催化动力学极谱法测定锰的研究

在Ｎａ２ＨＰＯ４－ＮａＯＨ介质中，Ｍｎ（Ⅱ）能催化过碘酸钾氧化镁试剂Ⅰ的反应，利用极谱法监测催化反应过程中镁试剂Ⅰ的浓度变化，建立了测定锰的催化动力学新方法。该法测定锰的线性范围内５．０～７０ｎｇ·ｍｌ＾－１。检出下限为２．５ｎｇ·ｍｌ＾－１，方法应用于标准钢样和茶叶中锰的测定，结果满意。并对镁试剂Ⅰ的极谱性质进行了初步探讨。     

流动注射无机偶合化学发光测定水样中痕量锑

在碱性条件下,锑（Ⅲ）还原重铬酸钾产生铬（Ⅲ）,该反应与鲁米诺-过氧化氢-铬（Ⅲ）化学发光体系相偶合,并应用流动注射和巯基棉分离干扰技术,建立了测锑的新方法。线性范围为0.1-100μg/L,检出限为0.03μg/L,对1.0μg/L的锑（Ⅲ）标准溶液连续11次测定的相对标准偏差为2.0%。方法可用于环境水样分析。     

电力物联网设备持续高效批量可信认证

随着电力物联网的设备种类越来越多,运行环境也越来越复杂,为确保设备的安全可信运行,本文考虑到电力物联网云边端协同的架构,提出了一种设备持续高效批量可信认证机制.该机制采用一棵非平衡哈希树存储设备度量信息,用一个多链和哈希表结构快速寻找树达到存储上限时的待替换节点.该机制存储了设备的多版本度量信息,可以对设备进行持续性的...     

后勤应急保障资源调度模型动态多目标算法研究

为更加贴合实际情况,更好地体现应急保障资源调度过程中的实时性、调度目标的多样性,对应急保障资源调度效用、资源调度成本和任务点保障资源均衡等目标进行分析,研究了这三个目标对应急保障资源调度模型的影响,解决单目标无法满足调度需求的问题。引入时间变量t,使模型能够依据实际需求实时改变资源调度策略,解决了无法体现应急保障实施后的反馈作用及资源调度的动态性问题,并建立了后勤应急保障资源调度模型,最后通过具有实际应用背景的算例进行验证,结果证明算法能够表现模型的动态及多目标两个特点,符合保障任务实际情况,能够为应急保障方案的形成提供决策支持。     

NiO/Ni纳米线阵列紫外光电探测器的设计

设计了一种基于MSP430的NiO/Ni纳米线阵列紫外光电探测器。选用MSP430F149单片机作为主控芯片,液晶显示器作为输出端口,具有高光电探测灵敏性的新材料NiO/Ni纳米线阵列为探头,制作了信号采集、信号处理转换以及显示于一体的NiO/Ni纳米线阵列紫外光电探测器。本文NiO/Ni光电探测器以实用、可靠为目的,为研制更完善的光电探测系统奠定良好的基础。     

基于下变频和IQ解调的外差型相位敏感光时域反射技术的模式识别EI北大核心CSCD

基于模拟下变频器、数字IQ解调和反向传播(BP)神经网络,采用现场可编程门阵列结合数字信号处理器(FPGA+DSP)的数据采集和处理架构,提出了一种全嵌入式高信噪比(SNR)、高分辨率和低成本的外差型相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术模式识别方法。针对外差型Φ-OTDR技术,使用DSP、FPGA及其外围硬件电路替代原有的GHz级高速采集卡和信号发生器,减小了系统的体积和成本。在此基础上,设计了基于时空域二维图提取形态学特征的方法,并采用BP神经网络进行分类识别;所提方法相对于传统的针对一维信号进行模式识别的方法误报率更低、识别率更高。实验结果表明,所设计的基于FPGA+DSP全嵌入式并行信号处理架构满足实时监测的要求,SNR高达12.43dB,事件识别准确率达到97.78%。     

液相色谱-质谱联用技术结合多探针底物法研究人参皂苷Rb1的体外代谢

以奥美拉唑、 苯妥英、 卡马西平和非那西丁为检测肝药酶细胞色素P450酶(CYP450)亚型的专属探针药物, 通过原型药物减少量测定法考察药物体外代谢的变化, 评价人参皂苷Rb1对CYP450不同亚型酶的作用. 结果表明, P2C9, P2C19和P3A4实验组与对照组差异不显著, P1A2实验组与对照组差异显著, 表明人参皂苷Rb1能诱导P1A2亚型酶的活性, 促进底物与酶反应, 加快底物的代谢, 而对P2C9, P2C19和P3A4三个亚型酶有弱的诱导或无诱导作用. 根据快速分离液相色谱-质谱联用(RRLC-MS/MS)检测结果推断, 人参皂苷Rb1在CYP450酶中的代谢产物可转化为人参皂苷Rb1氧化产物(Rb1+O)及人参皂苷Rd和F2.     

表面解吸常压化学电离质谱快速分析六味地黄丸

采用新型表面解吸常压化学电离(Surface Desorption Atmospheric Pressure Chemical Ionization, SDAPCI)质谱法, 在敞开环境下, 对潮湿的空气进行电晕放电产生试剂离子, 进而在六味地黄丸表面发生解吸电离过程, 在无需复杂预处理的前提下对六味地黄丸中的待测物进行离子化, 从而获得了六味地黄丸在正负离子模式下的化学指纹图谱, 并利用主成分分析法对质谱指纹数据进行处理, 可对6个厂家生产的多个批次产品进行较好的区分. 结果表明, SDAPCI-MS技术能够快速测定六味地黄丸的剂型和生产厂家信息, 并能够对目标组分做多级串联质谱鉴定, 发现痕量目标组分. 研究方法可望应用于中成药药品生产质量控制和成品检测等领域.     

字典奇异值分解加权压缩感知多径信号参数估计

为提高水声信道多径参数估计的分辨率,提出了一种基于字典奇异值分解的加权压缩感知算法。对于有源声呐,根据发射信号构造字典,对字典进行奇异值分解,利用大特征值对应的特征向量构造信号子空间,然后使用信号子空间对接收信号进行滤波。对滤波结果进行加权压缩感知参数估计,得出最终时延估计结果。仿真实验表明,所提方法能够对水声多径参数进行超分辨估计,适用于任何脉冲信号。湖试处理结果显示,混响背景下该方法也有较好的多径参数估计性能,能够降低接收数据的噪声成分,提高对水声信道的多径时延、个数和幅度的估计精度。      

功率受限的常规波束形成后处理拟合方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出一种功率受限(Power Constraint)的常规波束形成(Conventional BeamForming)拟合算法(PC-CBF)。PC-CBF算法通过常规波束形成获得目标方位谱数据,利用阵列响应向量对方位谱进行后处理,准确估计目标个数与目标方位。算法对接收信号的功率进行限制,获得对方位谱的欠拟合,利用凸优化进行反演卷积,估计目标的方位信息。仿真结果表明,算法性能在分辨率上优于基于半正定规划的常规波束形成算法(semi-definite programming Conventional BeamForming,sdp-CBF)和多重信号分类(MUltiple SIgnal Clasification,MUSIC)。对水池实验数据以及湖试数据处理结果显示,PC-CBF算法能够获得较窄的谱峰宽度以及较低的背景级,具有较强的方位估计分辨能力。