一种新颖的不对称六相SVPWM算法

针对传统的六相SVPWM算法比较复杂的问题,本文提出一种新颖简便的SVPWM算法。该算法只需通过输入的两路正交正弦电压U?和U?简单的加减及逻辑运算即可进行扇区判断,再利用查表得到基础矢量的作用时间,避免了传统六相SVPWM算法中三角函数计算等过程,简化了算法步骤。并以双三相永磁同步电机为被控对象,给出了基于Matlab/Simulink的SVPWM模块和系统的仿真模型,仿真结果验证了所提出算法的有效性。     

基于云计算的数字信号处理精品课程资源共享平台建设

如今,许多学校开始将教学资源以网络的形式来完成共享和交流任务。可是,以往的网络模式在共享教学资源时常常会使学校之间出现“信息壁垒”的现象,使得他们之间不能互联互通。鉴于云计算具有按需使用、安全稳定、成本较低等诸多优势,文章提出基于云计算的《数字信号处理》精品资源共享平台。文章首先分析了国内外教学网络资源共享的相关工作,然后给出云计算的概念,然后对引入云计算在教学共享方面的必要性进行分析,给出了该平台的架构及服务器端详细拓扑结构。平台提高了整个课程组的备课效率、方便了学生使用和学习精品课程共享资源。     

青梅提取物改善痛风和高尿酸血症的研究

本文介绍了青梅提取物改善痛风和高尿酸血症的实验,提前对痛风小鼠给予不同剂量的青梅提取物,发现低剂量组可以使小鼠体内的血尿酸含量减少60.3%(p<0.05),给予青梅提取物10d后,痛风小鼠体内血尿酸含量减少49.9%(p<0.01);防治小鼠痛风的青梅提取物最佳剂量为1140mg/kg,在该剂量下小鼠体内的血尿酸含量减少了33.9%(p<0.05)。结论:青梅提取物在1140mg/kg剂量下能显著改善痛风小鼠高尿酸血症。     

直接合成法制备载银稻壳活性炭及其对苯并噻吩的吸附

分别采用直接合成法和浸渍法制备了载银稻壳活性炭脱硫吸附剂,通过N2吸附-脱附、TEM及XRD测试手段对其进行表征,通过静态吸附实验研究了载银稻壳活性炭对苯并噻吩的吸附性能。结果表明,直接合成法在活化稻壳制得活性炭的同时将银颗粒均匀地负载在活性炭的表面;与浸渍法相比,直接合成法上的活性组分分散更均匀,粒径更小,且NO3-在稻壳活化过程中也起到了增加活性炭比表面积、孔体积和孔径的作用。通过对比实验证明了直接合成法制备的载银活性炭对模拟汽油中的苯并噻吩具有较高的吸附容量,30℃时,模拟汽油中的硫含量为542.6 ppm,吸附剂的硫吸附容量达到了15.58 mg/g。     

生物进化理论在入侵检测系统中的应用研究

将生物进化的理论引入入侵检测系统,在算法中体现出基因算法的并行优势。     

基于电子履历的车辆管理电子档案系统研究

为了解决传统手工记录信息困难的问题,做出了基于电子履历的车辆电子档案系统。构建了电子档案系统的基本结构,探讨了电子档案信息的分类,并从履历分析角度对电子档案系统进行理论解析。最后结合算法对维修统计分析进行举例。对部队提高车辆管理的效率和准确度有促进作用。     

一种P2P文件共享系统的QoS评价模型

在分析了P2P分层体系结构的基础上,结合P2P文件共享系统应用提出了重叠网络层和应用层的QoS评价模型,并进一步形成了整体QoS评价模型.仿真实验分析了节点的加入和退出、节点的能力和上传策略、节点缓存大小和节点缓存策略等因素对QoS的影响.另外,文件的热度也是影响系统QoS的一个重要因素.     

基于二阶锥规划的光储系统功率平滑最优控制策略

提出一种基于二阶锥规划(Second-order Cone Programming,SOCP)的光储系统 (Photovoltaic Energy Storage System,PESS) 功率平滑最优控制方法,不仅能够保证PESS功率平滑输出,而且能够实现其内部的有功功率最优分配（经济性）,弥补了传统方法二者只能择其一的缺陷。该方法首先构建计及发电成本指标、环境污染指标以及一次能源浪费指标的PESS的2维SOCP模型,然后利用Matlab平台,应用预估-校正算法实现PESS机组间最优功率分配。基于Matlab平台与PSCAD平台的算例验证结果表明,该方法不仅能够很好地抑制光伏输出功率的波动,而且能够给出经济性最优的功率分配策略,且不会陷入局部极小点,计算速度快,准确度高,易于工程实践。     

海洋胶原蛋白肽在功能性食品中的应用

本文综述了海洋胶原蛋白肽在功能性食品领域的应用情况。介绍了海洋胶原蛋白的结构特点,论述了海洋胶原蛋白肽的制备技术,重点探讨了海洋胶原蛋白肽的生物学功能,包括延缓皮肤衰老、改善骨骼健康、调节血压、保护胃粘膜和抗氧化性等生物学功能,最后对海洋胶原蛋白肽在功能性食品领域的应用前景进行了展望。     

一种基于改进粒子群优化的XML结构聚类方法

在对XML文档进行数据挖掘时,很多结构语义信息没有被充分考虑进来.为了更好地进行大规模文档集的挖掘,本文首先给出一个新的基于语义和支持度的XML结构模型对每个文档建模.然后根据该模型,提出基于改进粒子群优化的结构聚类方法.实验中,为了增加算法的实用性,将粒子群优化的思想与传统的K均值算法相结合,其优点是能够跳出局部极值.实验结果表明提出的方法在聚类准确性和收敛程度方面都优于传统基于划分的聚类算法.