国家自然科学基金材料领域经费投入区域集聚程度分析

基于国家自然科学基金材料领域项目库的数据,对我国在新材料领域内国家科研投入的地域分布及其变动情况进行了初步分析。主要结论为:(1)新材料领域国家科研投入在地域分布上呈现明显的不均衡态势;(2)新材料领域国家科研投入的地域分布不均衡态势近年来呈现逐步缓解态势;(3)新材料领域国家科研投入的地域分布不均衡的主要原因是各个地域科研力量分布、经济发展、产业发展的不均衡。     

多屏互动技术在智能电视操作系统中的实现

随着三网融合的逐步推进以及网络技术的不断发展,数字家庭网络也从概念走向了前台,其中使用多屏互动技术实现家庭娱乐信息共享是数字家庭网络中一项非常重要的内容。本文在深入研究DLNA体系架构和功能组件的基础上,结合智能电视操作系统的特点,提出了在智能电视操作系统中实现多屏互动技术的一种解决方案,满足用户在智能手机、个人电脑和智能电视之间完成视频、音频及图片等多媒体资源的管理、控制和共享需求。     

新疆红肉苹果多酚的纯化、组成分析与抗氧化活性

本文以新疆红肉苹果为原料,在超声辅助提取红肉苹果多酚的基础上筛选大孔吸附树脂纯化多酚提取物,用高效液相色谱分析纯化后多酚的组成,并以V_C为对照采用体外试验分析其抗氧化活性。结果表明,在5种大孔树脂中NKA-Ⅱ树脂对新疆红肉苹果多酚的吸附和解析效果最好,其静态吸附与解析平衡时间分别为6和10 h;动态吸附和解析试验的最佳纯化工艺为:上样浓度为0.8 mg/mL,上样流速为4.0 BV/h,上样体积为3.5 BV,洗脱液乙醇的浓度为75%;在此条件下,纯化后的新疆红肉苹果多酚的纯度由原来的35%提高至84%。高效液相色谱分析确定纯化后的新疆红肉苹果多酚主要含有10种单酚类物质,其中绿原酸的含量最高(123.15 μg/mL),其次是槲皮苷和原花青素B₂(25.28、21.96 μg/mL)。体外抗氧化试验结果表明,不同浓度多酚对DPPH自由基、羟基自由基、超氧阴离子均具有明显的清除作用,清除率分别达到93.99%(0.1 mg/mL)、99%(0.8 mg/mL)、98%(0.4 mg/mL),并且对脂质过氧化具有明显的保护作用。该试验结果为进一步研究红肉苹果多酚的抗癌活性奠定了基础。     

头部官能结构对HRTF的影响及主观验证实验

为了研究声学头模上不同的头部官能结构对头相关传输函数(Head-Related Transfer Function,HRTF)及录音听感上的影响,对具有不同官能结构的头模进行HRTF测量和对比分析,得出头部不同官能结构对HRTF的影响。进一步的主观评价实验也验证了不同的头部官能结构对于声源定位的影响程度不同这一结论。其中,耳廓对声源定位的影响较大,是不可缺少的一个结构,而有无鼻子、头发等其他细节官能结构对声源定位产生的影响则要弱得多,同时这些头部官能结构对听感上的影响与声源类型和入射方向的关系十分密切。     

温棚黄瓜霜霉病综合防治

黄瓜霜霉病无论在露地还是温室、大棚黄瓜生产中均普遍发生,轻者减产,严重的地块可造成绝收。要抓好预防和初发期防治,以生态、农业防治为基础,配合化学农药提高防效。     

扬声器线阵列测量技术(待续)

有关扬声器线阵列测量目前并无统一的规范及方法。介绍了现有扬声器线阵列的测量技术及方法。指出在实验室环境下依据少量单元的声学测量预测扬声器大阵列声学辐射特性是未来研究的趋势。     

扬声器线阵列测量技术(续完)

3 线阵列扬声器系统的测量 3.1室外自由场环境测量 线阵列扬声器主要是提供较大声压级和较强指向性以及较好的语音清晰度,而且使用的场合一般为较大的场馆或厅堂,因此阵列本身尺寸较大,质量重,一般使用时都吊装在高处或者堆叠在舞台前方,投射10 m甚至几十米外的听众区.线阵列扬声器系统的这些特点决定了它无法使用单个扬声器单元的测量方法,而且能反映线阵列扬声器系统的特性参数也与基于单个扬声器单元定义的特性参数有所不同.     

高精度磁罗经传感器设计

设计了一种基于磁感效应的磁罗经传感器,该传感器采用了纳米坡莫合金材料模压形成单轴向磁芯,并在磁芯上采用密绕法缠绕漆包线形成磁感应传感器.磁感应传感器通过LR谐振施密特触发器电路处理,将磁场强度信号转换为频率信号.通过基于现场可编程门阵列(FPGA)的高精度频率计提取磁罗经频率信号.磁罗经传感器采用四点修正法来补偿背景磁干扰信号,同时采用数字信号处理器(DSP)采集三维加速度传感器信号进行智能姿态自补偿,使传感器具有较好的环境适应能力.经测试,该罗经具有精度高,稳定性高,功耗低,体积小,且具备智能自补偿功能等特点.     

灰关联神经网络在葡萄酒评价中的应用

为确定葡萄酒质量,将灰关联分析与神经网络相结合,构建了灰关联神经网络。通过对数据之间的关联分析,确定了数据与葡萄酒质量的关联程度,增加了数据之间关系的透明度,避免了对数据的盲目引用而造成的网络不稳定性。与经典神经网络相比,该算法还具有预测误差小、训练时间短等优点,可为葡萄酒质量预测工作提供技术支持。