Some Notes about Tanaka''''s Equation

ＳｏｍｅＮｏｔｅｓａｂｏｕｔＴａｎａｋａ＇ｓＥｑｕａｔｉｏｎＹａｎＺｈｉｂｉｎ（严质彬）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ，１５０００１）ＡｂｓｔｒａｃｔＬｅｔ｛Ｗｔ...     

激光聚变实验测量和诊断技术的新进展──激光间接驱动干净辐射场的建立和诊断

介绍了我们在激光惯性约束聚变（ＩＣＰ）实验测量和诊断技术方面取得的新进展。着重介绍了激光聚变黑洞靶辐射场干净性的实验测量及其诊断技术。采用改进后的带视场限制系统的散射光探测器和改进型法拉第杯分别测量了内爆区散射激光和快离子特性。巧妙设计腔靶结构，利用高能针孔相机和ＦＦ谱仪测量硬ｘ射线空间分布及能量变化，定出了进入内爆区中的超热电子量。     

偏最小二乘光度法同时测定铜和铁的研究及应用

７－（１－苯偶氮）－８－羟基喹啉－５－磺酸钠在ＰＨ＝４．７５ＨＡｃ－ＮａＡｃ缓冲溶液中能与Ｃｕ（Ⅱ）和ＦＥ（Ⅲ）形成稳定的络合物，本文研究了Ｃｕ（Ⅱ）－ＰＡＨＱＳ、Ｆｅ（Ⅲ）－ＰＡＨＱＳ体系的显色条件，以偏最小二乘法处理两者重叠吸收峰，建立了光度法同时测定铜和铁的方法。     

PMTFP与中性磷萃取剂对钇(Ⅲ)的协同萃取

本文用萃取法测定了(Ⅰ)Y(Ⅲ)/0.5MNaClO_4/PMTFP—C_6H_6和(Ⅱ)Y(Ⅲ)/0.5MNaClO_4/PMTFP—TBP—C_6H_6及(Ⅲ)Y(Ⅲ)/0.5MNaClO_4/PMTFP—TOPO—C_6H_6体系的萃取平衡常数和协苹平衡常数,结果如下: 体系(Ⅰ)的1gK3_(30)=-3.36;体系(Ⅱ)的1gK_(32)=4.47; 体系(Ⅲ)的1gK_(31)=6.65、1gK_(32)=9.08。     

过渡金属氧化物对阻燃剂聚磷酸铵热分解的影响机制

过渡金属氧化物(MO)可以显著影响聚磷酸铵(APP)的热分解过程,进而改善APP复配膨胀阻燃聚合物材料的阻燃效率。将ZnO、Fe2O3、TiO2掺入到APP中,采用热失重分析(TGA)、X射线光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD),考察了3种MO对APP热分解行为的影响,分析了相互作用过程中金属原子和磷原子化学结合状态的变化以及高温热分解产物的物相结构。TGA和XPS图谱分析结果表明,MO可降低APP的起始热分解温度,并催化APP释放NH3和H2O,而在热分解后期由于金属磷酸盐的形成可显著增加APP的高温残留量。3种MO催化APP热分解脱NH3和H2O的活性由大到小的顺序是:ZnO>Fe2O3>TiO2,而对APP凝聚相热分解P-O产物的交联能力从大到小的顺序为:Fe2O3>ZnO>TiO2。XRD结果显示,ZnO在高温下与APP反应生成了Zn(PO3)2晶体,而Fe2O3和TiO2与APP反应分别生成了Fe4(P2O7)3和TiP2O7晶体。     

基于FCS的海水痕量元素的通用测定平台

为了对海水痕量营养盐与重金属进行测定,基于FCS的设计思想,采用流动注射分光光度法研制了具有自适应外界设备、快速组建多种仪器及全数字化通信等特点的软硬件一体化的通用测定平台。平台以ARM(S3C2416)处理器为核心,Linux为操作系统,LCD作为人机交互显示,触摸屏或者USB鼠标完成输入控制,构成完整的嵌入式工控机系统;采用CAN总线并制定CAN应用层协议管理设备,提高了系统的可靠性及抗干扰能力。实际测试和应用证明,该平台自动化程度高,通用性、重用性及可扩展性均较强,可组建成亚硝氮、硝氮、氨氮、活性磷、铁等多种痕量元素的实验室、船载和原位分析系统,检测限为nmol/L级别。平台对样品的测试准确度与商品专用仪器无显著性差异。     

室内环境中脑控轮椅的路径跟踪控制

为了实现室内环境中脑控轮椅的自主导航,提出了一种简单有效的路径跟踪控制方法。给定的路径通常被表示为一系列离散点,根据这一特点,提出了分段直线路径跟踪方法,即依次跟踪由前后两个路径点构成的直线路径到达目标点。基于预瞄点技术并结合模糊算法和传统的PID控制方法设计控制器,完成各分段直线路径的跟踪,并给出了有效的切换条件。实验结果表明,本文提出的路径跟踪控制方法能够使脑控轮椅在室内环境中精确地跟踪给定路径。     

基于图像处理的闸机口跳闸事件检测算法

文中提出了一种基于图像处理的闸机口跳闸事件检测方法。首先,利用模板匹配的方法进行预处理,得到闸门图像匹配率;其次,根据跳闸事件的连贯性特点,提取一段连续时间序列的匹配率作为分类特征;最后,采取基于最小错误率的贝叶斯分类方法对这段时间序列特征向量进行分类。实验表明,该算法可以有效的检测出闸机口的跳闸事件,具有实时性好、不需要额外的传感器、成本低的优点,具有较好的工程应用前景。     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化。首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别。通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5%以上,为火灾图像识别提供了一种新思路。