压缩感知在化学交换饱和传递磁共振成像中的应用

化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像(MRI)技术越来越多地应用于探测细胞蛋白质及其微环境属性的研究,在临床方面显示巨大的应用前景.但由于蛋白质浓度较低和采集的信号灵敏度较差,获取CEST MRI需要花费较长的时间.我们试图在满足CESTR MRI定量分析精度要求的条件下,通过压缩感知技术减少图像采集时间.实验测量数据结果显示压缩感知在数据降采样率小于等于5的条件下获取CEST的定量效应与完整采样获取的数据无显著性的差异.研究表明压缩感知应用于CEST MRI是可行的.     

金属-有机骨架材料在样品预处理中的应用

金属-有机骨架材料(Metal-organic frameworks,MOFs)具有超大的比表面积和孔容积、可调的孔径和拓扑结构、良好的热稳定性等优点,因而被广泛用于气体储存、催化、吸附和分离等领域。近年来,以MOFs为吸附剂的样品预处理研究已引起广泛关注。本文综述了近7年来MOFs应用于样品预处理,如采样、固相萃取和固相微萃取等的研究进展,并对这一领域进行了展望。     

激光干涉光路偏振移相误差分析

成像光谱仪能够获得目标表面图像特征和频谱特性,提高目标识别分析能力,在军用、民用领域有广泛应用。红外焦平面阵列的等光程间隔采样特性是限制光谱仪分辨率的重要因素。激光干涉光路与成像系统同光路,为红外焦平面阵列提供采样触发信号,实现等光程差采样。通过搭建激光偏振移相干涉光路,对干涉信号幅值和相位差进行理论分析和实际验证,最终调试得到两路正交干涉信号,相位差范围为84.6°~93°,反射透射光强幅值比例小于1∶1.05。实验结果表明,干涉光路中1/8波片角度、偏振分光片角度、探测器位置等参数是影响干涉信号幅值和相位差的重要因素。     

吸收液采样-顶空-气相色谱法测定废气中吡啶

用吸收液采集废气样品,顶空进样,采用气相色谱法测定进样气体中吡啶的含量。用DB-FFAP毛细管色谱柱分离,氢火焰离子化检测器测定。优化的试验条件如下:①采用多孔玻板吸收瓶采集样品;②吸收液的体积为45mL;③采样流量为0.5L·min^-1;④样品在4℃下,7d内完成分析;⑤吸收液的pH大于12;⑥加入3g氯化钠调节吸收液离子强度;⑦顶空温度为80℃,顶空平衡时间为30min。吡啶的质量浓度在100mg·L^-1以内与其对应的峰面积呈线性关系,检出限为0.05 mg·m^-3。对3个不同浓度水平的吡啶标准气体进行测定,相对误差为-8.0%^-4.7%,测定值的相对标准偏差(n=6)为1.3%~7.8%。     

基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法

针对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

基于非下采样Shearlet变换与剥离策略的可见光与红外图像融合算法北大核心CSCD

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息,联合非下采样Shearlet变换与剥离策略,对其进行融合。首先,借助非下采样Shearlet变换,获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后,通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略,将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离,并以目标层为基础,利用图像的区域能量特征,对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算,并将结果与红外图像的目标层结合,以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数,对图像的细节特征进行测算,通过构造方差加权因子,得到富含细节特征的融合高频系数。最后,对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换,从而输出融合图像。实验结果显示,本算法融合的图像,比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力,可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。     

基于粒子滤波和人工势场法的放射源搜寻方法

针对放射源搜寻过程中难度大、定位精度低等问题,提出了一种适用于移动机器人的自主寻源方法。该方法利用移动机器人搭载辐射探测器采集的剂量计数值,根据γ射线的衰减规律建立辐射衰减模型;在机器人前进的过程中利用粒子滤波算法对放射源的参数进行实时估计;采用高斯分布函数对重采样后的粒子进行自适应更新,保证重采样后的粒子具有多样性;根据辐射环境创建机器人路径规划模型,采用人工势场法规划机器人的自主寻源路径。实验在Matlab下进行了仿真验证,结果表明,该方法在有遮挡环境下能够搜寻到未知的单点源,同时自适应更新能够提高算法的稳定性,缩小寻源误差。     

一种低运算量GNSS接收机快速捕获方法

为了减少捕获阶段占用的时间与功耗,提出了一种低运算量的快速捕获方法。首先选取伪码周期整数倍数据进行二维重排,利用降采样理论对每个数据横块混叠;其次通过竖块FFT运算实现频率补偿以增强叠加信号的信噪比,使用横块FFT运算细化多普勒频移分辨率并得到特定的伪码相位筐,搜索特定筐内伪码相位的最大相关值。最后得到确切的伪码相位与多普勒频移。实际数据仿真结果表明,降采样因子与数据块个数取2时,所提方法运算效率是基于FFT捕获方法的4.1倍,基于SFT捕获方法的1.7倍,运算效率随降采样因子与数据块个数增大显著提升,能更好满足接收机的性能要求。     

在柱透析-毛细管电泳联用分析--一种带有透析采样功能的毛细管电泳的实现与初步应用

在石英毛细管的进样端端口内采用相转移法制作聚砜膜,使该毛细管同时具有采样、样品净化与分离功能.建立了一种透析-毛细管电泳在柱联用方法.膜能有效地拦截大分子和颗粒物,性能稳定,12h内连续使用,膜的透过率和对大分子的拦截性能无显著变化.该方法避免了大分子和颗粒物的干扰,可直接对复杂样品中的小分子进行分析.将其应用于咖啡牛奶中游离咖啡因的含量测定,测得其值为0.68mmol/L;用于药物与蛋白的相互作用研究,获得了盐酸异丙嗪与牛血清白蛋白的结合常数,其值为1.47×104L/mol.