基于模糊聚类的MODIS云检测算法研究

云检测是遥感图像处理的一大难点,同时也是图像预处理的必要环节.本文使用基于模糊集合理论的模糊C均值聚类法,对中分辨率成像光谱仪图像的四个波段进行聚类.以检测出云和下垫面.通过我国典型区域在不同季节不同时相的数据,结合多光谱综合法和目视解译的对比检验,证明该算法适用于区域性的云检测,能检测出一些小面积的云点像元.此外,该算法在一定程度上改善了需要根据先验知识设定阈值的传统云检测算法,是一种简易可行的非监督云检测算法,为下一步云的剔除工作奠定良好的基础.     

pH和金属离子对大豆分离蛋白凝胶形成的影响

在90℃,研究了大豆分离蛋白浓度、pH值、金属离子、加热时间等因素对大豆分离蛋白凝胶形成的作用。结果显示,酸性条件下大豆分离蛋白形成凝胶的最适pH为3.0,碱性条件下形成凝胶的最适pH为9.0,pH大于11在95℃的水浴锅中加热5min,大豆分离蛋白变为黄棕色粘稠状液体,且有异味;凝胶溶液中CaCl2浓度为0.4%的时,形成凝胶的透明性最高,时间为22min。     

湖北省博物馆文物名称翻译实证研究

为建立并逐步完善湖北省博物馆中英文网站,服务于荆楚文化的海内外传播,基于对馆藏文物的实地考察,对比该馆英文网站文物名称的翻译,发现存在文物翻译率不高、简单音译、误译等问题。通过对照故宫博物院等国内顶级博物馆同类文物翻译的平行文本,从人文层面提出博物馆应该重视翻译工作、翻译人员需要提升综合业务素养的建议;并从技术层面提出采用增译、参考平行文本等策略优化博物馆文物翻译现状。     

蓝光聚合物电致发光材料研究

简要介绍了近年来国内外在蓝光高分子电致发光材料领域的一些研究进展,并对其存在的问题进行了初步探讨。     

连续闪烁抑制范式实验平台设计及其效果检测

连续闪烁抑制范式(continuous flash suppression paradigm, CFS)是当前最新的意识下视觉感知研究范式。然而,由于目前尚缺乏成熟的可视化的CFS范式视觉实验平台,严重制约了相关研究的进展。鉴于此,本文采用标准化精密光学元件搭建了CFS范式实验硬件系统,利用MATLAB下的Psychtoolbox工具箱研制了可视化CFS范式实验软件系统,成功试制了CFS范式视觉实验平台。其中,实验软件系统不仅提供了功能完备、设置方便的实验参数可视化设置界面,而且开发并集成了具备不同物理特性的蒙德里安掩蔽图片自动生成程序。为验证CFS范式视觉实验平台的性能,本文设计并开展了图片和视频刺激的意识下视觉感知实验,展现了实验平台良好的工作性能。总体而言,视觉实验平台实验设计方便、掩蔽效果良好、程序运行稳定、数据存取便捷,可以更好地服务于CFS相关心理物理学实验的设计与开展,有效提升无意识视觉认知研究的水平。     

危险废物回转窑焚烧技术优化及二次污染控制

对危险废物回转窑焚烧处理技术中各个关键工段及其主要的运行参数进行了详细分析,探讨了焚烧过程二次污染的控制技术。结果表明,通过改进烟气处理中活性碳种类、增加气固接触时间、改变活性炭投加方式等可进一步提高焚烧烟气的处理效率;通过飞灰压制可增大飞灰密度,可同时实现飞灰减容和抑制飞灰中的重金属浸出。在实际工程应用中,研究所得的烟气处理改进工艺和飞灰压制工艺能有效帮助提高生产作业效率。     

从互文性理论看淘宝体的流行

在分析＂淘宝体＂体裁特点的基础上,借助体裁互文性理论探讨了＂淘宝体＂流行的原因,并通过具体实例说明＂淘宝体＂和其他体裁之间实现体裁互文的表征形式,以及由此反映的体裁之间的互文本质。     

用于体液肽表达谱分析的快速肽段提取方法

目的探讨基于ZipTipC18的肽段提取方法在疾病临床诊断中的应用价值。方法用基于ZipTipC18和磁珠的体液肽段提取方法分别提取正常胰液、胰腺癌胰液和正常血液中的肽段,进行体液肽表达谱的PMF分析,对所得数据进行标准化处理,对目的肽段进行TOF/TOF分析鉴定。结果通过质谱分析得到了反映样品蛋白构成的肽表达谱。基于ZipTipC18的肽段提取方法获得的数据准确、可靠,重复较好,通过TOF/TOF分析,血液样品中的肽段鉴定为fibrinogen α链前体。根据正常胰液与胰腺癌胰液的差异肽表达谱,可将癌症患者与正常对照者明显区分。结论基于ZipTipC18的肽段提取方法可作为疾病(尤其是癌症)的辅助诊断方法。     

浅谈化学专业英语论文写作

科学研究的一个重要任务之一就是将研究结果以一种"条理清晰、逻辑推理严密"的方式写成论文,向读者详细介绍"所在领域的研究进展、存在的问题、解决的方略、实验数据和得出的主要结论"。文章根据国际化学专业期刊对稿件的要求,简要地探讨了在撰写英文稿件中存在的问题,介绍了写好一篇化学专业英语论文的方法和技巧。     

适应于大幅面图像的快速匹配算法研究

基于特征的图像匹配算法具有更广的适用范围和更好的性能表现,但因为其算法更加复杂,使其很难满足实时性,尤其当图像尺寸变大后,这一缺点更加限制了此类算法在实际工程中的应用。针对这一问题,本文提出了一种新的用于大幅面图像的快速匹配算法。算法采用空域分割和频域压缩的方式对图像进行预处理。通过提取目标图中高频信息丰富的区域作为待匹配子图,减小用于匹配的目标图像尺寸;通过小波变换提取源图尺度空间的高尺度表示,压缩SIFT特征点在图像频域中的存在空间。算法采用由粗到细的匹配策略,粗定位待匹配子图在源图中的空间区域后,再次进行细匹配操作,最终实现大幅面图像间的快速匹配。仿真实验表明,新提出的算法极大地提高了大图像匹配的速度,在对部分算法模块进行硬件加速后,新提出的算法甚至可以满足实时性的要求。