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1.
Bipolar electrode-based (BPE-based) electrochromic devices have garnered increasing attention in the past decade. These BPE-based electrochromic devices have been used for analytical health monitoring, point-of-care (POC) diagnostics, and chemical sensing. In this review, we highlight recent progress made regarding BPE-based electrochromic devices constructed for these analytical applications. Various, available electrochromic materials are summarized in the first section, after which the different device types (e. g., paper-based and self-powered) are discussed. Biological- and chemical-based analytical demonstrations of these devices are then reviewed. Finally, we conclude this review with a perspective on the future developments of BPE-based electrochromic devices in analytical applications.  相似文献   
2.
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数Rp,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。  相似文献   
3.
大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的RCP值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。  相似文献   
4.
近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。  相似文献   
5.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   
6.
煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1 000 nm(Vis/NIR)与1 000~2 500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.965 2,0.983 3。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。  相似文献   
7.
As a representative of traditionally fermented Chinese medicine, Massa Medicata Fermentata (MMF) shows the functions of invigorating the spleen and stomach and promoting digestion, which plays an important role in the treatment of gastrointestinal diseases. The fermentation mechanism and the key factors that affect the quality of MMF have not been revealed yet, which has become an urgent issue that limits its clinical application. This article aims to systematically and comprehensively reveal the transformation of physical properties and the dynamic trend of chemical components including substrate components, volatile components, and lactic acid as anaerobic fermentation product during MMF fermentation. Along with obvious hyphae growth observed for MMF, the weight of MMF decreased, and the moisture and temperature increased. Through the quantified 14 components from substrate, ferulic acid increased from 45.53 ± 6.94 to 141.89 ± 78.40 μg/g, while glycosides and phenolic acids declined except caffeic acid. Also, within the 66 volatile components analyzed, alcohols and acids increased, while aldehydes and ketones decreased. Lactic acid was not detected in the fermentation substrate, but an apparent increase in lactic acid content was observed along with the increased fermentation days, resulting in 2.54 ± 0.15 mg/g on day 8. Based on the tested components, the fermentation process of MMF was discriminated into three distinct stages by principal component analysis, and an optimal fermentation time of four days was proposed. The results of this study will be of great significance to clarify the characteristics of fermentation and conduce to improving quality standards of MMF.  相似文献   
8.
为尽早预防疾病, 开展健康管理, 改善教职工的健康现状, 对2018—2021年期间宁波大学教职工的健康体检资料采用SPSS 23.0软件进行统计分析. 结果表明 2018—2021年检出前10种疾病略有不同, 4年间检出率均位于前10位的疾病有甲状腺结节、肺结节、血脂异常、高尿酸血症、心电图异常、乳腺异常. 其中每年血脂异常、肺结节及高尿酸血症检出率男性高于女性(P< 0.05), 甲状腺结节的检出率则是女性高于男性(P<0.05); 甲状腺结节、肺结节和高尿酸血症的检出率呈现逐年升高趋势(P<0.05); 每年检出的疾病随年龄变化的态势各不相同, 其中血脂异常、甲状腺结节、肺结节、心电图异常、前列腺异常的检出率随着年龄的增长而增加(P<0.05). 表明慢性非传染性疾病已成为影响教职工健康的首要危险因素. 因此, 应倡导科学的生活方式, 积极进行健康体检, 建立健康管理档案, 并进一步强化健康管理理念和教职工的健康意识, 尽可能改善教职工的健康状况.  相似文献   
9.
自适应光学校正技术可有效提升固体板条激光器的光束质量,但随着激光器输出功率的提升,输出光束口径逐渐增加,系统体积逐渐增大,自适应光学校正系统的设计难度也增加了。因此,在满足自适应光学校正系统中共轭探测等需求的前提下,统筹优化系统的尺寸参数,同时实现波前相位、光束质量评估等多参数的检测具有一定的研究意义。本文在系统整体尺寸为350 mm×180 mm×220 mm(长×宽×高)的条件下,研究实现了板条激光器输出160 mm×120 mm矩形光束多参数的检测。针对探测口径大、筒长限制、长出瞳距等技术要求,首先,利用双高斯初始结构的消像差特点,结合非球面技术,采用大倍率光束压缩后分光探测的设计方案,实现多参数的同时探测。其次,基于摄远成像和共轭成像等原理,确定系统初始参数。接着,建立仿真模型分析系统的成像质量和公差,为实验的搭建提供依据。最后,搭建实验平台验证设计结果。结果表明:所设计系统可在满足物像共轭、尺寸约束等条件下,实现对大口径矩形光束的共轭波前探测、光强均匀度检测和光束质量评估。实验测得被测光束β因子为1.24倍衍射极限,均匀度为73.8%,满足技术指标要求。  相似文献   
10.
食管鳞状细胞癌(ESCC)患者发病早期由于体内的肿瘤标志物种类少且含量低,难以在患病早期发现疾病从而快速反应并有效治疗。因此,找到一种合适的标志物对其进行快速高效检测是研究者亟待解决的问题。血小板衍生生长因子(PDGF-BB)在恶性肿瘤的早期诊断中具有极其重要的地位。该文基于酶循环放大荧光光谱设计了一种用于PDGF-BB检测的DNA生物传感器,利用特定位点剪切酶,实现了信号放大,检出限由1 fmol/L降至1 amol/L,大大提高了检测的灵敏度。该方法通过检测血液中PDGF-BB浓度,从而实现对ESCC的简单、快速、高效诊断,在生物化学和医学应用上具有重要价值。  相似文献   
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