2,2′-(1,2-亚苯基二氧)二(N-苯基乙酰胺)及其稀土配合物的合成、表征与荧光性质

合成了一种新的芳香族酰胺配体2，2’-（1，2-亚苯基二氧）二（N-苯基乙酰胺）及其稀土（La，Eu，Tb，Dy，Sm，Gd）硝酸盐配合物，通过核磁共振谱、元素分析、摩尔电导、红外光谱、差热等测试技术对其进行了结构表征。结果表明，稀土配合物的可能结构为：[REL（NO3）3]·H2O（RE：La^3＋、Sm^3＋、Eu^3＋、Gd^3＋、Tb^3＋、Dy^3＋）．配合物产率约为78％。在稀土配合物中，作为抗衡阴离子的3个硝酸根均以双齿的配位方式与稀土配位，稀土配位数为10，并且还有1个结晶水。在298K下对配合物[EuL（NO3）3]·H2O和[TI）L（N03）3]·H2O的固体荧光性质进行了研究。结果发现，它们分别发射Eu^3＋和Tb^3＋稀土离子的特征荧光，且配合物[TbL（NO3）3]·H2O的荧光比[EuL（NO3）3]·H2O的荧光强。说明此芳香族酰胺配体敏论Tb^3＋发光比敏化Eu^3＋发光程度大。     

以L-组氨酸为模板仿生合成针状纳米碳酸钙

依据仿生合成原理, 以L-组氨酸为有机基质, 无水氯化钙和无水碳酸钠为原料, 通过简单的复分解反应制备出了平均直径约为80 nm, 长径比约为12∶1的针状纳米碳酸钙晶体. 利用高分辨扫描电子显微镜(FESEM)、X射线衍射仪(XRD)、傅里叶红外光谱议(FTIR)对产物进行了表征, 结果表明, 在不添加有机基质的溶液中得到立方状微米级的碳酸钙晶体, 添加L-组氨酸后得到针状纳米级的碳酸钙晶体, 并对L-组氨酸在仿生合成针状纳米碳酸钙过程中的作用机理进行了初步探讨.     

花椰菜状碳酸钙的"一步法"制备及表征

以碱土金属锶的硝酸盐为添加剂, 采用“一步法”制备了大小均一、 分散性良好的花椰菜状碳酸钙粒子. 考察了反应温度、 反应时间等因素对碳酸钙结晶行为的影响, 确定了最佳反应条件. 利用扫描电子显微镜(SEM)、 X射线衍射仪(XRD)、 X射线能谱仪(EDAX)等对所得产物的结构和性能进行了表征, 并探讨了其反应原理.     

季铵型阳离子蔗渣纤维素对甘蔗清汁的澄清研究

利用新型的季铵型阳离子蔗渣纤维素作为澄清剂,对甘蔗清汁进行吸附脱色研究.本实验在单因素试验结果的基础上,分别选取纯度提高率和色值降低率作为考查指标,利用SPSS软件进行正交试验的设计和数据分析.通过最佳工艺参数的优化试验,得出如下结论:反应温度为80℃、蔗汁中阳离子蔗渣纤维素复合物的加入量为0.4g/100mL甘蔗清汁、接触时间为40min、pH值8.     

海螺状碳酸钙的可控合成与荧光性能

采用液相沉淀法,以硝酸铋[Bi(NO_3)_3]为添加剂来调控碳酸钙晶体的形状与大小,制备了海螺状碳酸钙粒子.通过扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、热重分析仪(TGA)、原子荧光光谱仪(AFS)等对产物的结构和性能进行了表征.结果表明,在60℃条件下,添加20 mL浓度为2 g/L的Bi(NO_3)_3溶液可得到海螺状球霰石型碳酸钙粒子,且其荧光性明显增强.在碳酸钙的成核过程中,Bi~(3+)的加入起到了显著的调控作用.     

基于改进因子分析的投资组合问题的研究

提出了一种新的投资组合优化方案.由于部分上市公司财务指标数据不全,采用证券日收益率作为基本的处理数据;考虑用变异系数法对因子分析法中标准化处进行适当改进;将证券看作指标变量,日收益率看作样本进行分析;结合Markowitz M-V模型,计算出证券的最优投资比例.以中国股票市场为例,确定出了32支最有投资价值的股票和它们的最优投资比例.     

改进型GEO卫星BTDAMA MAC协议时延性能分析

比较了采用不同调度策略的宽带GEO卫星网络突发目标按需分配协议,提出了采用纯按需分配与预约按需分配相结合的BTDAMA-HD协议。采用具有自相似特性的Pareto ON/OFF信源进行计算机仿真,对纯按需分配(BTDAMA-PD)与BTDAMA-HD协议进行了比较。仿真结果表明,BTDAMA-HD具有更好的时延/吞吐量性能。     

一类仿射型本原群与4-(v,k,2)设计

本文证明了若群G旗传递地作用于4-(v,k,2)设计,且G是仿射型群,则SL(ad,pa)G0,这里v=pd,a|d,0是p元域上的d维向量空间的零向量。     

应用于RPR环网的高性能公平算法

针对现有RPR-fa在非平衡流量条件下的缺陷,提出一种新的公平算法—DAVT(基于虚时间的动态调整)分布式公平算法,并以该算法为基础,定义了RPR-fa的DAVT公平模式。该模式能够有效避免环网流量振荡,最大化地利用环路带宽。     

LPCC浮点运算IP核的设计与实现

介绍了线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)提取算法,给出该算法的一种浮点IP核实现模型,并详细描述了各个子模块的设计方法。以VHDL作为设计语言,在ISE、ModelSim软件下完成综合和仿真,并在Xilinx Spartan-3 FPGA目标板上实现设计。采用关键路径流水线实现、资源共享等技术进行优化。该IP核计算结果精度高,运算时间短,已经成功应用在嵌入式语音识别系统中。