Pulse source-system model and its amplitude versus frequency characteristics

I.IntroductionForlongtime,itisoneofveryimportantquestionsinbiomcchanicscirc1estosetupady-namicsmode10fhumancardioscularsystemI'-'1.Peop1ehaveexpectedtostudythecomp1cxcardioscu1arsystemfromtheviewofthesy5temtheoryandtheinformati0ntheory.Wea1sopayattentiontothetheory0fTraditi0nalChinescMedicine(TCM)anditsc1inicalexperience.Thepulseisdrivenbytheheartandtransmittedbyb10odflowthrougharteries.ItgOesa1ongwayfarfromtheheart,andarrivesattheradia1artery.Thusitisaffectedbynoton1ythecon-ditionofthehe…     

应用于增量式光电编码器的相关自适应滤波方法

为了改善增量式光电编码器的莫尔条纹光电信号质量,降低主计数信号中高次谐频的影响,提高信噪比达到输出稳定的正弦波形,本文深入地研究了莫尔条纹光电信号中的高频信号和噪音信号产生的原因及其相关自适应滤除方法.从宏观和微观两个方案分析光栅副的屏函数,研究莫尔条纹光电信号输出波形的不确定原因,并且提出采用相关自适应滤波方法将高频信号滤除保留原有基频信号.从相关自适应滤波的数学模型论证和推导该相关自适应滤波过程并讨论其自适应性.指出在设计该自适应滤波电路时需要重视的几个关键指标及其影响效果,完成相关自适应滤波的有效性分析.相关自适应滤波效果等价于一个中心频率为基频的窄带带通滤波器,当基频随机变化时其通带也会随之改变.通过相关自适应滤波技术较好地滤除计数信号中除基频外所有高频分量和放大电路所引入的加性高斯白噪音.实验证明：莫尔条纹光电信号的失真度被降低8倍相关自适应滤波方法能使莫尔条纹光电输出波形趋近于标准正弦波,获得更高的信噪比.     

梁山慈竹微纤丝角的X射线衍射技术解析及对拉伸力学的影响

采用X射线衍射技术对梁山慈竹微纤丝角(MFA)的变异特性进行了研究,并就微纤丝角对拉伸力学的影响进行了分析。结果表明,梁山慈竹微纤丝角随竹龄增加的变化较小,三年生竹的微纤丝角最大,为8.521°,二、三年生竹微纤丝角的平均值明显大于四、五年生竹,差异绝对值小于0.1°。竹秆基部、中部和上部微纤丝角的平均值分别为8.499°,8.497°和8.483°,变异系数在5%左右。微纤丝角从竹青到竹黄呈增大的趋势。方差分析表明,径向部位对微纤丝角有显著性影响,竹龄和纵向部位对微纤丝角无显著影响。顺纹拉伸强度和杨氏模量呈线性相关(r=0.57)。微纤丝角对力学性能有一定影响,拉伸强度和杨氏模量中分别有35%和43%的变异由微纤丝角引起。     

基于非凸正则化项的合成孔径雷达图像分割新算法

合成孔径雷达图像中乘性噪音的存在使合成孔径雷达图像分割变得非常困难.针对这一难题,本文以提高分割准确度,保护图像的几何结构边缘和提高算法的鲁棒性为目的,提出了一种适用于处理合成孔径雷达图像分割的新模型.新模型结合合成孔径雷达图像的区域和边缘信息,首先通过引入非凸的正则化项,定义了能量泛函;然后极小化能量泛函,建立了水平集函数演化的偏微分方程;最后对水平集演化方程的数值求解,实现了对合成孔径雷达图像感兴趣区域的分割.分别采用仿真图像和实测合成孔径雷达图像对新模型进行验证,结果表明,新模型对合成孔径雷达图像具有很强的边缘定位能力,能使目标区域分割更完整.     

