基于sEMG的特征包络线提取与动作识别研究

针对表面肌电信号模式识别在康复器械以及智能假肢中的应用问题,通过平方调解法来提取多通道sEMG特征包络线,以提高手指动作识别速率与正确率;首先将手指动作采集实验获取的表面肌电信号进行平方处理,再经低通滤波形成包络线;利用幅值乘方法对不同的动作类型的包络线进行处理并形成学习用的教师样本标签,最后通过BP神经网络完成动作的识别分类;实验结果显示,屈拇指、屈食指、屈中指、屈无名指、屈小指和屈五指这6种动作的平均识别正确率为94.93%,每次动作识别的平均延时为50.7 ms。     

不同基质配比的生态基质箱对黑臭水体处理效果

利用人工污水试验,研究了不同基质配比的生态基质箱对黑臭水体处理效果以及对水生植物灯芯草的N、P积累能力和生长的影响。结果表明：随着处理时间的延长,各实验装置对污染物的去除率逐渐升高,其中实验组基质箱对水体中的TN、TP和NH+4-N的去除效果均优于空白组和对照组;实验3组(沸石、活性铝、活性炭配比为2:1:1的基质箱)对水体中的TN、NH+4-N的去除率和灯芯草对TN的积累量均高于其他实验组,其去除率达到66.45%和86.17%,灯芯草对TN的积累量为(36.67±3.22) mg·g-1;实验2组(沸石、活性铝、活性炭配比为1:1:2的基质箱)对TP的去除效果和灯芯草对TP的积累量均优于其他实验组,其去除率达到66.26%和灯芯草对TP的积累量为(10.11±0.85) mg·g-1;不同基质配比对水体中CODCr的去除无明显作用,基质能够使水体的pH上升,有效调节酸性水体,且基质对灯芯草的生长有胁迫作用。     

涤纶化学降解单体产物的高效结晶提纯研究

为了解决废旧涤纶(PET)纺织品乙二醇醇解法循环利用中存在的醇解产物对苯二甲酸二乙二醇酯(BHET)纯化困难的问题，通过研究BHET晶体的独特的相变性质，发展了BHET纯化新技术.实验结果表明，对结晶的、醇解反应产物BHET使用减压升华操作，在1.33 kPa,130℃的条件下，可获得纯度达99.7%，收率达86.4%，白度(L^*值)达99.8的纯化BHET.回收所得的BHET可再缩聚制备再生PET.该再生PET在相同条件下与由石油基BHET缩聚所制得的PET具有类似的性质，包括白度、分子量及分子量分布等.本文还验证了该种醇解法回收废旧涤纶纺织品的技术的普适性：考察各种含有不同成分及颜色的涤纶纺织品样品的醇解行为及产物分离纯化效果.所研究的BHET纯化方法步骤短、产物纯度高、不额外使用有毒化学试剂，并有效地克服了粉末状BHET在加热纯化时容易发生缩聚的关键难题，为高品质回收废旧涤纶纺织品提供了一种新的路径.