用于截瘫FES行走的三维上肢力动态测量系统

功能性电刺激(FES)技术已被广泛用于截瘫病人行走能力的恢复,但作为评估截瘫FES行走效率的重要指标,三维上肢力状况的研究至今仍十分有限,亟待深入开展。本文研制出了一套可用于截瘫FES行走的三维上肢力动态测量系统,该系统在一个标准步行器框架上装备有 12个应力应变片电桥,通过专用的隔离放大及A/D转换装置与计算机相连,经过标定后,截瘫FES行走时的上肢支撑力数据就可以被系统实时获得并显示。测力系统在应变片位置的确定以及“冗余-优化”方法的采用等多个方面保证了测量的可靠性和准确性,后续的校准实验显示系统的非线性、交互干扰和力学精度误差分别小于 2. 901%, 3. 188%和 1. 01%。研究中,一例截瘫患者作为志愿者按照正常的FES行走训练程序进行了相关测试,以验证新系统在行走能力评估方面的临床前景,结果表明其可用于: 1)截瘫FES行走效率的评估; 2)病人自我训练的控制指导; 3)作为反馈信号选择一种有效的FES模式和阵列。     

0.56GeV C6+离子在YIG上的辐照效应

用穆斯堡尔谱学、正电子湮没技术和高分辨电子显微镜等方法研究了高能碳离子在石榴石铁氧体材料上的辐照效应,辐照效应引起材料微结构变化源于缺陷和缺陷团,导致缺陷周围磁结构变化,内场趋向各向同性,辐照并且使得晶胞参数变大;引起材料磁性能变化源于由于O~2—空位形成而使超交换场降低,从而减小超精细场。 The vacancies and vacancy clusters induced by the irradiation lead to the change of themagnetic structure around the defects. The reduction of the hyperfine magnetic field is caused by thelower superexchange field due to the formation of the O~(2-) vacancies. The change of direction of thehyperfine field has been also observed in Mossbauer spectra. On the other hand, the X-raydiffraction showed that the defects give rise to an increase of the lattice constant of the samples.     

一种基于R语言的大孔吸附树脂预测模型的构建

针对精准筛选高选择性分离中药多糖的大孔吸附树脂时间冗长、操作繁琐的现状,该文构建了一种快速筛选大孔吸附树脂的预测模型.采用R语言建立大孔吸附树脂参数、葡聚糖分子量与吸附量之间的多源信息模型,利用多源信息模型快速预测和筛选对中药多糖具有最佳吸附效果的大孔吸附树脂类型.所建多源信息模型的相关系数(r2)为0.901 2,P...     

基于高剪切分散乳化技术的黄芪中黄酮类化合物提取方法及动力学研究

利用高剪切分散乳化(High shear dispersing emulsifier,HSDE)技术为样品前处理方法,以甲醇为提取剂.通过单因素实验、L9(34)正交试验,优选出HSDE提取黄芪中4种黄酮类化合物(毛蕊异黄酮-7-O β-D葡萄糖苷、毛蕊异黄酮、芒柄花素、芒柄花苷)的最佳条件为:料液比1∶20,转速16000 r/min,时间180 s.在此提取条件下进行黄芪提取的动力学研究,结果表明,黄芪中4种黄酮类化合物的HSDE提取过程符合准二级动力学方程特征.以时间(t)为横坐标,时间与峰面积的比值(t/A)为纵坐标,进行线性拟合,方程分别为:毛蕊异黄酮-7-O-β-D-葡萄糖苷:y=0.00974x+ 0.00869,R2=0.99736;毛蕊异黄酮:y=0.00153x+0.01654,R2=0.9862;芒柄化素:y=0.00196x+0.02322,R2=0.98492;芒柄花苷:y=0.00527x+ 0.046,R2=0.99228.在实验的基础上推测其提取机理为气蚀效应、机械效应和剪切效应的协同作用.     

大孔吸附树脂预处理-HPLC法测定甘肃棘豆中苦马豆素含量

应用大孔吸附树脂为样品前处理技术,对甘肃棘豆中干扰苦马豆素含量测定的化合物进行选择性吸附除杂,以HPLC法测定样品中的苦马豆素含量.方法的平均回收率为92.81%(相对标准偏差为3.67%),日内和日间精密度分别为1.40%和3.98%,线性范围为0.022～0.730 mg/mL,方法检出限为0.010 mg/mL.方法可有效去除苦马豆素测定的干扰化合物,适用于甘肃棘豆中苦马豆素的含量测定.     

高速逆流色谱技术分离纯化天然产物中黄酮类化合物的研究进展

高速逆流色谱(HSCCC)技术是一种连续高效的新型液-液分配色谱技术,在中药、生化、食品、天然产物化学、环境分析等领域有着广泛的应用.本文综述了部分利用高速逆流色谱技术分离纯化已知和未知黄酮类化合物的文献报道,并介绍了几种新近发展的高速逆流色谱以及其在分离纯化黄酮类化合物和其它化合物中的应用.     

