一种基于DSP的JPEG2000视频压缩系统的实现

JPEG2000是国际标准化组织ISO和国际电信联盟ITU T共同制定的新一代图像压缩标准.它是基于EB COT算法,使用DWT,采用两层编码策略, 能够获得较好的压缩率.介绍了JPEG2000的基本特点,概述了其图像编码系统.详细描述基于DSP的JPEG2000硬件压缩系统各个硬件的选择以及具体的实现过程.     

源于菊花的碳量子点的制备及其对Fe3+的检测

文章以常见中药材菊花作为生物质原料,通过热解炭化、超声透析等方法制备纯化,冷冻干燥得到固态碳量子点(carbon quantum dots, CQDs),利用透射电子显微镜(transmission electron microscope, TEM)、傅里叶变换红外光谱仪(Fourier transform infrared spectrometer, FTIR)、拉曼光谱仪、紫外-可见吸收光谱仪(UV-vis)和荧光光谱仪对其进行表征。结果表明：制备得到的碳量子点水溶性好,发出蓝色荧光;由于C=C的π→π*跃迁,在205 nm左右处有一较弱的吸收峰;存在激发波长依赖性,最大激发波长约为370 nm,最佳发射波长约为460 nm;颗粒呈圆形,平均尺寸为3～5 nm。分析各种金属离子对其荧光强度的猝灭影响,发现低浓度下Fe³⁺导致碳量子点荧光猝灭的线性关系,检测范围为0～7.5×10^-5 mol/L和0～5.0×10^-4 mol/L,检测限为1×10^-5 mol/L。     

土体加、卸载土工参数的区别

围绕卸荷问题研究了卸载土体抗剪强度、静止土压力系数及回弹模量等的变化规律,并就土体加、卸载状态的区别进行了分析,意在强调加、卸载土工参数的选取应有所不同.     

拨号访问系统的身份认证

分析了拨号方式访问的企业网用户身份认证存在的缺陷,提出以IC卡为认证码载体,用户不接触认证码,消除认证码人为无意或有意泄密的可能。认证码的确认在终端和服务器间完成,与系统应用软件无关。     

基于频陷理论的地震谱反演技术分析

我国陆相盆地广泛发育薄层砂体,但受地震分辨率限制,从地震剖面上难以直接识别薄层反射特征,为寻找岩性圈闭带来困难。谱反演技术的出现,为薄层砂体识别方法带来新的方向。该技术避开调谐振幅进行薄层识别的方法,采用在频率域中分析薄层频谱中出现的频陷特征,并且把地震信号分解为奇偶分量,进一步提高薄层的识别能力。通过模型分析,发现薄层厚度越小,对应信号频谱中频陷周期越大。地震信号奇偶分解后,其中偶分量能够提高地震资料的视分辨率。通过对谱反演目标函数的剖析,给出了具体实现过程。     

基于彩色图像偏振度的目标识别技术研究

提出了一种基于 Ｍａｔｌａｂ的彩色图像偏振度计算方法,避免了传统灰度转换法中由于偏振片具有适用波长范 围带来的偏振度损失．通过实验,分别研究了彩色偏振度图像在有遮挡物及相似背景下的目标物识别应用．结果表明,采 用彩色偏振度图像方法,可有效提高目标物体的可视化清晰度,分辨出强度图像中无法显示的细 节 特 征,为 后 续 的 图 像 处理工作奠定良好的基础．      

CaF2纳米晶粒结构相变行为的尺寸依赖性（英文）

利用原位高压同步辐射X射线衍射方法,对尺寸为11 nm的CaF₂纳米晶粒进行高压结构相变和压缩特性研究。当压力为12 GPa时,观察到由萤石结构向α-PbCl₂结构转变的一次相变,该相变压力点远高于体材料,但略低于粒径更小的CaF₂纳米晶体。相比体材料,纳米尺寸的CaF₂样品的体弹模量更大,说明其更难被压缩。当压力释放至常压时,11 nm的CaF₂纳米晶粒的α-PbCl₂型亚稳相结构被保留下来,相变不可逆。分析了影响11 nm CaF₂纳米晶粒独特高压行为的原因,判定尺寸效应为主要因素,该尺寸下较高的表面能导致结构稳定性增强和体积模量增加。     

基于ALTERA CPLD的单稳态脉冲展宽电路

主要介绍了CPLD设计单稳态窄脉冲展宽电路的详细过程和这种单稳态窄脉冲展宽电路的特点,给出了相应的时序仿真波形和计数器的VHDL语言设计。     

基于机器学习的城市暴雨内涝时空快速预测模型

暴雨内涝的快速预测对于提升灾害应急处置能力具有重要意义。针对传统数值模拟复杂耗时导致难以满足暴雨内涝预测时限要求的问题,该文基于机器学习方法构建城市暴雨内涝时空快速预测模型。利用城市综合流域排水模型(InfoWorks ICM)模拟的高精度网格结果作为数据驱动,综合考虑降雨因素、地理数据以及排水管网的分布情况,分别基于随机森林、极限梯度提升(XGBoost)、K最近邻以及长短期记忆(LSTM)神经网络建立城市暴雨内涝快速预测模型。以北京市某区域为例,开展算例研究,结果表明：随机森林模型的空间预测效果最佳,淹没范围预测准确率可达99.51%,积水深度平均预测误差3.55%; LSTM神经网络模型能准确预测内涝点积涝过程的水深时序变化。在该算例场景下,所构建的机器学习模型可实现s级的暴雨内涝时空快速预测。     

考马斯亮蓝G光度法测定钼的研究

考马斯亮蓝Ｇ是一种生物染色剂 ,在分析测定中多用于蛋白质的测定[1 ,2 ] 。近年也有人用此试剂做催化动力学分析中的指示剂[3 ,4] 。我们在研究中发现 ,考马斯亮蓝Ｇ用于缔合物体系测定阳离子 ,有较好的结果。本文研究了以铜离子为催化剂 ,在抗坏血酸存在下的钼 硫氰酸盐 考马斯亮蓝显色体系 ,建立了一个灵敏的测定钼的方法。该方法灵敏度高 ,其表观摩尔吸光系数ε50 0 =2 .3 1×1 0 5Ｌ·ｍｏｌ- 1 ·ｃｍ- 1 。线性范围宽 ,钼的浓度在 0～2 1 μｇ/2 5ｍＬ范围内符合比尔定律。选择性较高 ,显色时间短 ,适合于生产中使用。该方法可用于合…