新型BODIPY荧光染料的合成及光谱性质研究

传统的BODIPY荧光染料具有荧光量子效率高、摩尔消光系数大、紫外吸收和荧光发射峰窄等优点,然而这类荧光染料普遍存在荧光发射波长短和Stokes位移小的缺点,因而限制了它们在体内生物传感及成像方面的广泛应用。为了得到荧光发射波长较长和Stokes位移大的BODIPY荧光染料,以BODIPY母核为基本结构,通过在它的8位连接吸电子性质的酯基来增加分子内电荷转移程度,同时在其3,5位引入供电子的芳香取代基增加分子的π共轭结构,合成得到了一类8位酯基取代的新型BODIPY荧光染料。所得到的新型BODIPY荧光染料的化学结构经过1H NMR, 13C NMR和HR-MS得以确认。光谱测试结果表明,这类染料的紫外吸收光谱(λ_abs=536 nm)和荧光发射光谱(λ_em=592 nm)与普通的BODIPY相比都发生显著红移(80 nm),并且保持了较高的荧光量子效率(Ф=0.43)。此外,这类BODIPY荧光染料的紫外可见吸收光谱和荧光发射光谱几乎完全分开,Stokes位移长达60 nm,可以有效地避免自吸收和生物样品的背景干扰。密度泛函理论计算结果表明,这种相对较大的Stokes位移主要是由于染料分子在基态和激发态下不同的几何构型所造成的。该类化合物的光物理性能受溶剂的影响小,是一类性能优良的新型荧光染料。细胞成像结果表明,染料1具有良好的细胞渗透性和光稳定性,可以实现对细胞的荧光成像。     

木材种类的近红外光谱和模式识别

木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。     

三维荧光结合三阶校正算法快速检测水中酚类化合物

苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害,且这些酚类化合物往往同时存在于水体。由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重,常规荧光方法不能实现直接快速测定。基于三维荧光光谱结合四维平行因子（4-PARAFAC）算法,对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据,探索三阶校正算法的“三阶优势”。通过引入温度维来构建四维数据阵,将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵,结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。为避免溶剂散射和仪器的影响,需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号,再进一步进行激发发射校正,得到真实光谱。然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析,对比两种算法的分析结果。结果表明,四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加,得到的四维数据可能含有丰富的高维信息,有助于改善对分析物的测量结果。四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%,预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1,预测相对误差低于10%,分析结果优于三维平行因子（平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%,预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1,预测相对误差高于10%）。实验表明,样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时,三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果,为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。     

Properties of Traffic Risk Coefficient

We use the model with the consideration of the traffic study the relationship between the traffic risk coefficient interruption probability （Physica A 387（2008）6845） to and the traffic interruption probability. The analytical and numerical results show that the traffic interruption probability will reduce the traffic risk coefficient and that the reduction is related to the density, which shows that this model can improve traffic security.     

不完备信息系统中扩充关系的研究

为了能够有效地分析处理不完备的信息系统，必须对现有的Rough集模型进行扩充。分析研究了现有的几种比较有影响的基于Rough集的扩展关系，提出了一种处理不完备信息系统的约束非对称关系，并对这些扩充关系进行了分析比较。还提出了基于这种关系的上近似和下近似概念，以及正区域、近似精度、近似质量和依赖关系等相关概念。     

Output Characteristics of Photoelectric Slip Sensor Based on Micro-vibration Detection

In order to achieve the manipulator＇s soft grasp function, the key is to have slip sensors with fine performance. Depending on the elastomer and photoelectric elements installed in the hand, the sensor transforms the slippage between the grasped object and the robot＇s hand to electric signal, thus the slippage can be detected. It will cause elastomers＇ micro-vibration when the object is slippage. Based on the vibration theory, dynamic theory, light intensity theory and elastic deformation theory, derived is the conclusion that the object＇s slippage acceleration relativing to the robot＇s hand has linear relationship with the photoelectric elements＇ output voltage＇s differential, and then the model for slippage distinguishing is set up.