基于SURF特征匹配的数字图像相关变形初值可靠估计EI北大核心CSCD

鉴于Newton-Raphson(N-R)迭代法的数字图像相关方法(DIC)对初值敏感等问题,提出了一种使用SURF(speeded up robust features)特征匹配的数字图像相关方法。SURF算法能匹配出变形前后图像的特征点对,并获得点对的坐标值,使用与匹配点对所在的子区相对应的仿射变换来初始估计子区的变形参数,获得兴趣点的估计值。根据估算的初值进行迭代优化,得到使归一化最小平方距离相关函数(ZNSSD)最小化的兴趣点位移值。实验中,分别用该法及传统的基于尺度不变特征变换(SIFT)的初值估计方法对鲤鱼鳞片拉伸变形图样进行处理,结果表明所提的初值估计方法更加精确有效,并能够使后续的N-R迭代优化快速收敛。     

含硫杯[4]芳烃衍生物的合成及其紫外光谱研究

合成并表征了三个新的含硫且带醇羟基的杯「４」芳烃衍生物,核磁共振研究表明这些杯「４」芳烃都是Ｃｏｎｅ构型,对这些化合物的紫外光主普研究表明,在非极性溶剂中,在相对高浓度中,杯芳烃衍生物以形式存在。     

熵最小算法解析中药挥发油GC-MS谱中同分异构体的研究

采用以熵最小算法为基本原理的化学计量学方法,结合气相色谱-质谱联用分析法,对玫瑰精油及茉莉花挥发油中的2对同分异构体重叠峰进行重建分析,并分别得到各组分的重建质谱,同时采用NIST数据库相似度检索、质谱碎片信息比对及程序升温指数对分析得到的各组分进行定性分析。通过分析,分别从玫瑰精油和茉莉花挥发油的GC-MS重叠峰中分离得到1对同分异构体。分析结果显示,采用熵最小算法可以成功地对重叠峰中的各组分进行定性分析。该研究为类似同分异构体混合物中各组分的测定提供了参考。     

用熵最小算法解析桂郁金挥发油GC-MS重叠谱

采用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对桂郁金中提取的挥发油成分进行检测,同时用熵最小算法对其中的共流物色谱峰进行解析,并通过质谱库检索和程序升温保留指数相结合的方式对解析得到的各纯组分进行定性分析。将桂郁金挥发油各组分的质谱数据直接与美国国家标准及技术研究所(NIST)数据库进行比对,鉴定出38个化合物;在挥发油的色谱图中,存在一些因分离不完全而导致的共流物色谱峰,以保留时间为1 106.52~1 108.38 s及1 184 s的色谱峰为例,经熵最小算法解析,共发现5个纯组分。采用熵最小算法可以清楚地对共流物色谱峰进行解析并得到所包含的各个纯组分,该法可提高复杂成分定性定量分析结果的准确性。     

杯[4]芳烃衍生物的合成及其离子萃取性能

合成了两种含N的杯[4]芳烃衍生物,^1HNMR表明它们都是Cone构型,研究了它们和过渡金属离子的络合作用,结果表明,在杯[4]芳烃二个相对的酚羟基上引入Schiff碱桥联基因,可以大大增强其与金属离子的络合能力。