基于PCR凝胶成像的信息自动提取

在PCR凝胶成像及定量分析系统中，为了正确检测出PCR产物，以便于对被检测者的病理状况作出准确的分析和处理，介绍了一种多聚酶链反应（PCR）成像信息的自动提取方法，该方法首先用高斯平滑滤波和灰度信息进行水平方向的投影，以抵抗光照不均的影响，得到PCR扩增时所在的泳道，之后对每个泳道信息进行高斯平滑滤波和灰度的垂直投影，以抵抗PCR条带信息的强弱不均的影响和移动模糊的影响，准确地抽取出条带区域，最后，通过局部校正来提高所圈定条带区域的精确度，实验结果表明，此方法可正确检测出PCR产物，对后面的分析处理具有十分重要的实际意义。     

马铃薯Y病毒的RT—PCR检测

通过两种方法提取了烟草病叶中PVY病毒的RNA，然后针对PVY~N的CP基因序列，设计合成了一对特异性引物，运用反转录PCR技术对提取的PVY－RNA进行了体外扩增，结果得到与预期大小相一致的780bp片段，而对照未得到任何产物，从而建立了运用RT－PCR手段检测植物中PVY的又一有效途径，并运用此方法对东北三省部分地区马铃薯种薯中PVY的带毒情况进行了检测。     

PCR一步法检测猪RYR1基因

在传统的PCR加酶切检测猪的RYR1基因基础上，设计能特异地扩增突变和正常序列的4条引物，根据扩增片段大小和条带多少可直接鉴别不同的RYR1基因型，从而建立了简单、廉价、准确地PCR一步检测猪应激综合征的新方法。     

基于NTC热敏电阻器的实时PCR仪数据采集器设计

实时聚合酶链反应(PCR)是一种通过热循环与荧光信号检测方法实现特定DNA片段的快速复制与定量检测的技术.PCR反应过程中,热循环温度控制精度决定了PCR反应效率,从而直接影响定量检测的精度.根据非稳态传热原理,热量从基座传递到试液需要一定的时间,为了检测这一延迟时间对温控的影响,基于NTC热敏电阻器,采用USB总线和...     

基于μC／OS-Ⅱ的微流体芯片嵌入式实时系统构建

本文构建具有DNA聚合酶链式反应（PCR）和毛细管电泳（CE）分离检测功能的微流体芯片μC／OS-Ⅱ嵌入式实时控制系统。本系统采用32位嵌入式微控制器ARM实现PCR扩增所需的闭环温度控制功能，毛细管电泳分离功能所需的高压电场自动调度功能。μC／OS-Ⅱ嵌入式实时操作乐统加强了系统的实时性。模糊免疫PID控制算法实现对温度的精确控制．其控制性能远优于常规PID控制器。试验结果表明本系统不但完全满足设计要求，而且与同功能的仪器平台相比，实时性强，不再需要昂贵的个人电脑进行控制运算和常用的DNA检测设备进行检测，实现了PCR-CE微流体芯片系统的低成本和小型化。     

实时荧光定量PCR仪中荧光检测装置的设计

设计了基于LED光源的积分球式聚合酶链式反应(PCR)荧光检测装置。系统采用单色LED作为光源,经过积分球的均匀辐射后,减少光源对样品的影响,再通过光电倍增管与后续电路,得到PCR循环中的实时荧光光强,这有效地减小了荧光检测装置的体积,提高了仪器的性价比。实验通过装置和iCycler-iQ5实时荧光PCR仪的检测数据进行比对,仪器偏差分别为9.44%和25.98%,发现装置具有更高的精确度,更好的稳定性和重复性。     

一种简易的拟南芥幼苗微量DNA提取方法

报道了一种简易的拟南芥幼苗微量DNA提取方法。陔方法可在常温下进行DNA提取，而且样品用量少，仅需10mg左右，用100μL重蒸水回溶DNA沉淀所获得的粗提液可直接用于PCR检测。结果表明：应用该法提取的DNA完整性好，PCR效果佳，适用于拟南芥转基因植株鉴定。     

杜仲松脂醇二葡萄糖苷含量的近红外光谱检测研究

采用AntarisⅡ傅立叶变换红外光谱分析仪器(Thermo Nicolet)测定了9种杜仲的光谱数据,运用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析回归(PCR)分别建立了杜仲中松脂醇二葡萄糖苷(PDG)含量与吸光度变量的近红外光谱定标模型,并对所建模型进行验证.结果表明,2种方法建立的模型精度都较高,其中模型的预测能力强弱指标SSE=2.8333,PRESS=7.2392,可见在近红外光谱下,PCR和PDG都适合对杜仲进行检测研究,这是本文的一个重要结果,为以后杜仲的指标检验研究提供了理论和实验依据:但是,PCR建立的(PDG)定标模型预测精度稍高于偏最小二乘法(PLS)建立的模型,所以文中只对PCR进行模型的建立,PLS方法对杜仲检测分析这个问题有待于以后的进一步讨论和研究.     