HPLC法同时测定油橄榄叶中的5种多酚类化合物含量

建立了HPLC法同时测定油橄榄叶抗糖尿病有效部位中的5种多酚类化合物含量。优选的色谱条件为:色谱柱:Sinochrom ODS-BP柱(250×4.6 mm,5μm);DAD检测器;检测波长:230 nm;流速:1.0 mL/min;柱温:30℃;进样量:10μL;流动相:水(A)+甲醇(B),梯度洗脱:0~5 min,30%B;5~20 min,30%B~52%B;20~25 min,52%B~50%B。在优选的色谱条件下,5种多酚类化合物能够得到较好的分离。日内RSD为1.4%~2.6%,日间RSD为0.8%~2.8%,回收率为97.1%~113.2%。方法可用于测定油橄榄叶及其抗糖尿病有效部位中的5种多酚类化合物的含量。     

聚吡咯@二氧化锰/碳纳米管薄膜电极的制备及在高性能锌离子电池中的应用

中性/弱酸性水系锌锰电池因其能量密度高、价格低廉、环境友好等优势受到广泛关注。然而,现有的二氧化锰正极材料存在导电性能差,在充放电过程中易于溶解等问题。这严重影响了电池的倍率性能和循环稳定性,阻碍了中性锌锰电池的应用。为了解决上述问题,本文设计了以碳纳米管(CNT)网络薄膜为导电基底沉积聚吡咯(PPy)包覆二氧化锰(PPy@MnO₂/CNT)的多级结构电极。碳纳米管和聚吡咯组装形成高比表面积的三维交联导电网络,为活性材料提供了快速的电子、离子传输通道;聚吡咯包覆纳米级二氧化锰能够有效地抑制二氧化锰的溶解,进而提升电池的倍率特性和循环稳定性。以PPy@MnO₂/CNT作为正极材料组装的水系锌锰电池在1 A·g^-1的电流密度下,比容量达到210 mAh·g^-1,循环1000圈后,电池依然具有较高的容量保持率(85.7%)。本工作的导电聚合物包覆活性物质的策略可为发展高稳定柔性储能器件提供新思路。     

基于多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测

提出了一种多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测算法.选择多个不同的异常检测器,并利用自适应窗宽非参核密度估计方法估计其各自的输出分布,保留了多通道光谱图像数据的“长尾”特性,且避免了先验模型假设带来的模型误差.将各原始检测器的输出投影到具有标准正态边缘分布的变换空间中,利用变换空间中模型化的最大熵融合规则实现多检测器的决策级最优概率融合.在原数据空间通过似然函数的检验完成多通道光谱图像的目标检测.利用机载EPS-A航拍多通道光谱图像进行了实验,实验结果表明了算法的有效性.     

多光谱数据融合和GANs算法的COD浓度预测

水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光谱和近红外(NIR)光谱进行多光谱数据级融合(LLDF)和特征级融合(MLDF),进而构建基于生成对抗式网络(GANs)算法的COD浓度定量预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制COD标准液样本,分别采集标准液的UV光谱(190～310 nm)和NIR光谱(830～2 100 nm),对获取到的UV和NIR光谱数据进行一阶导数和Savitzky-Golay (S-G)平滑的预处理,消除基线漂移和干扰噪声;基于预处理过的光谱,直接进行数据级和特征级的数据融合,结合GANs算法搭建COD浓度预测模型。并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测偏差来对模型进行评价。结果表明,不论是特征级融合模型还是数据级融合模型都不够理想。分析原因可知,由于UV和NIR波段数据量不均衡,导致NIR波段掩盖掉了UV光谱的模型贡献度,让光谱融合失去意义。为了避免融合失败,拟采用归一化的方法处理多光谱数据,并讨论了标准归一化(SNV)、最大最小归一化(MMN)和矢量归一化(VN)对建模的影响。将经过归一化后的UV和NIR光谱数据再次进行融合,分别作为GANs模型的输入X,将真实测量COD值作为输出值Y,建立不同归一化方法处理后的COD浓度预测模型。建模结果显示,采用不同归一化方法对多光谱数据融合模型的影响较大,不论是数据级融合模型还是特征级融合模型的预测精度较未归一化之前有明显的提升,其中采用最大最小归一化的预测模型效果提升最为明显。与单一谱源的全波长UV波段的GANs预测模型、全波长NIR波段的GANs预测模型进行对比来验证多光谱数据融合GANs预测模型的精度,结果表明：基于UV和NIR光谱的特征级光谱融合模型的R2为0.994 7,RMSEP为0.976,比数据级融合的预测模型误差降低了52.9%,预测回收率为98.4%~103.1%,远好于其他几组,模型的泛化能力更强,预测精度也更高。与单一谱源的预测模型相比,多光谱数据融合能反应更多的水体样品的化学信息,更加全面揭示水体的污染物程度,从不同的层面上反应水体中污染物的差异,为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。