具连续变量差分方程的比较定理及强迫振动

本文首先给出了具连续变量常系数线性差分方程存在正解的充要条件,然后利用它得出了带阻尼项的变系数差分方程振动的充分条件．     

胆固醇修饰富勒烯/γ-环糊精包结复合物的生物活性

采用Bingel-Hirsch反应合成了胆固醇修饰的富勒烯(CHL-C60),通过核磁共振(NMR)、质谱(MS)、元素分析对CHL-C60的化学结构进行了表征.γ-环糊精(γ-CD)对甾环具有较强的包结能力,能够与CHL-C60形成包结复合物(CHL-C60/γ-CD),从而有效提高CHL-C60的水溶性.紫外-可见吸收光谱和荧光光谱研究结果表明,CHL-C60能够从γ-CD的疏水空腔中解离出来,与人血清白蛋白(HSA)及牛血清白蛋白(BSA)形成稳定的复合体,其结合常数分别为5.73×104和7.05×104L.moL-1.无氧条件下,CHL-C60/γ-CD通过光诱导电子转移作用断裂pBR322质粒脱氧核糖核酸(DNA),其效率可达60.5%.     

流动注射电化学发光分析法测定氨苄西林

基于氨苄西林对鲁米诺在铂电极上弱的电氧化发光信号的强增敏作用与流动注射技术的结合,建立了一种测定氨苄西林的电化学发光分析新方法。该法测定氨苄西林的检出限为5.0×10-8g mL,线性范围为8.0×10-8～5.0×10-5g mL,相对标准偏差为2.0%(n=11)。已成功地用于样品中氨苄西林的测定。     

基于温和氧等离子体实现硫化钼P型掺杂的研究

采用一种处于电容放电模式(E-mode)的温和氧气电容耦合等离子体技术对薄层MoS2进行处理,实现了P型掺杂.通过光学显微镜、拉曼光谱、X射线光电子能谱和场效应晶体管的转移曲线测试,对MoS2的掺杂机理进行了分析,发现温和氧气等离子体处理过程中氧和钼能形成Mo-O键,从而提供额外的空穴使其电子浓度下降,最终导致其开启电压变高、输出电流下降,同时氧气的化学吸附诱导在MoS2层中引入了P型掺杂.此研究为实现MoS2的P型掺杂提供了新途径.     

环境气体的压力和性质对LIBS信号影响的实验研究

系统地研究了(Ar，He，air，)三种环境下的缓冲气体压力以及激光能量对铅黄铜样品中LIBS谱的影响，并分析了不同环境气体中LIBS的时间分辨特性，寻找合适的实验条件以提高LIBS技术用于痕量分析的灵敏度和准确度。     

Effect of helium implantation on SiC and graphite

Effects of helium implantation on silicon carbide(SiC) and graphite were studied to reveal the possibility of SiC replacing graphite as plasma facing materials. Pressureless sintered SiC and graphite SMF-800 were implanted with He+ions of 20 ke V and 100 ke V at different temperatures and different fluences. The He+irradiation induced microstructure changes were studied by field-emission scanning electron microscopy(FESEM), atomic force microscopy(AFM), and transmission electron microscopy(TEM).     

基于多视差函数拟合的集成成像深度提取方法EI北大核心CSCD

集成成像系统采用微透镜阵列记录空间场景信息,只有一次成像过程,在获取场景深度时,不存在相机的参数设置和校准问题,简化了深度测量过程,具有很大优势。但是由于该系统采集的元素图像分辨率低,容易受记录噪声影响,元素图像之间匹配困难。基于集成成像系统能够计算重构出多幅视图的优势,充分利用多幅视图提供的冗余信息来改善立体匹配情况。采用颜色相似性的自适应窗口在参考视图与其他视图之间进行立体匹配,得到参考视图与其他视图之间的视差信息,利用视差与视图对之间的抽样距离满足正比函数关系的性质,对多个视差值进行函数拟合,减少了由于记录噪声等因素产生的误匹配,物体深度层次的分辨更加准确。     

电势差计实验中常见故障的研究

本文就学生做自制电势差计测电动势实验中出现检验流计指针摆动异常的现象进行分析，研究其原因所在，找出相应的解决方法。     

基于指数加权-核在线序列极限学习机的混沌系统动态重构研究

利用指数加权在线核序列极限学习机(exponential weighted online sequential extreme learning machine with kernel, EW-KOSELM)辨识算法,开展了针对混沌动力学系统的动态重构研究. EW-KOSELM算法将核递归最小二乘(kernel recursive least squares, KRLS)算法直接延伸至在线ELM (extreme learning machine)框架中,通过引入遗忘因子削弱了旧数据的影响,并基于"固定预算(fixed-budget, FB)"内存技术,应对在线核学习算法所固有的规模不断增长的计算困难.将所提辨识算法应用于Duffing-Ueda振子的混沌动力学系统数值仿真实例中,对基于FB-EW-KOSELM的辨识模型与原系统的动态性能进行了定性与定量的分析校验,定性校验准则是基于对比辨识模型与原系统吸引子(轨迹嵌入)、庞加莱映射、分岔图、极限环完成的,定量校验准则包括对比辨识模型与原系统的李雅普诺夫指数与关联维.进一步将其分别应用于来自测量蔡氏电路产生双涡卷吸引子与螺旋吸引子的实测数据实验及某一实际混沌电路所产生的时间序列中,对于具有低信噪比的实测电压或电流数据还需进行了小波降噪预处理.通过分析辨识模型重构吸引子,实验结果表明,FB-EW-KOSELM算法具有良好的动态重构性能,能精确地再生出展示混沌动态行为的过程非线性模型,且具有与原混沌系统非常接近的动态不变性指标.     

随机多个随机变量之和的期望公式的一种新证法

用随机变量之和的分布的卷积公式直接给出随机多个随机变量之和的期望公式的证明 ,避免了原有的证明过程需引入条件期望和全期望公式的麻烦 .