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161.
柠檬桉叶挥发性成分的提取及成分分析 总被引:6,自引:0,他引:6
采用水蒸气蒸馏法从柠檬桉叶中提取挥发油中的油相成分,用乙醚作为溶剂从蒸馏残液中萃取挥发油中的水溶性物质,利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)分析二者的化学成分并进行比较。柠檬桉叶挥发油油相成分的得油率为1.36%(以鲜重计),确认了其中的37种成分,占油相成分总量的97.36%,其中有12种碳氢化合物和25种含氧化合物,其主要成分为香茅醛(57.00%),其后依次是香茅醇(15.89%)、乙酸香茅酯(15.33%)。水溶性成分的得油率为0.48%(以鲜重计),确认了其中的10种成分,占水溶性物质总量的82.05%,主要为醇类物质,其主要成分为顺-对烷-3,8-二醇(53.43%)和反-对烷-3,8-二醇(16.48%)。 相似文献
162.
研究了非线性双光子Jaynes-Cummings(J-C)模型系统中原子偶极矩高阶压缩的时间演化特性及其产生条件。结果表明,在弱场条件下,原子偶极矩色散或吸收分量的二阶和六阶量子涨落可被周期性压缩,非线性修正项或失谐量以及热噪声对压缩程度有显著的影响。 相似文献
163.
为解决低信噪比条件下水下目标识别率低的问题,提出一种适用于多通道水听器阵列的深度学习水下目标识别方法。首先是采用子通道特征级联的方法利用多通道信息;在特征提取方面,采用对信号的不同频率区间进行加权的特征提取器,并对提取的特征进行正则规整;最后采用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)实现目标识别。实验首先在仿真条件下对所提出方法的有效性进行验证,结果表明在-15 dB信噪比条件下的五目标识别任务中,使用多通道级联特征的深度神经网络的识别正确率达到96.7%,显著高于基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法。在后续的湖上试验中,深度神经网络的平均正确率达到96.0%,进一步验证了所提出方法的有效性。 相似文献
164.
运用全量子理论研究了依赖强度耦合的级联三能级原子系统中双模压缩真空初态场的压缩及量子统计性质,并讨论了初始光场的压缩参量以及原子—光场单光子失谐量对光场非经典性质的影响. 相似文献
165.
166.
167.
168.
169.
170.
表面等离子体共振(SPR)传感系统有角度谱、光谱、强度、相位等解调方式,其中光谱型的(SPR)传感系统因可以使用光纤导光,将传感部分独立出来,可进行远距离传感和现场检测,并能有效缩小系统的体积。对称光波导型(SOW)SPR因金属膜层两边的折射率完全相同,表面等离子体波传播距离更长,穿透深度更深,比传统的SPR系统具有更高的灵敏度和分辨率。对对称波导型(SOW)SPR进行光谱解调研究,以MgF2-Au-MgF2结构的SOW-SPR为传感单元,同时以光纤输出的卤素灯为光源, 搭建了一套光谱解调的SOW-SPR检测系统,以不同浓度的葡萄糖溶液对系统折射率分辨率进行测量,得到2.8×10-7 RIU的分辨率。为SOW-SPR系统小型化、现场检测以及远距离探测提出一种可能实现的手段,具有很好的应用前景。 相似文献