黄芩苷对温敏凝胶的模板作用及其形态和性能

以黄酮类化合物黄芩苷作为功能单体,在二甲基甲酰胺溶液中制备得到不同黄芩苷含量的聚异丙基丙烯酰胺水凝胶。通过红外、紫外、扫描电镜和热分析等方法研究了所得凝胶的结构、形态、温敏性和力学性能。结果表明：黄芩苷的加入导致聚合凝胶由无色变为黄色,所得凝胶孔壁出现褶皱,孔洞尺寸随黄芩苷含量的增加而增加。黄芩苷在凝胶基体中主要起到模板作用,它的引入并未改变纯凝胶的体积相转变温度（VPTT）,VPTT仍保持在32～34°C,但温度敏感性能得到了明显改善,同时改善了纯凝胶的溶胀度和温度脉冲响应性,提高了储能模量。     

Bernoulli泛函空间中广义计数算子的表示

得到离散时间正规鞅平方可积泛函空间L^{\mathrm{2}}(M)中广义计数算子N_h的5种表示：（1）量子Bernoulli噪声（quantum Bernoulli noises,QBN）\{{?}_k,{?}_k^{\mathrm{*}};k\ge \mathrm{0}\}的加权表示;（2）N_h的谱表示,广义计数算子N_h以h-计数测度{\#}_h的值域为其点谱;（3）N_h的“对角化”表示,N_h可表示为L^{\mathrm{2}}(M)的标准正交基\{Z_{\sigma };\sigma \in \mathrm{\Gamma }\}所生成的一维对角化正交投影算子的加权极限;（4）广义Skorohod积分-广义随机梯度表示,N_h可表示为互共轭算子{\delta }_h和{?}_h的复合算子;（5）对\mathbf{N}上的任意非负函数h,可构造一列有界广义计数算子,N_h恰为该有界广义计数算子的强极限,当h可和时,N_h为该有界广义计数算子的一致极限。     

BP神经网络在光学相关器相关峰识别中的应用

光学相关识别是图像识别的重要方法，有效识别相关器输出平面的相关峰信号是保证光学相关器图像识别准确性的关键。由于激光器输出功率的波动、光学系统本身的误差以及SLM器件本身带来的噪声，采用一般的阈值方法很难达到理想的效果。该文提出对相关器的输出平面进行预处理，充分考虑相关信号的形状信息，提取感兴趣区域(ROI)，采用BP神经网络对输入矢量进行计算，可达到对相关峰信号和噪声的有效分类识别，从而提高了光学相关器识别的可靠性，降低了误判的概率。     

采用一种优化编码方法的光学相关器在目标识别中的应用

VanderLugt相关器在纪录目标图形的傅里叶变换复振幅谱时,通常需要引入一个离轴的参考光波来纪录复振幅信息.本文利用计算机制匹配滤波器,对四级迂回相位编码方法进行了优化,事先生成不同目标的匹配滤波器进行目标识别,从而大大简化了实验方案,保证了VanderLugt相关器工作的实时性.实验结果显示了该方法的可行性.     

Effect of Ce2O3 on the 1.53 μm spectroscopic properties in Er3+-doped tellurite glasses

The crown-like zinc oxide(Zn O)samples,which are composed of a hexagonal cap and a tower-like shaft,are prepared by vapor transport method.The hexagonal cap,working as a whispering gallery mode(WGM)resonant cavity,demonstrates density-dependent ultraviolet(UV)lasing emission with a broadened and squared photoluminescence(PL)profile under UV excitation at 355 nm.Theoretical analyses based on Fermi golden rule show that the broadened spectrum profile results from the special optical mode density characteristics in a WGM micro-cavity,which is in agreement with the observed results.     

识别复杂背景目标的匹配滤波器

介绍了一种对自然背景下目标进行相关识别的匹配滤波器。由于自然背景的存在,相关点淹没在背景噪声中,使相关器的识别性能迅速下降,甚至完全丧失了识别能力。采用的方法是将包含目标的输入场景及其背景分别编码,然后将背景从输入场景中剔除,只留下目标的频谱成分作为编码信息来制作匹配滤波器,达到抑制噪声、识别目标的目的。     

识别复杂背景目标的匹配滤波器

介绍了一种对自然背景下目标进行相关识别的匹配滤波器。由于自然背景的存在，相关点淹没在背景噪声中，使相关器的识别性能迅速下降，甚至完全丧失了识别能力。采用的方法是将包含目标的输入场景及其背景分别编码。然后将背景从输入场景中剔除，只留下目标的频谱成分作为编码信息来制作匹配滤波器。达到抑制噪声、识别目标的目的。     

功率谱微分法在实时联合变换相关器中的应用

联合变换相关器在功率谱中产生的目标图像和参考图像的自相关重叠显示于输出面的中心,形成很强的直流光斑,易使CCD探测器饱和,从而影响了对相关峰的识别。通过采用功率谱微分法,配合二值化处理,可消除相关输出中的直流亮斑,锐化了相关峰,从而大大提高了目标识别的准确性,降低了误判的发生。     

抗噪型最小平均相关能量滤波器

最小平均相关能量(MACE)滤波器进行图像识别的主要特点是相关峰尖锐,易于判别。但它对畸变非常敏感,几乎没有抗噪能力,所以应用受到限制。针对不同的噪声类型,首先进行图像空域滤波,达到抑制噪声、突出目标的目的,然后再进行识别,提高了最小平均相关能量滤波器的抗噪能力和识别的准确性。     

基于数字摄像头的智能车控制系统设计

设计了一种基于数字摄像头OV7620的智能车控制系统,以STM32微处理器为控制核心。利用数字摄像头获取道路信息,为了节约CPU的资源启用了主控制器的DMA功能。本文详细阐述了图像去噪、滤波中线提取的方法;同时采用直流无刷电机作为动力电机,利用速度电流双闭环控制;系统还加装了超声波避障传感器用于道路障碍的探测。经过实际测试证明该智能控制车系统具有很好的自主性,能够很好的模拟实际车辆驾驶模式。