对固体圆二色光谱测试方法的再认识——兼谈“浓度效应”

对近期发展的固体圆二色(CD)光谱测试方法进行了概述、评价和比较, 着重探讨了“浓度效应”的存在使固体CD光谱失真的原因. 通过对本课题组和其他作者已报道的四种化合物的固体CD谱再测试的反思, 强调了依手性化合物的手性光谱学性质不同, 根据浓度梯度实验选择其合适测试浓度的必要性. 对固有手性的阻转异构化合物(S)-1,1'-联二萘酚(S-BINOL)进行了成膜法固体CD谱浓度梯度测试, 发现所得固体薄膜CD谱中也存在着“浓度效应”     

双核钯配合物［Ph_2P（o－C_6H_4CO）PdCl］_2·2CH_2Cl_

合成了双氯桥双核钯配合物［Ｐｈ_２Ｐ（ｏ－Ｃ_６Ｈ_４ＣＯ）ＰｄＣｌ］_２·２ＣＨ_２Ｃｌ_２进行了元素分析、红外光谱表征和晶体结构测定，研究了其催化氢化性能。在３０～８０℃、氢分压１．０～５．０ＭＰａ的范围内。发现该配合物是催化氢化丙烯酸为丙酸的有效催化剂．晶体［Ｐｄ_２Ｃｌ_２（Ｃ_（１９）Ｈ_（１４）ＯＰ）_２］·２ＣＨ_２Ｃｌ_２属Ｐ１空间群，ａ＝０．９３０４（３）ｎｍ，ｂ＝１．０３９２（２）ｎｍ，ｃ＝１．１０６２（３）ｎｍ；ａ＝１０２．７８（２），Ｂ＝９７．３５（３），γ＝９５．２５（２），Ｖ＝１．０２６４ｎｍ~３，Ｍ＝１０３２．１７，２＝１，Ｄｃ＝１．６７０ｇ／ｃｍ~３，ｕ＝１３．６９５ｃｍ~（－１），Ｆ（０００）＝５１２，用１９４５个独立衍射精修结构，最终Ｒ＝０．０３６。     

四川省重点河段水环境安全性评价

为研究四川省重点河段水环境的安全性,利用综合评价指数法和模糊综合评价决策的数学模型对主要水系干流和支流河段的水质安全性做出了评价.结果显示,岷江流域的水质安全性较差,主要的污染物为重金属汞和铁,沱江和涪江流域的水质安全性较好.     

汽车制造商分时租赁模式采用及产品线策略研究

考虑自有平台和第三方平台两种分时租赁方式,将汽车质量划分为性能质量和环境质量,构建销售模式、纯分时租赁模式和混合模式下的产品线策略模型,研究制造商产品线策略与商业模式之间的相互作用。研究发现,同品牌产品间竞争和合并效应是分时租赁模式影响产品线策略的两个关键因素。同品牌产品间竞争的加剧和合并效应的增大都会激励企业选择性能更好的车型而忽略其环境表现。分时租赁模式能同时改进利润与产品环境表现,但存在条件:当消费者价格敏感性较低时,使用成本高且合并效应小是实现同时改进的条件;当消费者价格敏感较高时,使用成本低且合并效应小则是同时改进的条件。     

一种基于分布式融合策略的声定位方法

随着城市环境中对各类目标声检测的需求的发展,开发分布式组网声探测手段越来越有必要。然而对于分布式组网声探测技术,当前的声定位方法对全链路的数据传输依赖程度较高,通信传输会带来巨大的带宽压力和很高的通信成本。因此,本文从能耗的角度研究分布式融合声定位的方法,提出通过分布式位置的声事件能量幅度进行目标的融合定位处理,并通过试验测试进行了可行性验证。验证结果表明,无线声感知网络可以在只接收幅度信息且激发少数节点的情况下实现对目标的定位,定位精度的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)不大于6 m。     

压电叠堆驱动式超声电机设计

该文研究了拟发挥压电叠堆大输出力的特点,并提出了一种压电叠堆驱动的超声电机。电机定子由压电叠堆与金属弹性体结构组成,定子在交变激励信号下产生行波振动,并通过摩擦耦合驱动转子旋转输出。该文制作了样机,并搭建了实验平台。测试结果表明,电机转速与驱动电压呈正相关关系。当驱动电压峰-峰值为310 V时,电机最大输出转速为42.55 r/min,输出扭矩为0.8 N·m。     

基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

基于3维激光雷达(LiDAR)的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法：采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图,利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹,结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法：采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配,采用基于2阶隐马尔可夫模型(HMM2)的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点,通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明,地图匹配准确率高于96%,定位平均误差约为30 cm,并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。     

面向鲁棒频谱感知的模糊K-means++算法

恶意用户通过向数据融合中心发送伪造的频谱感知数据,解决自身频谱资源短缺问题,但会极大地降低频谱感知系统的检测概率。为了解决此问题,提出了基于模糊K means++的数据融合算法。该算法首先引入模糊处理机制处理样本的数据特征值,以此来增加样本间的差异性;然后将模糊处理后的数据发送到融合中心,融合中心采用离群点挖掘的方法排除恶意用户,并对保留下来的用户进行融合,使样本向量具有鲁棒性;最后运用K means++算法对样本向量进行聚类。该算法利用轮盘法选择聚类中心,可有效抵御恶意用户的攻击,提高系统感知性能;无需知晓信号与噪声的分布等一些先验信息,也避免了繁杂的门限推导。从仿真结果可以看出,该算法对抵御恶意用户攻击具有突出的效果,有效提升了协同频谱感知系统的稳定性和鲁棒性。     

一种宽带注入锁定三倍频器

文章提出了一种宽带注入锁定三倍频器。在传统注入方式基础上,倍频器采用了推-推差分对输入信号进行二倍频,并将产生的二次谐波通过变压器耦合至注入管的源极共模点,增强了注入管源极共模点二次谐波。由于注入电流是由注入信号与源极共模点二次谐波进行混频而产生,因此注入电流也被增强,从而增大了锁定范围。除此之外,三倍频采用了四阶谐振器,谐振阻抗的相位在过零点被平坦化,锁定范围进一步被增大。采用标准CMOS 65 nm工艺设计三倍频,芯片面积为720×670 μm²,1.2-V供电时的功耗为15.2 mW。0 dBm注入功率下三倍频的锁定范围为19.2~27.6 GHz,对应的基波抑制比大于25 dB,二次谐波抑制大于35 dB。注入锁定三倍频器可满足5G收发机中本振源的要求。     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。