基于非均匀采样数据的SD-OCT成像算法研究

在频域光学相干层析成像(SD-OCT)中,数据通常通过波数域的非均匀采样得到。在进行快速傅里叶变换得到图像之前需要进行一个数据重采样过程。数据重采样会造成额外的计算负担,而且会带来一定的数据误差。采用一种逆成像算法得到SDOCT图像,将SD-OCT系统建模为一系列线性方程组,通过求解一个逆问题以实现SD-OCT系统的成像。利用全变差(TV)作为限制条件以保留图像的边缘信息,然后由SD-OCT测量数据直接估计样本的二维互相关。仿真结果表明,和传统方法相比,该算法所得到的噪声残余量更低。同时还验证了利用TV限制条件以抑制SD-OCT中对衰落的敏感性的可能性。     

基于多尺度空间边缘检测的研究

边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术;介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。     

不同分子量大豆可溶性膳食纤维对大米淀粉糊化及流变性质的影响

为了考察不同分子量大豆可溶性膳食纤维(soybean soluble dietary fiber,SSDF)对大米淀粉(rice starch,RS)糊化及流变性质的影响,本文采用快速黏度分析仪(RVA)及流变仪研究了两种分子量段(HSSDF,27.8 ku和LSSDF,9.3 ku)大豆可溶性膳食纤维的作用。RVA曲线表明添加HSSDF可提高RS的峰值黏度及最终黏度,添加LSSDF可使RS的最终黏度值降低,而峰值黏度无明显变化。两种不同分子量段的SSDF均可提高RS的起始糊化温度,降低回复值及崩解值。动态流变学实验表明,添加两种不同分子量段SSDF均可显著降低RS的储能模量值。静态流变学实验表明,添加HSSDF可使RS的稠度系数K升高,混合体系具有更高的黏度。加入两种不同分子量段的SSDF均可使混合体系流体指数n值降低,触变环面积减少,体系更加稳定。研究表明不同分子量段SSDF对RS复合体系糊化及流变学特性有显著影响,且HSSDF对大米淀粉的作用更为显著。本论文可为大豆膳食纤维在大米制品中的应用提供一定的理论基础。      

大型KYF浮选机的技术特点及应用实践

介绍了由北京矿冶科技集团有限公司研制的大型KYF系列浮选机的结构、工作原理和技术特点。该系列浮选机在国内外大型矿山得到了广泛应用,得到了实践的检验,浮选机工作性能稳定,浮选效果良好,适应性强,完全能满足各大矿山浮选工艺的要求。     

“真龙”卷烟商标被认定为“中国驰名商标”

据国家工商行政管理总局商标局商标驰字(2007)第14号文件,真龙卷烟商标正式被认定为"中国驰名商标",这标志着广西卷烟工业连续六年来实施的"品牌工程"取得了历史性突破。真龙卷烟品牌是广西卷烟工业的主导品牌,创牌于2001年,自创牌以来,真龙卷烟以其烟味圆润细腻、醇和完美、和谐顺畅、余味悠长的风格,逐渐为广大消费者所     

亲水胶体对淀粉理化性质影响的研究进展

本文综述了亲水胶体对淀粉糊化性质、流变性质、凝胶特性、老化性质、热力学性质、成膜性质及膨胀能力的影响,探讨了亲水胶体影响淀粉理化性质的作用机制,进一步介绍了淀粉-亲水胶体混合体系的应用,以便为合理地选择和使用亲水胶体提供理论依据。     

基于证据推理规则的无线传感器网络数据可靠性分析

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN) 在精密工程中具有广泛的应用,对数据精度的要求严苛,因此对WSN可靠性进行评估具有实用价值。本文以WSN实际监测数据为研究对象,通过对WSN数据提取特征,选取所测环境数据的时间相关性和空间相关性以及节点电压为可靠性指标,提出了基于证据推理规则(Evidential reasoning rule, ER)的WSN数据可靠性评估模型。该模型采用变异系数法和基于距离的方法,确定评估指标权重和可靠度,以基于规则的方法将指标数据统一成置信分布形式。利用证据推理规则对指标和参数进行融合,得到WSN数据可靠性状态。最后,通过实例分析验证该模型的有效性。     

基于MC的电子对抗情报系统ESCPN模型性能分析

针对基本Petri网对电子对抗情报系统描述能力不够的缺点,采用层次化的结构和面向对象的思想,提出一种扩展的随机着色Petri网（Extended Stochastic Coloured PetriNet,ESCPN）模型。对Petri网结构、建模元素、执行规则等进行扩充,分析基于MC状态方程的各项性能指标,以电子对抗情报系统中的初级电子目标生产子系统ESCPN模型为例,应用所建立的性能指标对系统的时间性能进行分析。分析表明,ESCPN模型和连续时间的马尔可夫链（MC）是同构的,能加强模型的描述和分析能力。     

基于Windows 2000的异常入侵检测主机特征研究

异常检测很重要的一步就是输入数据的提取,本文设计了18项Windows2000环境下的主机特征,并且实现了特征数据提取,可以为异常检测的各种智能方法提供训练数据和实时的检测数据。