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利用CdTe量子点增敏鲁米诺-过氧化氢化学发光体系测定水环境中的对苯二酚 总被引:1,自引:0,他引:1
在碱性条件下,CdTe量子点对鲁米诺-过氧化氢化学发光体系具有显著的增敏作用,而对苯二酚对该体系的化学发光有强烈的抑制作用,以此建立了流动注射化学发光检测对苯二酚的新方法。在优化实验条件下,在1.0~25 nmol·L-1范围内对苯二酚的浓度与化学发光强度的抑制值ΔI呈良好的线性关系(R2=0.993 2),检出限为0.76 nmol·L-1,经实际应用证明,该方法可用于水环境中对苯二酚的测定。此外,对CdTe量子点增敏鲁米诺-过氧化氢化学发光体系的机理进行了探讨。 相似文献
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为解决短时音频场景识别任务中识别性能差的问题,提出一种融合多尺度特征的音频场景识别方法。首先将双声道音频中左右声道的和差作为输入,并使用长时帧长进行分帧处理,以保证提取出的帧级特征中包含足够多的音频信息。然后将特征逐帧输入到融合多尺度特征的一维卷积神经网络中,以充分利用网络中不同尺度的浅层、中层和深层嵌入特征。最后综合所有帧级软标签得到短时音频的场景分类结果。实验结果表明,该方法在国际声学场景和事件检测与分类挑战赛(DCASE) 2021短时音频场景数据集上的准确率为79.02%,实现了该数据集上目前为止的最优性能。 相似文献
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机载红外探测系统在近地背景下检测目标时,地面将对弱小目标产生严重的干扰,导致传统检测方法对弱小目标的检测性能下降。针对该问题,利用生成对抗网络提出一种近地背景下的机载红外探测系统弱小目标检测方法。将深度自编码器作为生成对抗网络的网络框架,引入inception机制对视觉信息进行多尺度特征提取,并引入残差块来缓解梯度消失问题。在神经网络的对抗训练中,生成器考虑了移动损失与对抗损失两个损失函数,提高了生成器的训练效果。最终,在公开的无人机机载红外探测数据集上完成了实验,结果表明所提方法能在近地背景下成功检测出红外弱小目标,且检测的平均精度与速率均优于其它对比方法。 相似文献
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冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。 相似文献