同步辐射核共振振动能谱学(上):原理篇

核共振振动能谱学(简称核振能谱)是一种以同步辐射为实验基础的新型的振动能谱学方法。与红外、拉曼等传统的振动光谱学方法相比,核振能谱在理论上和实验上具有一系列突出的特点和优越性,从而在各学科,特别是在铁基化学和铁基生物化学的研究中有着广泛的应用。文章分为上下两篇,上篇介绍核振能谱的基本概念、基本理论、实验方法和实验条件等基础内容,并以简单的四氯化铁离子([FeCl4]-)为例,演示由原始核振能谱到振动态密度函数(PVDOS)的分析流程。在选材上,文章侧重先进性、代表性和实用性;在叙述上,考虑到非同步辐射专业研究者的阅读需要,文章突出实验科学和应用科学的内容,力求简单明了、通俗易懂。下篇将系统介绍该能谱学方法在化学与生物化学中的应用实例。     

一种面向目标跟踪性能的红外图像自适应增强方法

针对光照突变或强辐射源干扰条件下由于目标能量变化引起跟踪不稳定且易丢失的问题,提出了一种可适应目标能量突变的自适应红外图像增强预处理算法。首先通过最大极值稳定区域方法对目标进行检测,实时计算目标区域平均灰度,并通过最小二乘对下一帧目标均值进行预测,当检测到实时目标能量与预测均值能量突变超过一定阈值后,使用自适应增强方法重新预处理目标图像,使突变前后目标及其附近背景区域对比度保持稳定,然后通过核相关跟踪算法对目标能量变化前后的目标进行跟踪。实验结果证明,该增强算法能有效改善目标能量突变情况下目标跟踪的稳定性和准确性。     

第二类端点奇异Fredholm积分方程的分数阶退化核方法

本文针对第二类端点奇异Fredholm积分方程构造基于分数阶Taylor展开的退化核方法，设计了两种计算格式，一是在全区间上使用分数阶Taylor展开式近似核函数，二是在包含奇点的小区间上采用分数阶插值，在剩余区间上采用分段二次多项式插值逼近核函数.讨论了两种退化核方法收敛的条件，并给出了混合插值法的收敛阶估计.数值算例表明对于非光滑核函数分数阶退化核方法有着良好的计算效果，且混合二次插值法比全区间上的分数阶退化核方法有着更广泛的适用范围.     

信号线滤波器的电磁脉冲防护性能试验

为检验信号线滤波器对电磁脉冲在信号线上产生的传导干扰的抑制能力,针对不同型号的信号线滤波器进行脉冲电流注入(PCI)测试,注入电流峰值分为100 A、200 A和500 A三个等级.测量滤波器输出线残余电流,计算相应电流抑制比,并对滤波器输出线和滤波器外壳之间的绝缘电阻进行测量.试验结果表明,100～500 A之间的注入电流就可以使信号线滤波器输出线与滤波器壳体发生绝缘击穿.因此,试验过程中需要关注滤波器的非线性效应,每个等级注入试验后要及时检查滤波器功能是否正常.     

表面增强喇曼光谱的Au@SiO2核壳纳米粒子制备北大核心

研究了核壳纳米颗粒的表面增强喇曼光谱（SERS）,并制备了不同SiO2厚度的Au@SiO2核壳纳米粒子进行喇曼光谱分析测试。首先,采用化学还原法制备出酒红色的金溶胶溶液。接着,添加不同量的正硅酸四乙酯（TEOS）制备了以Au为核、不同厚度SiO2为壳包裹的Au@SiO2核壳纳米粒子。然后,采用紫外-可见光（UV-Vis）和扫描电子显微镜（SEM）对Au@SiO2核壳纳米粒子的结构进行表征。最后,不同SiO2厚度的Au@SiO2核壳纳米粒子和未进行表面修饰的金溶胶溶液中滴入等量质量浓度为0.1 mg/L的罗丹明B,离心干燥后用喇曼光谱仪测试表面增强喇曼光谱效应。结果表明：罗丹明B的检出限可达到2.1×10^-7 mol/L,在扫描范围为300-1 800 cm^-1,激发波长为532 nm的条件下,SERS活性随TEOS用量的增加先增大后减小。TEOS的用量为120μL时,罗丹明B的表面喇曼增强效应最佳。     

基于中心矩特征和GA-BP神经网络的雷达目标识别

在雷达目标识别中,利用核主分量分析（KPCA）方法来进行目标特征提取,忽略了高分辨率距离像（HRRP）的本身特性。提取一种平移不变特征-中心矩作为特征向量,采用KPCA进行特征降维;由于BP神经网络易陷入局部极小,采用遗传算法（GA）对BP网络节点权值和阀值进行优化选择。基于雷达实测数据的实验结果表明:平移不变的KPCA特征提取方法实现了平移不变和降维的结合,同时,利用GA优化BP神经网络提高了分类器稳定性改善易陷入局部最小的缺陷,提高了雷达目标识别的性能。     

