一种基于统计特性的简化EESM方法

本文根据多径信道统计特性,提出了一种新的简化指数有效信干噪比计算方法。文章分析了多载波通信系统载干噪比的统计分布特性,并利用统计特性来简化指数有效信干噪比映射方法的计算。该方法通过估计非中心分布参量,增强了对移动时LOS/NLOS场景变换的自适应能力。仿真结果进一步证明了方法的优点。     

基于CMOS摄像头的智能寻迹车的设计与实现

分析了自动寻迹智能车的几个关键实现技术,给出了一种采用CMOS摄像头检测方式的智能车的电路设计、控制算法和软件流程.测试结果表明该车能够准确跟踪引导线运行.     

K-聚类的模糊神经网络对DO的控制研究

运用一种基于K-聚类算法的模糊径向基函数（RBF）神经网络对污水处理中的溶解氧质量浓度进行控制,该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制、RBF神经网络以及K-聚类学习算法相结合以在线调整隶属函数,优化控制规则。通过对阶跃输入仿真分析,其结果表明基于RBF的模糊神经网络控制器具有良好的动态性能、较强的鲁棒性和抗干扰能力,使其快速、准确地达到期望水平。     

Box-Behnken响应面法优化鱿鱼复水工艺的研究

在单因素实验基础上,选取碱添加量、碱处理时间、碱处理温度为自变量,感官评分、复水比、可溶性蛋白损失量为响应值,采用Box-Behnken中心组合设计优化得到干鱿鱼复水的最佳工艺条件为:碱添加量0.33%、碱处理时间8 h、碱处理温度25℃。在此条件下,复水鱿鱼感官评分83.41、复水比2.96、可溶性蛋白损失量9.835 mg/g,与理论感官评分82.10、复水比2.89、可溶性蛋白损失量10.094 mg/g相比,其相对误差分别约为1.57%、2.36%、2.63%。说明通过响应面优化得出的回归方程具有一定的实践指导意义。      

碳酸钠红外光谱研究

采用衰减全反射红外光谱（ATR-FTIR）技术,研究了碳酸钠的结构。实验发现：碳酸钠同时存在着 CO3不对称伸缩振动模式（νasCO3）,CO3对称伸缩振动模式（νsCO3）,CO3面外弯曲振动模式（rCO3）和 CO3面内弯曲振动模式（bCO3）等4种红外吸收模式。采用二维相关红外光谱技术（2D-IR）进一步来研究温度变化对于碳酸钠结构的影响。     

几种物质对亚硝酸盐清除作用的比较

采用对氨基苯磺酸-盐酸萘乙二胺分光光度法测定了抗坏血酸（V C）、儿茶酚、葡萄糖、牛血清白蛋白4种物质对亚硝酸盐的清除率。在单因素实验基础上,确定了上述几种化合物清除亚硝酸盐的影响因素（清除剂浓度,作用时间,反应温度及反应液pH）。然后采用均匀实验设计,考察在不同处理方式下它们对亚硝酸盐的清除率。结果表明,V C浓度0.7%、反应时间为15min、pH4、温度为4℃时,对亚硝酸盐清除效果最好;儿茶酚浓度为1%、反应时间为40min、pH2、反应温度为20℃时,其对亚硝酸盐清除效果最好;而葡萄糖、牛血清白蛋白对亚硝酸盐的清除率不到10%,没有显著的清除效果。      

不同品种黍子营养成分及功能活性成分差异化分析

目的:研究黍子营养及功能活性成分的品种差异化。方法:选取8个品种的黍子,对水分和灰分等基本组分和淀粉、蛋白质、脂肪等营养组分及多酚、黄酮、低聚糖等功能活性成分的含量进行了检测分析。结果表明:不同品种黍子样品中,基本组分水分的变异系数为8.43%,变幅为9.38%~12.39%;灰分的变异系数为23.48%,变幅为0.94%~1.79%。营养组分粗淀粉的变异系数为2.77%,品种间含量较为稳定,但冀张黍1号和安塞黄糜子所含慢消化淀粉和抗性淀粉含量比例相对较高;粗蛋白的变异系数为8.04%,品种之间差异显著(p<0.05),其中龙黍18总氨基酸最高,约为149.06 mg/g,且必需氨基酸可达总氨基酸含量的44.54%;此外,粗脂肪的变异系数为23.23%,品种之间差异显著(p<0.05),其中宁糜9号不饱和脂肪酸占总脂肪酸比例最高,为87.06%。功能活性成分中,总黄酮的含量差异最为显著,变异系数为73.07%,变幅为0.89~10.17 mg/g;总多酚含量变异系数为67.78%,变幅为0.74~3.44 mg/g;同时,低聚糖含量的品种间差异也较大。本研究结果对于保留和选育黍子优良品种及黍子食品和保健品的开发具有指导意义。      

基于生鲜肉品和果蔬保鲜的生物可降解薄膜的研究进展

生鲜肉品和果蔬具有新鲜和营养价值高的双重特色,同时生物可降解材料的包装保鲜具有突出的保鲜效果和环保意义,应用可降解材料包装保鲜生鲜肉品和果蔬具有优越的经济效益和生态效益。因此,本文针对生鲜肉品和果蔬的品质变化特点,列举了生物可降解薄膜保鲜技术在生鲜肉品和果蔬保鲜中的诸多应用与进展,为生鲜肉品和果蔬的保鲜包装和产业发展提供参考依据。      

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

不同品种啤酒花中α-酸的微波萃取最佳工艺条件对比

通过应用单因素和正交实验设计,对马可波罗和青岛大花中α-酸的微波萃取工艺进行了优化,并比较了两者最佳工艺条件的异同。马可波罗α-酸微波萃取的最佳工艺条件为微波时间20s、微波功率267W、浸泡时间30min、料液比1:25,影响因素的主次顺序为微波时间>微波功率>料液比>浸泡时间;青岛大花α-酸微波萃取的最佳工艺条件为微波时间15s、微波功率为267W、浸泡时间为30min、料液比为1:15,影响因素的主次顺序为微波时间>料液比>微波功率>浸泡时间。结果表明:两个品种的最佳萃取工艺条件中仅微波功率参数、浸泡时间参数相同,而微波功率、料液比的主次影响顺序不同。由此得出,不同品种啤酒花中α-酸的微波萃取最佳工艺条件不能混用,而关于啤酒花α-酸微波萃取工艺的研究,很有必要针对不同品种来进行。