一种高精度的血液C-反应蛋白浓度荧光检测系统

针对临床医学检测血液中C 反应蛋白(CRP)浓度的精确定量需求,设计一种基于STM32F429IGT6处理器的CRP浓度荧光检测系统。介绍了系统基于荧光检测的工作原理和非线性浓度定量模型,详细阐述系统的软硬件设计,并采用商用检测仪验证系统定量的准确性。实验表明：系统常规检测范围段误差小于5% 重复性误差小于3%,符合临床医学检测需求。     

Wiener核的快速提取算法*

对于非线性特性未知的模拟电路,可以运用Wiener泛函级数来描述,且Wiener核值可以表示电路特征。但是随着阶数及采样点数的增加,Wiener核值提取运算次数呈指数形式增长,这给应用带来困难。针对这一问题,提出了一种折叠递推快速算法,经分析计算本快速算法比常规算法节省乘法计算量90%以上。在此基础上,运用快速算法与常规算法针对典型电路进行了对比实验,提取的核相同,可以快捷有效的诊断电路的正常状态及不同软故障状态。     

研究风沙环境下钢结构涂层的侵蚀机理

随着我国钢结构技术的稳步发展,钢结构在建筑上的应用越来越广泛。但由于钢结构容易锈蚀的特点,其防锈保护环节也就显得尤为重要。在钢结构表面进行涂层对钢结构建筑的防锈防腐,以及维护钢结构的强度和使用都有非常好的效果。本文将研究涂层在风沙环境下的冲蚀磨损特性、冲蚀行为和侵蚀机理。     

桩的水平承载力若干问题的探讨

阐述了目前单桩水平承载力的现场试验和理论计算方法,并通过6根不同类型桩的水平承载力试验,得出单桩的水平临界荷载和水平承载力特征值,在水平临界荷载下,泥面处的桩水平位移均小于10 mm,试验结果对设防烈度为7度的舟山地区的桩基抗震设计有一定的参考价值.     

PHILIPS 16位单片机80C51XA特性及应用

８０Ｃ５１ＸＡ系列单片是具有处理速度快、寻址能力强、电磁兼容性好，支持多任务操作系统的新一代微控制器。本文介绍该单片机的性能特点及其两种应用。     

基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识

针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。     

一种计算消声室声压级的新方法

JJF 1147-2006《消声室和半消声室声学特性校准规范》给出了计算声压级的反平方率法,针对其出现的近场处声压级偏差较大的问题,将空气吸收的衰减部分纳入考虑,提出了一种加入空气吸收衰减因素,选取测量位置为1m处的实际声压级来计算消声室声压级的新方法。通过实验对比,此方法可以很好地改善上述现象,提高了校准精度。     

一般样条滤波器及其在表面计量中的应用

提出了样条滤波器的一般化表达式,由该表达式可以构造线性样条滤波器、稳健样条滤波和一般样条滤波器。一般样条滤波器保留了部分线性样条滤波器的特性,又具有稳健性。采用Tucky估计,分别采用一般样条滤波器、线性样条滤波器与稳健样条滤波器在表面计量中进行了对比实验,实验结果表明:当表面存在明显的深谷和尖峰时,采用稳健样条滤波器更为合适;当表面近似服从正态分布时,三种滤波器得到的表面粗糙度参数比较接近。     

基于退火遗传混合算法的模拟电路诊断激励优化

本文提出基于Volterra核和模拟退火遗传混合算法的模拟电路故障诊断激励优化方法.在以Volterra核为特征向量的模拟电路故障诊断中,以相同激励信号下电路各故障状态的特征向量的集总欧氏距离作为适应度函数,对用于激励的多频正弦信号的参数进行优化,首先利用模拟退火算法形成精英团队,然后利用遗传算法寻找最佳激励信号的参数,从而提高故障诊断的效率.文中给出了退火遗传混合算法的优化方案和流程,并通过实例加以验证.     

基于变步长自适应陷波器的在线检重抗振方法研究

针对检重秤运动部件与外壳之间的相对运动以及机械固有频率点在外力作用下发生的共振对称量信号造成干扰,提出一种基于箕舌线改进的变步长最小均方(LMS)自适应陷波(ANF)的检重秤抗振动方法。通过分析检重秤振动来源与振动特性,并在共振状态下与滑窗滤波、巴特沃斯低通、巴特沃斯陷波以及固定步长LMS陷波等传统抗振方式进行仿真和实验对比,证明变步长LMS自适应陷波器对振动干扰滤除具有准确性与优越性。同时,在多种速度下运用该方法并结合滑窗与非对称切尾均值滤波在实际检重平台对检重结果进行最终处理,实现平均误差≤0. 171 g,标准偏差≤0. 240%,满足XIII(1)等级。