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李宇轩 《电脑编程技巧与维护》2016,(1)
Excel是广泛使用的“电子表格”,Matlab则具有强大的数值计算、统计分析以及图形可视化能力.结合具体的实例,阐述通过COM编程,将Excel作为数据服务器,实现Matlab读写Excel文件与插入表单的方法与使用经验. 相似文献
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建立一种同时快速检测驴、马、猪及鸭源性成分的四重实时聚合酶链式反应(real-time polymerase chain reaction,real-time PCR)方法。分别以4种源性成分的Nad5、ATpase6、ATP8、cytb基因为靶基因设计特异性引物和Taq Man探针,以18S r RNA基因为内参基因,建立多重real-time PCR方法,并对该方法进行方法学验证,同时对不同掺入比例模拟样品、不同加工工艺模拟样品和实际驴肉样品进行检测。结果显示,该方法具有高通量、特异性强、灵敏度高等优点。当Ct值≤35.0时,方法对16种非目标源性具有良好特异性;灵敏度可检测到质量浓度为2×10-4 ng/μL的模板DNA;对生肉的检出限为肉含量的0.001%,对熟肉制品的检出限为肉含量的0.01%;对100份实际样品进行检测,结果与标准方法一致,说明建立的多重real-time PCR法可用于肉及肉制品中常见掺假源性成分的检测。 相似文献
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单分散聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)微球是由甲基丙烯酸甲酯加聚而成的一种聚合物,在各领域有广泛应用。PMMA微球尺寸在很大程度上影响其纳米材料特性。采用无皂乳液法合成粒径可控(300~500)nm的纯聚甲基丙烯酸甲酯微球。以甲基丙烯酸甲酯在水溶液体系中为单体,2,2-偶氮二(2-甲基丙基咪)二盐酸盐为引发剂,在无任何附加组分的情况下,生成单分散聚甲基丙烯酸甲酯微球。通过调整反应参数,即反应温度、搅拌速率、引发剂用量和初始单体用量,探究其对PMMA微球的粒径及多分散的影响。结果表明,随着反应温度、引发剂浓度升高,微球球径减小而多分散系数增加;与之相反,单体浓度与搅拌速率增大,微球的尺寸和多分散系数增大。因此,在控制变量条件下可以成功制备球径可控和尺寸均一的单分散性微球。 相似文献
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互联电网中各区域分别编制检修计划的模式易影响区域间的新能源输送和备用互济,多区域一体化检修的需求愈发强烈。为此,设计了一种两级协调的输电网检修计划新模式。首先,各区域对中长期预测数据和机组成本信息进行整合上报;然后,上级调度基于各区域上报信息建立考虑新能源输送、负荷供应和备用互济的多区域联络线检修计划模型;最后,各区域基于上级调度的联络线检修计划结果进行区域内检修计划编制,并满足分区备用需求。通过IEEE 118节点算例分析以及某实际区域电网测试证明了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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风机噪声是油烟机、吸尘器、电吹风等家用电器的主要噪声源,噪声管理是这类产品开发的关键。为缩短家用电器的开发周期,需要在设计阶段对产品进行噪声预测与评估。传统预测方法是对风机和系统整体建模,进行气动噪声流体-声学联合仿真(Computational Fluid Dynamics-Computational Aeroacoustics, CFD-CAA)。但该方法使声源与声传播过程相耦合,设计每当有修改的时候,就要需要进行全系统计算,开发效率较低。为此,文章提出一种可以将风机声源特性与系统声传播过程解耦的噪声源建模方法,分析风机气动声源特性,建立风机等效源模型。设计了风机噪声试验,测试风机的风口噪声,提取等效声源强度,用于快速预测不同系统、不同工况的噪声。将该模型应用于两种型号的油烟机噪声分析,结果表明,对不同的风道结构,系统噪声预测误差均在3 dB左右。 相似文献
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为明确金银花和蒲公英提取物对假单胞菌生物被膜的清除效果,采用单因素实验确定假单胞菌生物被膜的最佳培养温度、培养时间和固定方法;在此条件下,采用结晶紫法结合扫描电镜研究金银花和蒲公英提取物在不同质量浓度、不同添加时间下对肉源性假单胞菌生物被膜的清除作用。结果表明,30 ℃培养24 h生物被膜测定值最高。提取物对生物被膜的清除效果随质量浓度的增加而逐渐增强(P<0.05),在生物被膜形成0 h加入的清除效果显著强于在24 h加入的清除效果(P<0.05)。当提取物浓度高于最小抑菌浓度(MIC)时,主要通过抑制菌体生长而清除生物被膜;当低于最小抑菌浓度时,主要通过破坏生物被膜立体结构而清除生物被膜。提取物破坏假单胞菌生物被膜结构,使生物被膜形成孔洞,从而清除生物被膜。本研究证明金银花和蒲公英提取物能够清除假单胞菌生物被膜,对肉的保鲜具有潜在应用价值。 相似文献
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针对3D目标检测点云处理方法存在下采样目标点少,小目标特征信息丢失的问题,提出改进的Point-Voxel特征提取方法.首先,以当前先进3D目标检测PV-RCNN(Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection)模型为基础,就point-based(基于纯点云)采样后目标点数量较少的问题,提出C-FPS(基于中心最远点采样)算法,即通过图像筛选点云范围,根据标签设置对X增加一个归一化乘以中心点的偏移量,优化点云分布,提高下采样目标点数量;然后,针对voxel-based(基于体素)需要划分体素大小与特征提取平衡的问题,提出体素图像特征融合方法,通过多通道卷积神经网络提取目标图像特征,将多通道特征与voxel-based提取的点云特征进行融合,弥补划分大小导致的特征信息丢失;最后,在KITTI数据集上进行验证.实验表明,与PV-RCNN模型相比,在当前困扰计算机视觉中的小目标检测上,该特征提取方法有效地提升了对小目标的检测能力,对于小目标行人和骑行者,其平均识别精度均优于PV-RCNN模型,提升幅度分别达到了1.62... 相似文献