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21.
液相色谱法测定酱油中的乙酰丙酸 总被引:7,自引:0,他引:7
建立了高效液相色谱测定配制酱油中乙酰丙酸的方法,并测定了市售30个酱油中的乙酰丙酸含量。确定了酱油样品的最佳前处理方法,有效去除了酱油中的大量干扰成分。采用DIAMONSIL C18柱分离,以0.1%磷酸溶液为流动相。用紫外检测器在268nm波长下检测,分离效果良好,结果准确。采用外标法定量,乙酰丙酸浓度与其峰面积在一定范围内有良好的线性关系,相关系数为0.9999。平均加标回收率为95.6%~98.0%(相对标准偏差为1.3%~5.4%),检出限为0.0015mg/mL。在市售酱油中检出了乙酰丙酸,表明有部分厂家在酿造酱油中添加了酸水解植物蛋白液。 相似文献
22.
23.
以陆生植物美人蕉(Canna generalis)、紫背万年青(Rhoeo discolor)为对象,研究了其不同的种植方式对净化富营养化水体中磷的影响.结果表明,美人蕉、紫背万年青的双倍生物量组对水体中TP、DTP和DIP的去除率与它们的单倍生物量组呈显著性差异,植物对水体中P的去除效果随着植物生物量的适度增加而提高.两种陆生植物的复合种植体系对TP、DTP和DTP的去除率和单一种植体系差别不明显,说明美人蕉、紫背万年青的不同种植体系对水体中TP、DTP和DIP去除率的影响不大.从美人蕉、紫背万年青去除水体中TP、DTP和DIP的动态过程拟合模型可以看出各植物处理组对水体中不同形态P有良好的去除效应. 相似文献
24.
中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。 相似文献
25.
26.
基于ANSYS对CFETR真空室简化模型进行了2D/3D电磁分析,得到了真空室磁场强度以及电磁力的分布。分析结果显示2D/3D真空室的磁场强度及电磁力分布基本一致,这表明了可以使用2D模型替代3D模型对未来真空室简化模型进行电磁分析。 相似文献
27.
以典型发光材料——联苯乙烯衍生物(4,4’-bis(2,2’-diphenylvinyl)-1,1’-biphenyl,DPVBi)和红荧烯(5,6,11,12-tetraphenylnaphthacene,Rubrene)分别为蓝色、橙色发射体,通过在DPVBi中插入一层超薄Ru-brene制备了结构简单的非掺杂型白色有机电致发光器件,得到了低压启动、效率和色度俱佳的白色发光器件。器件启亮电压为3.1 V,最高电流效率为6.7 cd/A(流明效率5.5 lm/W或外量子效率2.8%),器件色坐标达到理想的白平衡点(0.33,0.33)。理想白光的获得归因于通过调整NPB/DPVBi界面到Rubrene的距离,实现了从DPVBi到Rubrene能量传递的最佳比例。 相似文献
28.
植被叶绿素荧光与光合作用关系密切,被认为是光合作用的有效探针。该研究利用成像高光谱传感器和无人飞艇构建了一套适用于低空叶绿素荧光探测的系统。针对低空叶绿素荧光探测中,太阳下行辐射光谱难以获取的情况,基于已有的aFLD方法,提出一种新的叶绿素荧光提取方法a3FLD,该方法利用了非荧光发射体,且考虑植被反射率在夫琅和费线附近的变化。通过模拟数据以及实测数据对两种提取结果进行了比较。模拟数据分析结果显示:当地物的反射率在夫琅和费线附近存在一定的变化时,a3FLD计算得到的荧光值误差小于aFLD,地物反射率变化越大,a3FLD的改进越明显。对低空高光谱影像数据的分析显示:aFLD和a3FLD提取不同植被的日光诱导叶绿素荧光相对大小关系相一致,与作物所处的生长阶段吻合。但aFLD荧光提取值比a3FLD高15%左右。aFLD的结果中有部分非荧光发射体得到较强荧光,a3FLD能改进此问题。结果显示,利用该系统和方法能够成功地提取到植被叶绿素荧光,且所提出a3FLD方法提取的结果优于aFLD方法。 相似文献
29.
30.
利用几何特性及神经网络进行人脸探测技术的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在人脸识别过程中 ,首先也是最重要的一个环节是人脸探测 ,因为一旦从图像中定位并提取到了人脸 ,那么下一步的人脸识别工作就变得非常容易。眼睛是人脸图像中最容易探测的部位 ,而且通过探测双眼来发现人脸最符合人的视觉习惯。提出了一种基于几何特征分析和人工神经网络的由粗到细的两级人脸探测方法。在第一级中 ,眼睛和脸是通过测量眼睛的尺寸和眼睛与脸的位置关系探测到的 ,第一级的输出是一个尺寸归一化的人脸 ,但偶尔也伴随着一个或多个因对复杂背景中与眼睛类似的物体的误判而得到的非人脸图像 ;第二级神经网络正是用来过滤掉第一级中被误判的人脸。实验表明 ,这种由粗到细的两级人脸探测系统具有很高的稳定性和探测正确率 相似文献