通过SAPO-34分子筛笼中引入金属物种提升甲醇制烯烃反应中乙烯选择性

低碳烯烃(乙烯、丙烯)是化学工业极其重要的基本原料.甲醇制烯烃(MTO)反应是重要的烯烃生产石油替代路线.其中,磷酸硅铝类SAPO-34分子筛在MTO反应中表现出优异的低碳烯烃选择性.与丙烯相比,乙烯具有更高的经济附加值,因此提升MTO反应中乙烯的选择性有着重要的意义.本文采用传统离子交换法(CIE)、模板辅助离子引入法(TII)和醇相离子交换法(AIE)对SAPO-34分子筛进行金属Zn、Cu改性,利用多种表征手段对金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛的物理结构、化学组成、金属物种状态与分布、酸性及扩散性质等进行表征.首先,对金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛的物理结构和化学组成进行分析.X射线衍射表明,相比AIE法,CIE法和TII法改性基本保持SAPO-34分子筛的结晶度.X射线荧光分析表明,相比Co、Ni,金属Zn、Cu更易引入SAPO-34分子筛.N2物理吸附-脱附表明,CIE法改性能够保持SAPO-34分子筛的BET比表面积和微孔孔容.其次,考察了金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛中金属物种的状态.氢气-程序升温还原(H2-TPR)和X射线光电子能谱(XPS)结果表明,Zn物种主要以孤立态的Zn2+阳离子形式存在.H2-TPR、XPS、紫外-可见光谱和电子顺磁共振谱结果表明,Cu物种主要以孤立态的Cu2+阳离子以及部分CuO形式存在.继而对金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛中金属物种的分布进行表征.XPS表明,Zn阳离子改性的SAPO-34表层富硅、富Zn,呈类核壳结构;XPS和扫描式电镜-能量色散X射线光谱结果表明,Cu物种在Cu改性SAPO-34分子筛中均匀分布.进一步研究了金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛中酸性的变化.氨气-程序升温脱附和核磁共振氢谱结果表明,Zn、Cu改性SAPO-34酸性位点的酸量降低.最后,对金属Zn、Cu改性SAPO-34分子筛的扩散性质进行分析.智能重量分析表明,Zn、Cu阳离子的引入降低探针分子(乙烷、丙烷)的扩散系数,推断Zn、Cu阳离子的引入增加对MTO反应产物的扩散限制.热重表明,Zn阳离子改性SAPO-34分子筛反应初期积炭量略微增加.综上所述,Zn阳离子改性SAPO-34催化剂表层富硅、富Zn,呈现类核壳结构.Zn阳离子的引入增加对MTO反应产物的扩散限制,而且Zn阳离子的引入促进MTO反应初始阶段的碳沉积.因此,Zn阳离子改性SAPO-34分子筛显著增加MTO反应产物的扩散限制,对分子尺寸较大的反应产物的扩散限制更为明显,从而提高MTO反应初始阶段的乙烯选择性,增大乙烯/丙烯比.     

抛光压力和抛光垫硬度对PMMA-CeO_2核壳复合磨粒抛光性能的影响（英文）

磨粒结构在化学机械抛光(CMP)过程中发挥重要作用。利用化学沉积技术在聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)表面嫁接氧化铈(CeO_2)纳米粒子,得到了核壳结构的PMMA-CeO_2复合颗粒。借助X射线衍射、傅里叶转换红外光谱、场发射扫描电镜、透射电镜和选区电子衍射等手段对样品结构进行表征。结果表明,硝酸铈用量对CeO_2复合颗粒的壳层厚度及均匀性具有明显影响。以氧化硅片作为加工对象,利用原子力显微镜对比了PMMA-CeO_2复合磨粒与商用CeO_2纳米粒子的抛光特性,发现所得复合磨粒有助于消除划痕和改善表面质量。且随着抛光垫硬度的降低和抛光压力的减小,抛光表面粗糙度和轮廓起伏均随之降低。本文旨在为通过优化工艺参数提高复合磨粒的抛光效果提供实验和理论依据。     

基于神经网络的Volterra频域核辨识方法

针对目前Volterra频域核辨识方法复杂、精度不高等问题,提出一种基于神经网络的Volterra频域核辨识方法。首先选择多组频率基准确测量各阶Volterra频域核的幅值,利用BP神经网络可以任意逼近非线性函数的特点,针对不同阶Volterra频域核设计不同的神经网络模型,进行分阶辨识,最后通过一个非线性电路进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可直接辨识频率范围内任意频率对应的Volterra频域核,过程简单、准确度高,易于工程实现。     

分层级联生成对抗网络用于手背静脉图像修复

为解决在识别过程中因手背静脉图像信息缺失而造成识别效率低下的问题,本文提出了分层级联生成对抗网络的手背静脉图像修复框架。该网络框架分别以级联与并行分层的方式进行修复操作,通过并行分层结构创新性的融合了不同静脉图像的特征信息;为有效地利用静脉图像的上下文信息对缺失的静脉图像信息进行预测与补全,在网络中创新性的引入了空洞卷积核与非局部注意力网络;为保证修复静脉图像质量与其真实图像的一致性,创新性的结合对抗损失与感知损失进行优化。实验结果表明,本文算法在视觉效果、峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）和结构相似性（Structural Similarity Index,SSIM）等方面表现优于已有算法,并在两个公开的掌纹与指纹数据集上进行了有效的泛化验证。此外,修复图像相较于缺失图像在身份识别效率方面有了一定的提高。