季铵碱类催化剂的制备及其对HDI三聚反应研究

为论述季铵碱类催化剂的制备及其对HDI三聚反应的催化作用,采用了溶液聚合工艺对HDI单体进行聚合,通过对反应产物分子中-NOO含量、游离HDI含量进行分析,考察了催化剂种类及用量、反应温度、反应时间对加成反应的影响,确定了理想催化剂为四甲基氢氧化铵和双季铵碱及其制备反应条件.     

当代教育理念与模式下的职业技术学院设计——以鹤壁职业技术学院新校区规划设计为例

面对社会对职业技术的日益重视,职业技术学校的发展也有了日新月异的变化.试图通过对鹤壁职业技术学院新校区的规划设计与分析,探讨当代教育理念与模式下高等职业技术教育的办学特色和校园文化对规划及建筑设计的影响,从而总结适应职业技术教育的设计理念和方法,塑造具有自身特色和体现城市风貌的职业技术学院.     

低雷诺数气液交叉流装置研究（I）——孔流液柱流动特性数值模拟

针对低雷诺数的气液交叉流气体净化过程,提出有效避免二次雾沫夹带的液柱流体力学条件。数值模拟结果表明,液柱表面随着离开孔口的距离而变化,采用公式Lb／d=2．84We^0.694能有效预测液柱的断裂行为。     

框架的行置换和列置换——处理复杂系统的新思维系列之四

本系列论文基于《多边矩阵理论》,由东方整体性思维所启迪,试图提供并完善一套从整体到局部处理复杂系统多指标问题、非均匀性问题、非线性问题的强有力的数学工具,并对其进行严格的理论推导和证明。本文利用群论的相关概念和结论,将其和框架的剖分运算相结合,引入了导出框架和对称框架的定义,证明了框架的行置换等价于列置换的结论,从而以后可以统一地处理指标间的置换问题。     

基于邻域风险最小化概率密度估计的自适应盲分离算法*

为实现由不同统计特性和概率分布平滑特性信号得到混合信号的盲分离,对基于支持向量机的邻域风险最小化概率密度估计算法进行研究,提出一种邻域函数的构造方法,将其与自然梯度批处理算法相结合,形成一种新的自适应盲分离算法;利用广义高斯模型分析了分离算法的精确度。通过仿真实验,验证了该算法能分离统计特性不同的混合信号,相比于基于经验风险最小化的方法,该方法在收敛速度和精度方面的性能有很大提高。     

基于VFW的远程视频捕获技术研究

多媒体技术在人们日常生活中的应用越来越广泛,图像、视频、音频等多媒体数据逐渐成为信息处理领域中主要的信息媒体形式。视频捕获技术是信息处理中的重要环节,研究该项技术具有重要的实用价值。文章提出一种基于VFW的远程视频捕获方法。该方法利用VFW捕获视频数据,采用H.263编码标准压缩视频数据,利用面向连接协议的流式套接字实现实时视频流的传输,结合多线程技术实现视频文件播放。然后,基于Windows操作系统设计实现了远程视频捕获系统。实验结果表明,该方法CPU占用率低、内存占用小,可靠性强,具有较好的应用价值。     

物联网访问控制策略探析

随着计算机技术的快速发展,各种物联网应用在人们生活中越来越多,因而物联网安全问题也更加引人关注。针对物联网安全中的访问控制问题,分析物联网分层结构中各层的安全需求,给出联网的环境下的访问控制策略供参考。     

基于Profinet的电机启动器在物流系统中的应用

针对物流系统现场设备的特点,介绍基于Profinet的电机启动器的设计与应用.     

Multipath effects on vector tracking algorithm for GNSS signal

The vector tracking algorithm uses a single extended Kalman filter （EKF） to predict the time-delays and the Doppler deviations of the GNSS signal, while also estimating the user＇s position, velocity, and clock state. In this paper, the effects of multipath on the tracking performance of the vector delay / frequency lock loop （VDFLL） is studied for better application in the multipath environment. The error expressions of the measurements are given in theory. The tracking error caused by multipath is reduced by VDFLL, which is proved by the tracking error of VDFLL through a new iterating method. The theoretical analysis is verified by the Monte Carlo simulation.     

基于聚类的超声射频图像阴影双线性补偿方法

待识别目标个体若处于图像阴影区域,其轮廓特征就会出现模糊或者失真丢失的情况.传统超声射频图像阴影补偿方法难以提高原图像的清晰度,且阴影补偿后的图像亮度偏低.为此提出基于聚类的超声射频图像阴影双线性补偿方法.采用固定阈值法将图像分成两组,计算两组图像方差的最大值,确定阈值.采用模糊聚类算法将所有辨识对象划分为某一类属性,获取新聚类中心和起初聚类中心之间的距离差,设置对应门限分割条件完成图像分割.利用加权估计位置插值点灰度值计算双线性插值,最后引入RGB色彩空间抑制蓝光分量,将其转换至HIS色彩空间内,完成图像色度、亮度以及饱和度的双线性补偿.实验证明,所提方法补偿后图像阴影区域比原始图像更加清晰,且非阴影区域图像的特征也具有理想的亮度,实验结果证明了所提方法的应用鲁棒性较强.