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1.
为了提高TiO_2光催化剂对水体有机污染物的降解能力,将松子壳基活性炭作为载体负载TiO_2,研究载体比表面积、载体与TiO_2的复合比例以及煅烧温度对复合光催化剂降解水体有机污染物亚甲基蓝的影响。通过BET,XRD,FTIR和SEM分析方法对复合光催化剂的比表面积、晶体结构、有机官能团和表面形貌进行了表征。研究结果表明:适当的增加载体的比表面积,有利于Ti O2的负载和复合光催化剂催化活性的提高;当活化水量为1.5 mL/min时,在充分的水蒸气活化反应下,松子壳炭可制备成比表面积为634.65 m~2/g的活性炭,使其负载TiO_2后具有较好的亚甲基蓝吸附作用和光降解作用;当TiO_2与活性炭的质量比为0.8∶1时,复合光催化剂的催化效果较好;当煅烧温度为450℃时,复合光催化剂具有较优的催化效果,降解率可达77.10%。  相似文献   
2.
一种应用于人脸识别的非线性降维方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)作为一种新的非线性维数约减算法,在高维数据可视化方面获得了成功的应用.然而LLE算法获取的特征从分类角度而言并非最优,而且LLE算法难以获取新样本点的低维投影.为解决这两个缺陷,提出了将非线性的LLE算法和线性判别分析算法(linear discriminant analysis,LDA)相结合的一种新的非线性降维方法,通过ORL、Havard和CMU PIE三个人脸库的实验,结果表明,该方法能够大幅度提高识别率,对光照、姿态及表情变化具有一定的鲁棒性.  相似文献   
3.
本文针对地方院校校企协同人才培养机制中存在的问题,以我校自动化专业综合实验班为例,探讨了如何通过校企协同创新及多专业综合交叉培养过程来完善具有地方特色的校企协同人才培养机制.从而改革地方院校应用型创新人才培养机制,建立多专业交叉、立体化培养的应用型人才培养机制.  相似文献   
4.
采用基于罗克韦尔ControlLogix系统集成架构作为控制核心,以电梯作为被控对象,通过controllogix机架下的EtherNe(t以太网)、Contro|Ne(t控制网)和DeviceNe(t设备网)组成多级控制网络进行现场信号传输。实现多级网络控制电梯的要求,弥补PLC控制电梯常规设计方法的缺陷。  相似文献   
5.
通过采用气密层热贴胶帘布工艺,引进先进自动弹簧反包成型机,采用层贴法成型和胎面胶定长裁断工艺以及包装工艺的改良,对无内胎摩托车轮胎制造工艺进行改进。提高了产品的质量,确保了无内胎轮胎良好的气密性、均匀性和安全性。  相似文献   
6.
基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。  相似文献   
7.
Fast ICA算法在语音信号盲分离中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法.将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果.与扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(natural gradient,NG)算法比较,Fast ICA算法具有更好的分离效果.  相似文献   
8.
盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离(blind source separation,BSS)开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)和四阶盲辨识(fourth orther blind identification,FOBI)算法比较,该算法具有更好的分离效果。  相似文献   
9.
10.
一种自适应算法的语音信号盲分离   总被引:1,自引:0,他引:1  
盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类,本文导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果.与扩展联合对角化(The Joint Appmximative Diagonalization of Eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(Natural Gradient,NG)算法比较,fast ICA算法具有更好的分离效果.  相似文献   
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