利用多媒体技术进行大学物理教学的实践与思考

多媒体技术作为目前最先进的现代化教育手段,正越来越多地应用于各项教学活动中,成为教学现代化的必然趋势。现在我国条件较好的院校都在根据自己学校的特点,进行物理多媒体教学实践。 一、多媒体技术是物理教学良好的辅助工具 多媒体技术是将文字、声音、数据、图形、静态图     

走近纳米

本文介绍了当今世界科技的热门话题－－纳米技术，阐述了其研究对众多领域的重大影响，并展望了其光明的应用前景。     

同步-异步二维中红外相关谱检测掺假芝麻油

将同步-异步二维中红外相关谱和多维偏最小二乘判别法相结合定性分析掺假芝麻油。分别配置40个纯芝麻油和含有玉米油不同体积分数(3%~60%)的掺假芝麻油样品40个。室温下,分别采集所有样品的常规一维中红外光谱(650~4 000cm-1)。在研究纯芝麻油和掺假芝麻油的一维中红外光谱的基础上,以芝麻油中掺假的玉米油浓度为外扰,进行相关计算,得到同步和异步二维中红外相关谱矩阵,并对其进行标准化。分别提取标准化的同步和异步二维中红外相关谱主对角线上部分和下部分元素进行融合,得到同步-异步二维中红外相关谱矩阵。在此基础上,分别基于同步-异步二维中红外相关谱矩阵、同步二维中红外相关谱矩阵和异步二维中红外相关谱矩阵建立了三个定性分析掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型对预测集未知样品进行预测,其识别正确率分别为100%,96.2%和96.2%。结果表明:相对于同步和异步二维中红外相关谱,同步-异步二维中红外相关谱不仅包含了完整的掺假油特征信息,而且剔除了冗余信息,因此能取得更好的判别结果。     

乳腺组织的拉曼光谱线性模型研究

本研究甄选10个代表乳腺组织拉曼活性成分的基谱,在国内首次构建一种乳腺组织拉曼谱的线性回归模型。用2 000多个正常和非正常乳腺组织拉曼谱对该模型进行统计检验,模型显著性F检验的置信度全部为1,多元决定系数的平均值为0.95,表明线性模型假设成立、拟合效果良好。10个基谱代表脂肪、细胞质、细胞间质、DNA、血液、β-胡萝卜素、胆固醇等的拉曼谱,基谱的归一化拟合系数间接反映出这些成分的相对含量。用该模型拟合正常和肿瘤乳腺组织的拉曼宏观谱,病变前后细胞质和DNA的拟合系数增大、脂肪拟合系数减小,这反映出它们相对含量的增减,与已知的病理学结果一致。该研究有助于理解乳腺肿瘤组织的生化变化,并可能为分析该变化提供了有效手段。     

利用多媒体技术进行大学物理教学的实践与思考

 多媒体技术作为目前最先进的现代化教育手段,正越来越多地应用于各项教学活动中,成为教学现代化的必然趋势。现在我国条件较好的院校都在根据自己学校的特点,进行物理多媒体教学实践。     

是相速度还是群速度

指出利用德布罗意关系求解波的频率时，关于德布罗意波速度的一个常犯的概念性错误，并给出了正确解释和说明。     

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。