、茜素红和罗丹明B降解后COD_(Mn)=2~4mg·L~(-1).水杨酸捕获·OH生成2.5-二羟基苯甲酸,叔丁醇抑制染料降解.结果表明,催化剂可活化H_2O_2产生·OH,·OH攻击染料分子开环降解直至矿化.该研究为开发高效多相催化剂,有效去除废水中的染料提供了科学依据.     

多组分聚合体系的探索

多组分反应是利用三种或者三种以上反应物一锅法得到终产物的反应。在此过程中,无需对中间产物进行分离提纯,而且几乎所有反应物的原子都出现在生成物当中。因此多组分反应经常被用来合成具有复杂结构的化合物。我们在多组分反应中引入可聚合元素,将功能化单体合成和可控聚合结合在一起,一步合成具有特殊官能结构的聚合物。这个体系中的反应均互不干扰,有着良好的匹配效果。因此,得到的产物具有可控的分子量和很窄的分子量分布。与传统方法相比,这种多组分聚合体系节省了反应时间、降低了合成成本、合成途径更加绿色经济。我们现已发展了多种多组分聚合体系,按照复杂程度不同分为二元、三元和四元体系。通过不同的有机小分子反应与可控聚合的结合,我们成功制备了一些通过其他聚合方法难以或是无法合成的新型聚合物,体现了这一聚合方法的特点和优势。随着对多组分聚合体系认识的不断深入,相信我们能够更简便地合成更多结构新颖的聚合物。     

新型产氢催化剂的合成及其光催化产氢性能研究

<正>太阳能光解水制氢被认为是人类解决能源危机的有效途径之一,高效稳定廉价产氢催化剂的研究一直是太阳能光解水制氢领域的难点和热点。本论文设计合成了多种类型的产氢催化剂,在多组分体系中研究了催化剂活性与结构间的依赖关系。主要研究结果如下:1.设计合成了两种双核Rh配合物[Rh2(bpy)2(μ-O2CCH3)2]2+和[Rh2(phen)2(μ-O2CCH3)2]2+,     

一种改进型多组分气体的Tikhonov正则化特征光谱提取方法

针对FTIR光谱分析数据计算量大,具有相同基团的多组分混合气体交叉灵敏度过高,以及在线分析过程中基线漂移等问题,提出了一种改进的TR2-1(Tikhonov 2norm-1norm)正则化特征变量提取法。该方法借鉴TR1和TR2模型的基本思想,引入谱线距离和谱线系数绝对值最小化两个约束项来保证所提取特征量的准确度,消除基线漂移所带来的影响,并结合上述两种模型建立了不适定问题的最优化求解通式。该通式有效地克服了经验法和实验法确定正则矩阵和参数所带来的误差。实验以浓度为0.01%~20%的甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷、正戊烷和异戊烷气体为例进行了特征光谱选取。结果表明,对于浓度为0.2%的甲烷气体,其预测误差平方和仅为2.6×10-4,可决系数达到0.959 2,分析准确度高,有效增强了TR正则法的实用性。     

染料敏化太阳电池中多相接触界面电子转移机制和动力学过程

采用电化学阻抗谱(EIS)研究了染料敏化太阳电池(DSC)中由导电玻璃、 纳米多孔TiO₂薄膜和电解质构成的多相复杂接触界面的电子转移机制和动力学过程. 通过沉积聚合物薄膜简化多相接触界面结构, 根据接触界面结构和电子转移途径的变化, 分析了不同偏压下多相接触界面电子转移机制, 构建与之对应的等效电路, 获得了DSC内部各个主要接触界面的电子转移动力学常数. 结果表明, 通过外加偏压的控制和多相接触界面结构的简化, 可以区别分析多相复杂接触界面电子转移机制与动力学过程.     

水相回流条件下N-取代吖啶二酮衍生物的合成

在水相回流条件下,以芳香醛、5,5-二甲基-1,3-环己二酮（达米酮）和苯胺/对甲苯胺为原料,经过多组分一锅反应,合成了一系列N-取代吖啶二酮衍生物,收率在69%~90%之间。 该过程以水作为溶剂,无有机溶剂污染,而且操作简单,后处理方便。     

人工神经网络对VOCs的自动识别

利用人工神经网络(ANN)对严重混叠的傅里叶变换红外光谱图进行了定性和定量解析。通过大量模拟数据训练神经网络后,引用了新的评价标准——逼近度来选择最优网络模型。利用此优化网络对两类光谱图进行了解析,考察了网络的泛化能力。结果表明：该网络不仅能够对两组分同时存在时的样本进行准确解析,而且对于未知单组分光谱图,也能够进行准确鉴别和定量分析。可见, 该研究为人工神经网络在单组分和多组分未知物的定性和定量分析方面提供了一种新思路。