小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

丙烯酸/α-甲基丙烯酸/丙烯酰胺共聚物智能水凝胶的合成及评价

由丙烯酸（AA）、α-甲基丙烯酸（MAA）和丙烯酰胺（AM）合成了具有很好DH敏感性和一定温度敏感性的智能水凝胶，考察了合成温度、丙烯酰胺、交联剂和引发剂用量对制备的水凝胶溶胀性能的影响。结果表明，在60℃下，单体从和MAA用量分别为100mmol和75mmol时，单体AM、交联剂和引发剂用量分别为反应物总质量的32．8％、0．2％和0．4％时，制备的水凝胶溶胀性能最好。考察了介质的离子浓度、pH值和温度对水凝胶溶胀比的影响，结果表明，离子浓度越大，水凝胶的溶胀比越小；水凝胶具有一定的DH可逆性。     

基于DVB-S2标准的LDPC码编译码器设计研究

研究了DVB-S2标准LDPC码编译码器的硬件结构,以16 200码长和0.6码率为例设计了基于共享内存和后验概率累加储存的译码器结构,不仅吞吐量大,而且寄存器和内存资源的消耗小。仿真分析了同码长不同码率和同码率不同码长的性能,当码长相等时,码率越低,则误码率、误帧率和平均迭代次数一般均越低。同码率不同码长的码组,虽然校验位和信息位的比例相等,但是码长越大,校验位和信息位的约束更强,性能越好。     

机动目标跟踪算法

针对复杂的机动目标跟踪问题,介绍了机动目标运动状态模型和固定结构的交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)滤波算法。在IMM基础上引入变结构思想,提出了一种基于序列似然比的变结构交互多模型(Variable Structure IMM,VSIMM)算法。通过实例仿真比较证明了该算法的有效性。     

时域展宽特性对相关检测性能的影响分析

时域展宽是激光回波脉冲的重要特性,也是影响激光雷达相关检测性能的重要因素。建立了考虑时域展宽特性的激光回波脉冲数学模型,以此模型和相关检测原理为基础分析了时域展宽特性对相关检测测距误差、信噪比的影响,从激光发射脉冲的近高斯能量时间分布模型出发,推导了时域展宽系数的计算公式,并对理论分析和计算结果进行了仿真论证。仿真结果表明:回波脉冲时域展宽系数与其衰减系数成反比,与发射脉冲上升时间成正比,随着时域展宽系数的增大,激光雷达相关检测系统测距误差增大,信噪比降低。     

分布式光纤喇曼放大技术及其在WDM系统中的应用

介绍了分布式光纤喇曼放大技术的原理、特点和应用 ,并从受此影响的 WDM传输系统的信噪比、噪声指数和品质因数三个方面讨论了光纤喇曼放大技术在提升光纤通信系统性能方面的重要作用。     

大气气溶胶和云雾粒子的激光雷达比

对探测大气气溶胶和云雾粒子的激光雷达的关键参量——激光雷达比问题进行了详细的讨论，利用实际大气气溶胶和云雾粒子的光学特性对0．532μm和l.064μm波长上的激光雷达比进行了计算分析，得到了各种气溶胶粒子组份和典型的集合状态以及云雾粒子的激光雷达比。发现激光雷达比和粒子的物理、光学性质密切相关，不同种类的粒子的激光雷达比有巨大的差异，并且两个波长上激光雷达比的相互关系也不相同，这些结果为激光雷达探测大气气溶胶和云雾粒子提供了依据。     

基于卷积神经网络的低截获概率雷达信号检测算法

为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪比下能够提高信号的检测准确率。利用大量的基于4种典型LPI雷达信号(线性调频信号(LFM)、非线性调频信号(NLFM)、二相编码信号(BPSK)、COSTAS频率编码信号)和白噪声信号的模拟数据集进行CNN模型训练,同时增加少量实测信号(LFM, BPSK)作为验证集进行适配,更好地拟合实测信号的检测模型。最终利用实际信号进行测试,实验结果表明：该文算法在低信噪比的情况下具有较好的检测效果,对多种调制方式、不同信噪比下的LPI雷达信号具有泛化能力。     

兔肉发酵香肠菌种配比及发酵条件的研究

用植物乳杆菌(Lp),嗜酸乳杆菌(La)和戊糖片球菌(Pp)3个菌种进行耐盐和耐亚硝酸盐试验,观察其在不同温度条件下的生长情况,然后通过正交试验确定3者配比。试验结果表明,3个菌种均可以作为兔肉发酵香肠的发酵剂,优化的配比是1.0%,0.6%,0.3%,发酵温度为30℃,RH 90%,发酵22～24 h,接种量为10~7cfu/g。     

Chemical characterization of 21 species of marine macroalgae common in Norwegian waters: benefits of and limitations to their potential use in food and feed

BACKGROUND

In the past few years, much effort has been invested into developing a new blue economy based on harvesting, cultivating and processing marine macroalgae in Norway. Macroalgae have high potential for a wide range of applications, e.g. as source of pharmaceuticals, production of biofuels or as food and feed. However, data on the chemical composition of macroalgae from Norwegian waters are scant. This study was designed to characterize the chemical composition of 21 algal species. Both macro‐ and micronutrients were analysed. Concentrations of heavy metals and the metalloid arsenic in the algae were also quantified.

RESULTS

The results confirm that marine macroalgae contain nutrients which are relevant for both human and animal nutrition, the concentrations whereof are highly dependent on species. Although heavy metals and arsenic were detected in the algae studied, concentrations were mostly below maximum allowed levels set by food and feed legislation in the EU.

CONCLUSION

This study provides chemical data on a wide range of algal species covering the three taxonomic groups (brown, red and green algae) and discusses both benefits of and potential limitations to their use for food and feed purposes. © 2017 The Authors. Journal of The Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.