一个流水线型三维DCT硬件核的设计

在优化3D-DCT算法的基础上,采用流水线型结构,系数转换、矩阵转置、数据装载和截位的通盘解决方式,构造一个流水线型的三维DCT硬件核,使运动图像的压解中DCT运算的CPU耗时下降十几倍,实现实时压缩。     

掺铒光纤放大器中孤子脉冲获得线性啁啾的研究

为了研究孤子脉冲经掺铒光纤放大器演变后的啁啾特性,采用了对称分步傅立叶的数值方法,对孤子脉冲在不同增益条件下的演变和线性啁啾特性进行了数值仿真。数值计算的结果表明：当满足增益系数μ远大于1时,基孤子脉冲在放大器中传输能够获得很好的线性啁啾,且发现脉冲的啁啾特性受选取的放大器长度参量的影响;啁啾越明显的脉冲,线性啁啾所占的区域越窄。进一步研究还发现初始啁啾系数和孤子阶数对脉冲获得的线性啁啾均有很大影响,初始正啁啾系数和高孤子阶数均能增强输出脉冲的线性啁啾特性。因此,利用孤子脉冲在掺铒光纤放大器中传输的非线性效应能够获得良好的线性啁啾,这对实现高质量的脉冲压缩是很有帮助的。     

高压变频器在螺杆式空压机上的应用

本文结合螺杆式压缩机运行的实际工况,介绍了山东新风光电子科技发展有限公司生产的高压变频器在云驾岭煤矿螺杆式压缩机中的应用。通过改造,实现了螺杆式压缩机的高效运行,达到了节能降耗的目的。     

基于近红外光谱的大鲵肉粉掺伪鉴别及纯度检测

利用近红外光谱技术进行大鲵肉粉的掺伪鉴别及纯度检测。分别采集大鲵纯肉粉、掺入江团鱼肉粉、草鱼肉粉和土豆淀粉的掺伪大鲵肉粉（各40 个样本,4 类共160 个样本）的近红外光谱图。原始光谱经光谱预处理后,利用偏最小二乘-判别分析（partial least square-discriminant analysis,PLS-DA）法分别建立2分类（纯样和掺伪样）和4分类（纯样、掺江团鱼样、掺草鱼样和掺淀粉样）的定性判别模型,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）分析法分别建立3 类掺伪大鲵肉粉的纯度定量校正模型。结果表明,PLS-DA定性模型中,经一阶导数＋多元散射校正光谱预处理后,所建2分类和4分类模型性能均为最佳,校正集和预测集的预测准确率均为100%;PLSR定量模型中,大鲵肉粉掺江团鱼肉粉、大鲵肉粉掺草鱼肉粉和大鲵肉粉掺土豆淀粉模型的校正集相关系数（Rc2）分别为0.990 6、0.986 4和0.993 3,校正集的均方根误差分别为1.14%、1.39%和0.88%;测试集的相关系数（Rp2）分别为0.994 4、0.992 4和0.990 8,测试集的均方根误差分别为0.83%、0.89%和1.22%。运用近红外光谱技术结合化学计量学方法能够对大鲵肉粉进行掺伪鉴别及纯度检测。     

重庆地区烟叶辣椒脉斑驳病毒的检测与鉴定

为确定重庆烟区烟草叶片上出现黄化斑点、枯斑等症状的病原,进而制定出科学的综合防治措施,对采自重庆市涪陵和巫溪烟区与北碚试验田的18份烟叶样品进行了病毒种类检测与鉴定。根据病毒外壳蛋白基因序列设计了特异性引物,采用RT-PCR扩增及BLAST序列对比分析,结果表明:涪陵烟区烟叶上出现黄化斑点、枯斑等症状的样品中检测出烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus,TMV）和辣椒脉斑驳病毒（Chilli veinal mottle virus,ChiVMV）,检出率分别为54.55%和100%;巫溪烟区样品中检测出TMV和马铃薯Y病毒（Potato virus Y,PVY）,检出率分别为100%和66.67%;北碚烟草试验田病叶样品中检测出ChiVMV,检出率为100%。其中,ChiVMV为重庆地区烟草上首次发现。      

α-(2-甲基-3-呋喃硫基)酮类肉香味香料化合物的合成

α-(2-甲基-3-呋喃硫基)酮类是2-甲基-3-呋喃硫醇的重要衍生物,具有非常独特的肉香味特征。研究了以溴代烷为原料,通过格氏反应、Swern氧化、卤素取代和亲核取代四步反应制备α-(2-甲基-3-呋喃硫基)酮类化合物的方法。首先溴代烷与甲酸乙酯通过格氏反应生成醇,产率85%左右;醇通过Swern氧化得到酮,产率75%左右;所得到的酮与液溴反应制得相应的α-溴代酮,产率70%左右;α-溴代酮在碳酸钾的作用下与2-甲基-3-呋喃硫醇反应,得到最终产物α-(2-甲基-3-呋喃硫基)酮,产率65%左右。最终产物通过1HNMR、13CNMR及MS进行了表征。     

寄居于非旁轴矢量光束的李萨如线的相互作用

从理论和数值模拟两方面研究了寄居于非旁轴矢量光束的两条李萨如线的相互作用。研究发现：李萨如线因不稳定而在传输中消失，并有李萨如奇点出现。当传输距离、振幅因子、离轴距离和光束波长变化时，李萨如奇点的位置，偏振度和李萨如图形可能发生改变，还会发生成对李萨如奇点因带有相反拓扑电荷而接近和湮灭。研究结果对深入理解非旁轴多色矢量光束奇点光学和寻找奇点光学潜在应用具有一定参考价值。     

基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计

当前配电网线损检测的线路线损特征质量低,且电力设备采集到的数据不同期,导致配电网线损检测精度偏低、误检率较高。设计了基于激光点云的中压配电网同日期线损的检测系统。系统硬件部分由激光探测传感器、信号放大器、数据存储、处理单元和后台监控中心构成;软件设计部分采用主成分分析法(PCA)提取预测电力系统线损参数,利用激光探测传感装置提取点云特征,选定线损数据样本集,构建样本点的特征向量,求解SVM的判别函数,最终实现对中压配电网同日期线损的精确检测。仿真实验结果验证了所设计系统在中压配电网日同期线损检测上的可靠性,线损检测结果与实际拟合度高,并具有更低误检率。