基于位姿图优化的MEMS-INS/GNSS行人融合定位方法

为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。     

FFT动态相位重建算法的滤波窗影响分析

为了优化相位重建算法，针对波面干涉图的傅里叶频谱，分析了不同滤波窗口的分布特征和频谱响应，通过计算机仿真和实验测试，确定了FFT动态相位重建算法的最佳滤波窗口类型。其中处理仿真干涉图重建的波面与原始波面的波面峰谷值残差为0.008 5λ，波面均方根值残差为0.000 1λ；处理实验干涉图获得的波面与移相干涉测量法获得的波面峰谷值残差为0.009 3λ，波面均方根值残差为0.000 5λ。结果表明:选取Hamming窗进行滤波处理并重建的相位经拟合后得到的波面较参考波面的面形残差最小，相位重建精度优于0.01λ，可进一步应用于大口径光学元件的测量中。     

基于直接注射-多级质谱全扫描技术的人血红蛋白快速肽图分析

利用液相色谱–串联质谱法(LC-MS/MS)进行肽图分析,是目前单克隆抗体等蛋白类药物质量控制的主要方法,然而,LC-MS/MS分析具有费时、费溶剂和成本高等缺点。本研究以人血红蛋白(Human hemoglobin, Hb)为例,考察利用直接注射–多级质谱全扫描技术(DI-MS/MS^ALL)进行肽图分析的可行性。Hb经胰蛋白酶水解后,多肽样品通过流动注射泵直接注入QTOF-MS离子源,采用MS/MS^ALL记录MS¹谱图以及每个单位质荷比窗口(1 Da)的MS²谱图信息,所获得的质谱信息与Skyline软件给出的21个理论肽段质谱信息进行匹配,初步指认了20个肽段。常规的LC-MS/MS肽图分析检测出了所有21个理论肽段。DI-MS/MSALL的MS¹图谱与LC-MS/MS的平均MS¹图谱相近,主要为各肽段带电荷数1～4的准分子离子信号,以双电荷为主,而MS²图谱均以y⁺离子为主。因此,DI-MS/MS^...     

羟丙基甲基纤维素在干法烟草薄片胶粘剂的应用研究

为研究羟丙基甲基纤维素(HPMC)在干法烟草薄片的应用价值,将其与3种常见胶粘剂(瓜尔胶、魔芋胶和羧甲基纤维素钠(CMC)进行对比,对不同胶粘剂体系的水溶液粘度测试、薄膜傅里叶红外光谱测试,胶粘剂及相应薄片的350℃低温热裂解分析和对应薄片抗张强度测试。结果表明：1wt%含量的HPMC水溶液10 min即可溶解,并可在烟草薄片的加工过程中调节涂布液粘度;HPMC与其他3种胶粘剂复配后存在氢键等物理交联作用,提高了对应胶粘剂制备的干法烟草薄片的纵向抗张强度,均>0.5 kN/m; 1wt%用量HPMC制备干法烟草薄片热裂解产物中有毒和刺激性物质含量低,分别为1.83%和5.31%。本文研究表明HPMC制备的干法烟草薄片综合性能较好,有较好应用价值。     

共沸点存在的充分条件

以纯液体蒸气压和亨利系数为出发点,讨论了二组分气液相图存在共沸点的充分条件。结合纯液体蒸气压和亨利系数的物理意义,对共沸点存在的条件进行了说明。     

1,3-双[3-(1-甲氧基-2-羟基丙氧基)丙基]封端聚硅氧烷的合成

以1,3-双[3-(1-甲氧基-2-羟基丙氧基)丙基]四甲基二硅氧烷和八甲基环四硅氧烷(D4)为原料,通过阳离子催化开环聚合制备了1,3-双(3-(1-甲氧基-2-羟基丙氧基)丙基)封端聚硅氧烷,研究了反应温度,反应时间,催化剂种类及加入量对于聚合反应的影响,结果表明,最佳反应条件为:反应温度65℃,反应时间24h,浓硫酸作为催化剂加入量为反应物质量的0.3%,此时反应拥有最高的转化率。通过红外光谱与核磁共振光谱对产物进行了表征。     

裂解-气相/质谱法分析木屑物证

木屑是一种在各种案件现场中出现几率较高的微量物证,但由于其化学组成复杂、难溶,高分子组分之间的差异不显著,所以一直未建立有效的鉴定方法.采用裂解-气相/质谱技术(PY-GC/MS)对不同树种木屑难溶物进行分析,结果发现:不同树种木屑难溶物的总离子流图特征相似,即每种木屑难溶物的总离子流图中都有一组特征峰.但个别组分有差异.     

基于GANs网络的条纹图正交化方法

提出一种利用深度学习强大的隐式建模能力解决单帧条纹图正交化存在的欠采样问题,结合条纹图降噪归一化技术,利用对抗生成网络的特征先验,构造了一种条纹图轮廓项数字方式的π/2相移网路,实现了单帧条纹图的正交化,放松了应用解析模型法实现条纹图正交化时的严格要求。通过标签图像对训练后,该网络成功地实现了归一化后的条纹图的正交化,进而高精度地实现了单帧条纹图的相位解调。仿真和实验分析证明,与基于Riesz变换的数字相移方法相比,所提方法求解更可靠,能有效地恢复测量相位。以现有的多帧高精度相移算法的解调结果作为参考值,实验结果表明所提方法的相位误差分布在0.05 rad以内,为瞬变场和物体三维轮廓测量提供了一种途径。