基于LabVIEW的PCR芯片温度控制系统

针对实验室自主研制的胃癌检测PCR芯片,以LabVIEW作为处理核心,以Pt作为加热丝和温度传感器,设计出PCR芯片温度控制系统。介绍了温控系统的硬件、软件和实验调试。系统采用恒流源流经Pt电阻器。当温度变化时,Pt阻值变化,从而电阻器上的电压变化,检测读数,与设定温度比对,采用BANG—BANG与PID控制相结合和预设积分器,实现控温。与其他PCR温控系统相比,该系统升温迅速为1 s,波动范围为±0.5℃。     

基于uC/OS-Ⅱ的微流体芯片嵌入式实时系统构建

本文构建具有DNA聚合酶链式反应(PCR)和毛细管电泳(CE)分离检测功能的微流体芯片uC/OS-Ⅱ嵌入式实时控制系统.本系统采用32位嵌入式微控制器ARM实现PCR扩增所需的闭环温度控制功能,毛细管电泳分离功能所需的高压电场自动调度功能.uC/OS-Ⅱ嵌入式实时操作系统加强了系统的实时性.模糊免疫PID控制算法实现对温度的精确控制,其控制性能远优于常规PID控制器.试验结果表明本系统不但完全满足设计要求,而且与同功能的仪器平台相比,实时性强,不再需要昂贵的个人电脑进行控制运算和常用的DNA检测设备进行检测,实现了PCR-CE微流体芯片系统的低成本和小型化.     

面向两轮平衡机器人姿态检测系统的研究与设计

以两轮平衡车的平衡姿态研究为背景,提出了一种基于陀螺仪与加速度计的两轮平衡机器人的姿态检測系统,对姿态检測系统的原理、组成及数据采集进行了研究。通过对各传感器输出信号特征的提取、分析,将PID控制算法与卡尔曼滤波思想相结合,实現了数据融合,从而有效地提高姿态检测系统的检测精度。经过软硬件的综合调试取得了良好的效果,并应用到实际的机器人姿态检测。     

基于VC＋＋的数据流分析方法

数据流分析在编译系统的代码优化、软件故障检测以及程序切片中都起着非常关键的作用。本文介绍了数据流分析方法的基本概念和基本原理,介绍了数据流方程的到达一定义迭代算法,并提出了一种利用VC＋＋工具实现数据流方程求解的方法。     

基于三维空间模型的特高压耐张塔跳线间隙检测方法

提出一种基于三维空间模型的特高压耐张塔跳线间隙检测方法研究,利用三维激光扫描数据建立特高压耐张塔整体空间扫描模型,并描述激光扫描建模的原理。据此确定出了待检测标的物的三维点云数据集合;通过预处理的方式去除点云数据检测系统内部噪声和环境噪声,对点云数据集合进行高斯平滑滤波、坐标转换和点云数据拼接,并输出空间点云数据的文件集合;获取的跳线检测测量结果中还有可能包含粗差、系统误差和偶然性误差,利用检测数据分析前必须消除各种误差因素的影响。实验数据表明提出方法的坐标检测精度值能够控制在+-1,并且总体的检测残差分布也位于合理的区间范围之内,实际检测效果优于传统检测方法。     

光纤线径在线检测与误差分析

光纤线径检测是基于激光扫描直径信息变换原理,将直径数据信息变换为数字量.因此它属于数字式传感器.由于它具有独特的优点,倍受人们重视,并得到广泛应用.本文主要讲述激光扫描直径信息变换原理,数字式激光直径检测仪的结构组成、工作原理和误差分析,最后给出实验结论.     

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证...     

一种新型便携式差压气密性检测仪的设计

设计了基于差压检测原理的以S3C2440处理器为控制核心的气密性检测仪,介绍了该检测仪的工作原理、软硬件构成和系统性能等。通过电磁阀的自动控制功能实现了一定容积和压力下密封器件的自动检测。数据处理过程中使用了模糊综合评判方法,判断并分析了被测器件的气密性。     

网络入侵检测系统关键技术的分析

入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,对网络应用的发展具有重要意义与深远影响.本文综述了入侵检测系统的基本原理和通信机制,并对入侵检测模块间的协作、数据的预处理、数据融合等入侵检测系统的关键技术进行了分析.     

电子油门检测系统的设计与实现

介绍了电子油门的结构与工作原理,设计并实现了基于PCI-1712数据采集卡的电子油门检测系统.通过对信号的高速采集和分析,该系统能可靠地实现对电子油门的性能检测.     

基于NDIS中间驱动的入侵检测

为了实现基于NDIS的入侵检测,根据NDIS中间驱动的基本原理,采用微软提供的驱动程序开发包,实现了将数据链路层上的所有原始数据包截获.由于中间驱动深入Windows内核,与硬件关系紧密,具有不可绕开性与协议无关性,所以必须自定义数据包的解析.介绍了实现的关键代码,并根据入侵检测的原理,深入分析各种入侵行为特征和截获的数据包,实现中间驱动和入侵检测相结合,对可能出现攻击和端口秘密扫描进行过滤,来达到入侵检测的目的.     

轨迹异常检测研究综述

传感器技术的飞速发展催生大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、自动驾驶、视频监控等领域具有重要的应用价值.不同于分类、聚类和预测等轨迹挖掘任务,轨迹异常检测旨在发现小概率、不确定和罕见的轨迹行为.轨迹异常检测中一些常见的挑战与异常值类型、轨迹数据标签、检测准确率以及计算复杂度有关.针对上述问题,全面综述近20年来轨迹异常检测技术的研究现状和最新进展.首先,对轨迹异常检测问题的特点与目前存在的研究挑战进行剖析.然后,基于轨迹标签的可用性、异常检测算法原理、离线或在线算法工作方式等分类标准,对现有轨迹异常检测算法进行对比分析.对于每一类异常检测技术,从算法原理、代表性方法、复杂度分析以及算法优缺点等方面进行详细总结与剖析.接着,讨论开源的轨迹数据集、常用的异常检测评估方法以及异常检测工具.在此基础上,给出轨迹异常检测系统架构,形成从轨迹数据采集到异常检测应用等一系列相对完备的轨迹挖掘流程.最后,总结轨迹异常检测领域关键的开放性问题,并展望未来的研究趋势和解决思路.