声色宝贝——最强大的掌上娱乐装备MP4

在很长一段时间里，MP3的诞生让我们因为能无时无刻陶醉在音乐这中而活跃非凡，但我们的眼睛还是如同生活在黑暗时代。     

非线性二进制序列的结构及复杂度分析

介绍对一类二进制序列产生器的分析方法,这类产生器使用具有非线性前馈运算的线性反馈移存器,是有特殊意义的一类产生器,因为它可以产生极长的“不可预测”的序列,其周期由线性反馈的连结方式确定,总周期的一部分——用它来预测周期的其余部分——则由非线性前馈运算所确定.线性反馈移存器是利用有限域上其特征方程的根来描述的,而非线性运算则是将附加的根添加到这种表示法中去.描述一个产生器所需的根的数目就是其复杂度的量度,它等于产生同一序列的最短线性反馈移存器的长度(即寄存器的级数).分析方法可用于任何二进制移存器产生器的任意组合情况,也能用于具有某种特定特性的复杂产生器的综合.虽然本文的讨论只限于二进制序列,但是其分析方法也可以很容易地推广分析任意有限域上产生多元序列的类似方法.     

电视同频干扰抑制系统的试验

电视同频干扰抑制系统是中央广播事业局1980年下达的科研项目.1981年10月在安徽省(?)县召开了技术鉴定会.会议认为,这项成果达到了原任务书提出的技术指标。本文介绍了电视同频干扰抑制系统工作原理及“电视同频干扰抑制器”使用方法。目前,电视同频干扰抑制设备已由安徽省广播器材厂定型生产。     

力学系统运动方程的矩阵表示法

本文阐述以矩阵形式建立力学系统运动方程的方法.采用矩阵形式可使动力学方程写得紧凑,以便于用电子计算机研究多自由度的力学系统.基于动力学基本规律、达朗倍尔-拉格朗日原理、哈密顿-奥斯塔拉格勒特斯基原理、以及高斯原理,列出了建立运动方程的方法.     

SDN/NFV技术演进趋势分析

作为未来网络领域的关键技术,SDN/NFV在工业互联网、5G切片、云化电信网络等应用场景先后成熟。2019年,SDN/NFV技术正式进入v2.0发展阶段。梳理了SDN/NFV技术的演进历程,归纳了其v2.0阶段的整体架构和关键技术,给出了我国产业界发展的建议。     

新显色剂2-[2-噻唑偶氮]-5-二乙氨基苯甲酸与铑显色反应的研究

本文合成了新显色剂2-[2-噻唑偶氮]-5-二乙氨基苯甲酸(TAEB),研究了它与铑的显色反应。结果发现,在pH4.0～6.5的缓冲溶液中,铑(Ⅱ)与TAEB形成一种绿色络合物。其最大吸收波长为674nm,表现摩尔吸光系数为1.44×10~5L·mol~(-1)cm~(-1)。铑含量在0～20μg/25ml范围内服从比尔定律。络合物中铑(Ⅱ)与TAEB的摩尔比为1:1。该方法灵敏度高、选择性好。常见的阴、阳离子不干扰,镍(Ⅰ)、钴(Ⅰ)和铜(Ⅰ)的干扰可用EDTA来消除,用于催化剂中微量铑的测定。结果令人满意。     

压电免疫传感器法检测蓖麻毒素

利用纳米金对石英晶体微天平(QCM)的表面修饰和质量扩增效应,建立了一种压电免疫传感器检测蓖麻毒素的新方法。首先在石英晶体的金电极上依次自组装1,6-己二硫醇和纳米金进行表面修饰,然后通过蛋白A定向固定蓖麻毒素多抗来制备敏感膜。利用纳米金的质量扩增效应设计了一种“毒素-单抗-蛋白A-纳米金”复合物,成功实现了对蓖麻毒素的检测,提高了传感器灵敏度和特异性。该传感器对蓖麻毒素响应的线性范围为0.50~10 mg/L,回归方程为△F=45.81Cric in 48.48(R=0.9986,N=10,P<0.01);检测灵敏度为45.81 Hz/(mg/L)。     

毛细管电泳免疫化学发光高灵敏检测人血清中肿瘤标志物甲胎蛋白

本文首次报道了人血清免疫反应后直接进样并利用毛细管电泳分离化学发光灵敏检测AFP的新方法, 检测结果与医院使用的全自动微粒子化学发光仪检测结果吻合.     

罗兰-C脉冲水下传播特性高精度预测理论算法研究

对罗兰-C脉冲水下传播特性预测模型算法进行推导研究,综合考虑了信号先沿陆海表面、再由空气入水传播时的路径损耗、相位延迟、色散效应及空气海水界面两侧场量的约束条件.分析了0~10m不同海水深度罗兰-C电场幅度与相位的变化,并与无畸变的标准场信号进行比较.结果显示:随着入水深度增加,色散效应导致脉冲前沿展宽,跟踪点相位超前.该结果去除了由参比场量近似引入的误差,精度更高.     

基于高光谱技术的培养基上细菌菌落分类方法研究

利用高光谱技术对培养基上细菌(大肠杆菌、李斯特菌和金黄色葡萄球菌)菌落进行快速识别和分类。采集琼脂培养基上细菌菌落的高光谱反射图像(390~1040 nm),在对波段差图像进行大津阈值分割的基础上自动提取细菌菌落光谱,并建立细菌分类检测的全波长和简化偏最小二乘判别( PLS-DA)模型。全波长模型对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别为100%和95.9%。此外,利用竞争性自适应重加权算法( CARS)、遗传算法( GA)和最小角回归算法( LARS-Lasso)进行波长优选并建立对应简化模型。其中,CARS简化模型在精度、稳定性及分类准确率方面均优于GA和LARS-Lasso简化模型,其对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别达到了100%和98.0%。研究表明,高光谱是一种细菌菌落高精度、快速、无损识别检测的有效方法。简化模型中优选的波长可以为开发低成本检测仪器提供理论依据。