功能性有序微结构的制备及潜在应用

随着科技的发展进步,具有特殊功能的有序微结构日渐引起人们浓厚的研究兴趣,并被广泛应用于微电子器件、微反应器、生物化学传感器以及光学器件等领域.本文总结了我们课题组在微观表面图案化和有序微结构制备及应用方面的研究工作,重点介绍我们在该方向工作的最新进展,并对该领域的发展前景进行了展望.     

微波促进无溶剂条件下酯键型猪去氧胆酸分子钳的快速有效合成

在微波辐射无溶剂条件下, 以固体K2CO3为载体, 猪去氧胆酸甲酯与芳酰氯反应合成了11个猪去氧胆酸分子钳人工受体. 所有化合物的结构均经1H NMR, IR, MS及元素分析所确证. 同传统方法相比, 该法具有简单、快速、 有效、 对环境友好等优点. 同时考察了这类受体对芳胺和手性分子的识别性能. 结果表明, 这类分子钳受体不但对芳胺具有优良的识别性能, 而且对D/L-氨基酸甲酯具有对映选择性识别性能.     

冷冻去脂-固相萃取/气相色谱-质谱法对水产品中禾草丹、溴氰菊酯及19种有机氯农药残留的测定

建立了气相色谱-质谱快速测定水产品中禾草丹、溴氰菊酯及19种有机氯农药残留的方法.样品经乙腈提取后采用冷冻法去除提取溶液中的大量脂肪,再经氨基固相萃取柱进一步净化后用GC-MS测定.21种农药在0.1～2.0 mg/L范围内线性良好,相关系数r＞0.999,样品添加量为0.02～0.1 mg/kg时回收率为79%～114%,相对标准偏差不大于13.5%,检出限为0.5～20 μg/kg(S/N＝3).     

合肥光源逐束团相位测量及纵向不稳定性诊断

为了研究储存环束流多束团纵向运动特性,在合肥光源（HLS-II）上研制了一套逐束团相位测量系统。该系统利用示波器直接采集BPM和信号,采用过零点检测法、时间差分（Temporal Difference, TD）法相结合的方法从BPM和信号中提取出逐束团相位。介绍了逐束团相位测量系统的系统构架、相位提取方法以及在HLS-II上的一些实验结果。通过对该系统记录的5 ms时间长度的逐束团多圈相位数据的离线分析,得到多束团纵向运动的同步振荡的频率、纵向工作点、束团振荡的模式信息以及振荡模式增长率等特征信息,诊断出HLS-II在top-off恒流运行期间存在2个较强的纵向耦合束团不稳定模式,并提取出了2个振荡模式的增长率。该系统的逐束团相位测量结果及相关纵向不稳定性分析可为机器研究、纵向反馈系统调试评估及高频RF系统的性能评估等提供参考。     

一种双正则项全变差高光谱图像去噪算法

受传感器特性影响,高光谱图像中的噪声在各个维度都有体现。噪声的存在降低了高光谱图像中信息的有效性,在进行地物分类前必须采用适当的算法对噪声予以去除。文章针对高光谱图像的噪声特性,提出了一种基于全变差的高光谱图像去噪算法。该算法将经典二维图像全变差去噪模型推广至三维形式,提出了采用双正则项及相应的调整参数的目标函数,在三维空间中完成新目标函数的离散化,并采用基于优化-最小化算法的迭代方法对目标函数进行优化与求解。对星载Hyperion成像光谱仪数据的实验表明,适当的设置调整参数,该方法可很好地提高高光谱图像的各波段信噪比、平滑光谱曲线并保留细节特征,其去噪效果优于经典的MNF去噪算法及Savitzky-Golay滤波方法。     

高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

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在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir探针I-V特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

小波变换软阈值去噪在粗晶材料超声检测中的应用

本研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声检测信号增强中的应用。在分析结构噪声，电噪声和缺陷信号的小波变换特性的基础上，提出一种用一个尺度间变化的门限闭值来抑制噪声的小波变换系数，并以各尺度缺陷信号的能量关系形成权值，加权重构信号来提高信噪比。实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，增强了粗晶材料缺陷的检出率。     

软门限去噪法在X射线能谱分析中的应用

从函数空间的剖分和理想滤波器组的角度分析了多分辨率信号的分解与重构，提出了一种X射线能谱去噪的方法，即应用Mallat算法对谱信号进行小波分解，然后应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制和消除，最后重构得到去噪后的能谱。该方法明显改善了能谱定量分析的结果。