大豆蛋白纳米纤维对铁纳米颗粒的稳态化作用

为明确大豆蛋白纳米纤维的结构形成和扩宽铁强化剂的食品工业应用，以大豆分离蛋白（soy protein isolate，SPI）为原料，通过5 h的酸热处理制备纳米纤维（soy protein isolate fibrils，Fib SPI），系统研究纤维形成前后蛋白结构的变化，并进一步制备铁纳米颗粒（iron nanoparticles，Fe NPs），探究Fib SPI对铁的稳态化作用。研究结果表明：在酸热处理过程中，SPI产生大量的β-折叠结构，其与硫磺素T结合，显示出增强的荧光强度；此外，7S组分先发生降解，利于纤维成核形成，随后11S逐渐被水解，促进纤维生长；同时水解产生大量的小肽组分，提高了产物的还原力。研究进一步利用Fib SPI递送铁纳米颗粒（Fe NPs），发现与原始SPI相比，铁纳米颗粒可在Fib SPI原位形成胶体稳定的铁-大豆蛋白纳米纤维复合物（Fe FibSPI），并以Fe（II）形式存在，其对乳液体系色泽及稳定性的影响较硫酸亚铁或氯化铁小。该研究可为构建新型植物基铁强化剂递送体系提供理论和方法指导。     

重量法测定钻井固体废物中的含油量

文章采用了重量法（超声波萃取＋旋转蒸发）测定钻井固体废物中含油量的方法。钻井固体废物样品经正己烷超声萃取后,通过旋转蒸发去除萃取剂,烘干称重得到固体废物中的含油量。结果显示方法加标回收率为90％～110％。此方法操作简便、不易受油类组分限制,适用于钻井固体废物油类物质的测定。     

视觉传感器在卷烟燃烧仪中的应用

现有的卷烟自由燃烧速度测定仪结构复杂,操作繁琐,工作效率低,数据传输和管理功能欠缺,为此,采用视觉传感器对燃烧仪进行了改进.新型燃烧仪采用了130万像素的视觉传感器,计时精度可达0.01 s;视觉传感器镜头尺寸为4 mm,照明光源为LED灯;可采用RJ-45以太网、RS232等方式进行数据通讯.视觉传感器能够自动识别规定的卷烟自由燃烧测试长度(40 mm),利用"边界"工具查找记录卷烟燃烧测试起始点和终止点的图像标记,并能够判断卷烟是否熄火.采用视觉传感器燃烧仪与普通燃烧仪分别对3个牌号的卷烟进行了对比试验,结果显示,视觉传感器燃烧仪得到的卷烟自由燃烧平均速度的变异系数更小,性能稳定,标定误差不大于0.2 mm,且操作方便,工作效率高,能够打印、查询和保存历史数据.     

基于检测概率模型的多信号组合滤波算法研究

基于无线信号的定位技术中,由于环境的限制,导致单一信号覆盖面受限,而且不连续,因此很难获得较高的定位精度和较广的覆盖程度。同时,传统的非线性滤波计算复杂度太高,严重影响定位的实时性。考虑到精度、覆盖面和实时性相互制约的关系,如何寻找到一种不过多增加计算负担,并能保证一定定位精度的无缝定位方法是本文的重点。本文考虑利用检测概率模型,充分而有效地融合目标区域内的多种信号的量测信息,在贝叶斯框架下建立一种线性和非线性的组合滤波模型,对目标进行有效地定位估计,改善了定位跟踪技术的稳健性问题,具有较高的实际价值。仿真结果表明,论文所设计的多信号组合滤波模型,既能保证定位的精度,又能较多地节省计算时间,显著提高了定位跟踪的综合性能。      

一种新颖的CDMA移动通信系统无源定位算法

针对CDMA移动通信系统的特点,提出信号直放无源定位方法.为提高多直放设备无源定位成功率和定位效率,提出使用Levenberg-Marquardt(LM)算法.论文建立了多直放环境下CDMA无源定位模型和观测方程,详细描述了算法的基本原理.对算法进行仿真,结果表明同三边测量最小二乘算法相比,在保证水平方向定位精度的前提下该算法可以有效的提高定位成功率和定位效率.     

基于MNMP的ScanSAR并行成像系统设计

该文对星载ScanSAR成像并行处理进行了详细的研究。首先,针对ScanSAR成像机制的特殊性,给出了基于传统主-从模式的并行实现流程。根据主-从模式的不足,该文提出了一种基于多节点-多进程的异步并行模式的星载ScanSAR并行处理的技术。实验结果表明,相对于传统的并行处理方法,该文所采用方法的成像时间得到了较好的改善,具有一定的优越性。     

数字图像处理课程教学改革实践与研究

针对数字图像处理课程的特点,结合教学过程中遇到的问题,从教学内容、教学方法、教学模式、仿真实训、实践教学、考核方式等方面进行了研究与改革。长时间的课程实践证明,采用新模式培养的学生,课堂上学习热情高,课后能解决基本的图像处理问题,学生的实践能力和创新能力得到大大提升。     

“数字图像处理”课程的实践教学研究与探索

分析了数字图像处理教学中实施MATLAB综合设计性实验的必要性,对仿真实训进行了探索和实践,举例详细描述了数字水印算法研究,并给出了实验结果。仿真实训加强了学生学习的主动性,帮助学生更好地理解图像处理的基本原理,大大提升了学生的创新能力和独立从事科研工作的能力。