藤黄酸重排反应产物研究

藤黄酸能显著抑制多种人类肿瘤细胞的增殖,在酸性环境中易发生重排反应,其重排产物对肿瘤细胞也具有很强的抑制作用.通过波谱技术确定了两个藤黄酸的重排反应产物的结构并归属了其波谱数据.细胞毒活性测试显示,两个重排产物对A549,HCT116和MDA-MB-231显示很强的抑制作用.     

黑体热辐射光谱的宽度与对称性研究及其应用

在获得归一化黑体热辐射光谱图的基础上,定义了黑体热辐射光谱的相对宽度RWη和对称性因子RSFη两个重要参数,并对这两个参数的理论结果予以实验验证,从而可以构成一种新的测温方法,并可望建立一种新的温度标准.     

C/C-SiC复合材料的制备及其湿式摩擦磨损性能研究

采用T700炭纤维针刺毡,经超声振动渗硅、化学气相沉积(CVD)、硅化处理及液相浸渍/炭化新工艺制备SiC呈"岛状"分布的C/C-SiC复合材料,利用偏光显微镜和扫描电子显微镜观察其微观组织结构并分析其形成机制,在MM-1000型湿式摩擦磨损试验机上研究C/C-SiC复合材料的摩擦磨损性能.结果表明:在初始转速恒定的条件下,动摩擦系数随制动比压的增加而逐渐减小;当制动比压恒定时,摩擦系数随初始转速的增加呈现出先增大而后降低的趋势;在本文试验条件下,摩擦系数稳定在0.088～0.126之间;在300次磨损试验后,其磨损量检测值为0.     

高效液相色谱法同时测定秋葵干蔬中的脂溶性维生素A、E、K3

建立了同时测定秋葵干蔬中脂溶性维生素A、E、K3的反相高效液相色谱法.样品皂化后,采用C18色谱柱(150 mm×4.6 mm,5μm i.d.)进行分离,以甲醇为流动相,流速1.0 mL/min,二极管阵列检测器(DAD)在325、290、244 nm波长下同时检测,外标法定量.结果表明,脂溶性维生素A、E、K3在0...     

碳化钨制备中升温速率对Pt-WC/C电氧化甲醇催化性能的研究

本文采用程控升温还原法(TPR)制备了碳化钨颗粒,然后使用EG+NaBH4作为还原剂制备了Pt-WC/C催化剂,详细地研究了碳化过程中升温速率对碳化钨样品的形貌以及Pt-WC/C对电氧化甲醇催化性能的影响.XRD分析结果表明所有获得的样品均为WC,是多晶的六方结构,且改变碳化过程中升温速率不仅直接影响到样品表面形貌,而...     

多源异质大数据线性模型的分布式统计推断

本文考虑多源异质大数据下线性模型的分布式统计推断问题.首先,提出针对模型参数的通信有效的分布式聚合估计及算法,并在一些正则条件下证明所得到的估计量的最优性和渐近正态性.其次,针对模型中的异质性检验问题,给出了分布式检验方法.最后,通过数值模拟研究,对本文所提出估计和检验方法的优良性进行验证.     

基于改进的主成分分析法宽带光谱反射率重建

为了降低光谱反射率重建设备的复杂度和成本并且在宽带光谱上进行更高精度的反射率重建,采用宽带多光谱成像的方法,将投影仪的红、绿、蓝三色光作为光源,用彩色数码相机对光谱图像进行采样。在主成分分析法的基础上引入加权系数,以及误差校正函数,利用改进后的方法重建色卡、染色纸张、油画表面的反射率。选取表征反射率重建精度的均方根误差、拟合度系数、光谱匹配偏度指数3个指标,对所提方法与主成分分析法和加权伪逆法的重建结果进行对比,结果表明：所提方法的重建精度较主成分分析法提高了约45%,较加权伪逆法提高了约30%;由所提方法计算的反射率重建的颜色色差值也优于后两者。     

远程Ar等离子的发射光谱研究

远程等离子体可以有效避免电子与离子碰撞产生的刻蚀作用,加强自由基反应,取得更好的改性效果,在膜材料领域具有重要的应用价值。为了更加深入研究远程等离子体中电子状态及其变化规律,采用发射光谱法对远程Ar等离子体进行了诊断,研究了射频功率、反应腔室内压强、距放电中心距离对远程Ar等离子体发射光谱强度、电子密度和电子温度的影响。结果表明,在690～890 nm区域中特征峰较为集中,由ArⅠ原子谱线占主导,且谱线强度的变化规律和电子密度的变化规律相同。通过玻尔兹曼斜率法选取3条ArⅠ谱线计算了不同放电参数下的电子温度。电子温度随射频功率、反应腔室内压强、距放电中心距离的改变而改变。射频功率从30 W增加到150 W时,电子温度从3 105.39 K降低至2 552.91 K。压强从15 Pa增加到25 Pa时,电子温度从3 066.53 K降低到2 593.32 K,当压强继续增加到35 Pa时,电子温度则增加至2 661.71 K。在距放电中心0～10 cm处由于等离子体电位增大,电子温度上升,而10 cm后电子温度不断下降在距放电中心80 cm处趋于0 K。通过分析ArⅠ696.894谱线的...     

批量高速二维码视觉检测识别系统

针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统。首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法。在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力。最后分析系统识别率与二维码运动速度的关系并比较实验结果。通过实验验证,在1800张的测试数据集中,二维码移动速度在296.8 mm/s情况下,无噪声图像中每个二维码定位识别平均时间为17.8 ms,有噪声图像为21.3 ms,识别率均为100%,该系统满足实时在线检测需求。     

计算机制半周视彩色彩虹全息体视图

基于模式/模群复用的多模光纤通信系统是目前光通信领域的研究热点。系统中存在多个模式/模群,如何准确识别它们是提升传输系统性能的关键问题之一。提出了一种基于深度学习的多模光纤模式与模群的智能识别模型,通过引入全卷积神经网络(CNN),对噪声影响情况下线偏振模式及其模群进行仿真和实验研究。首先,基于多平面光转换模式复用器件和普通OM2多模光纤,搭建10个模式(LP01、LP11a/b、LP21a/b、LP02、LP12a/b、LP31a/b)及其对应的3个模群的光场信息获取的仿真和实验平台,利用大量数据进行训练和验证。实验结果显示,模式/模群的总体识别率可达到100%。通过将获取的模群光场图片重构为低分辨率图片,研究低密度光电探测器阵列接收条件下,智能识别模型的识别性能。实验结果显示,采取4×4光探测器阵列接收光场信息时,能获得98.3%的识别效率。本研究表明提出的智能识别模型具有良好的光纤模式/模群智能识别能力,其在多模光纤通信系统性能提升与智能光性能监测方面具有一定的应用潜力。