HPLC柱后反应检测法及其在分析领域中的应用

引言由七十年代中期到现在是液相色谱的全盛时期,其已成为一种十分成熟且非常重要的分析技术,和气相色谱的作用已不相上下,甚至比气相色谱用途更广。高效液相色谱反应检测法,是伴随着液相色谱的发展应用而出现的一项重     

甾体化合物 ⅩLⅤ.新法合成16α,17α-異丙叉二氧基黄体酮

应用从化合物(Ⅱ)易得的16α-羟基化合物(Ⅲ)或其乙酸酯(Ⅳ)作原料,经羟基化(Ⅴ),丙酮缩合物的形成(Ⅶ)及氧化(Ⅷ及Ⅸ)等四步,即得目的物Ⅸ。     

Brönsted酸性离子液体催化醛(酮)与二元醇的缩合反应

研究了以Brönsted酸性离子液体1-正丁基-3-甲基咪唑磷酸二氢盐(BMImH2PO4)为催化剂,在不使用其它有机溶剂且无需脱水的条件下,于室温下进行醛(酮)与二元醇的缩合反应,得到了由中至高的转化率和高选择性. 产物1,3-二口恶戊烷可以和反应物自动分层,后处理操作简单. 过量的醇与离子液体可以多次重复使用,且醛(酮)的转化率无明显降低.     

基于uClinux的嵌入式水声信号采集存储系统设计

为了减少水声学研究和水声工程设计试验的时间、成本等,针对水声信号和系统工作环境的特点,设计并实现了一种基于嵌入式uClinux操作系统的水声信号采集存储系统。发挥了处理器对外部设备优秀的控制能力和uClinux操作系统出色的稳定性两大优势,使系统稳定、可靠、低功耗、便捷地工作。通过海试验证了数据的有效性,证明系统具有实用价值。     

杆箍缩二极管X射线焦斑的成像法测量

 X射线源的焦斑尺寸是反映杆箍缩二极管射线源成像性能的重要参数。利用针孔成像法对MeV级脉冲X射线源的焦斑进行了2维图像测量。厚针孔采用直孔段加单锥体结构,直孔段孔径为0.2 mm。对于0.5 MeV的X射线,5倍成像倍率下调制传递函数值为0.5时空间分辨达到2.0 lp·mm^-1。图像采集系统由闪烁体、物镜和CCD相机组成,物镜的成像倍率约0.34。实验结果经过模糊校正后,得到了焦斑的图像和调制传递函数。根据调制传递函数值为0.5时对应的空间频率值,给出X射线源焦斑的尺寸。阳极杆直径为1.2 mm时,X射线源焦斑的高斯分布等效直径为0.86 mm。     

改善有机光伏器件性能的新型缓冲层

通过热蒸发在ITO阳极和聚3,4-乙撑二氧噻吩:聚苯乙烯磺酸(PEDOT:PSS)层之间引入一层聚四氟乙烯（PTFE）缓冲层,研究聚四氟乙烯缓冲层对基于聚3-己基噻吩:6,6-苯基-C61丁酸甲酯(P3HT:PCBM)的有机光伏器件光电特性影响。与使用PEDOT:PSS作为缓冲层的器件相比,使用聚四氟乙烯缓冲层的有机光伏器件开路电压、短路电流和光电转换效率均有所提高。器件光电性能提高的原因是由于PTFE缓冲层大量带负电荷的氟离子在ITO/PTFE界面处形成偶极子层, 改善了内建电场,从而使得空穴电荷的收集更加有利。     

极性敏感的BDP分子溶剂化效应的光谱性质

合成了具有分子内电荷转移(ICT)性质的三重态光敏剂分子BDP, 研究了其稳态吸收光谱、 荧光光谱、 荧光寿命、 飞秒/纳秒瞬态吸收光谱及诱导产生单线态氧的能力等性质, 发现强极性溶剂对BDP分子的溶剂化效应降低了其ICT态和第一激发三重态(T₁态)的能量, 从而降低了BDP分子单线态氧的产量.     

基于改进雁群PSO算法的模糊自适应扩展卡尔曼滤波的SLAM算法

针对扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法中难以建立准确的先验噪声模型的问题, 提出一种基于改进雁群粒子群算法的模糊自适应卡尔曼滤波算法. 利用分数阶微积分改进粒子进化速度, 利用混沌来改进粒子的初始化和发生早熟时的处理. 改进后的雁群粒子群算法在收敛速度与避免早熟方面有了很大改进, 并将改进的雁群粒子群算法用于模糊自适应扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法的训练, 并与用雁群粒子群算法训练的模糊自适应扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法进行对比, 其在定位与构图方面有很大的提高. 关键词： 同时定位与地图创建 雁群粒子群算法 分数阶微积分 混沌     

低温透明非晶IGZO薄膜晶体管的光照稳定性

采用室温射频磁控溅射非晶铟镓锌氧化合物(a-IGZO), 在相对低的温度(<200 ℃)下成功制备底栅a-IGZO 薄膜晶体管器件, 其场效应迁移率10 cm^-2·V^-1·s^-1, 开关比大于10⁷, 亚阈值摆幅 SS为0.4 V/dec, 阈值电压为3.6 V. 栅电压正向和负向扫描未发现电滞现象. 白光发光二极管光照对器件的输出特性基本没有影响, 表明制备的器件可用于透明显示器件. 研究了器件的光照稳定性, 光照10000 s后器件阈值电压负向偏移约0.8 V, 这种漂移是由于界面电荷束缚所致. 关键词： 非晶铟镓锌氧化合物 薄膜晶体管 光照稳定性 电滞现象     

动基座下全景成像系统图像稳定及目标检测算法研究

针对全景系统中大视场相机带来的图像畸变以及安装基座产生运动或摇摆时带来的目标拼接图像出现起伏和晃动问题,在分析畸变原理和全景图像动态稳定数学模型的基础上,首先对摄像机采集的图像进行畸变校正,然后根据安装基座的姿态数据对原始图像各像素点进行旋转变换、空间投影以及平滑处理后得到全景图像,最后基于深度学习算法对全景图像中的目标进行检测与识别。在建立的数据集上进行训练与测试的结果显示,该算法对船只目标的实时检测速度达25 fps,准确率达80%,能够满足动态条件下对图像稳定和船只目标实时检测的要求。