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该研究优化了龙胆草多糖的提取工艺,并对其体外抗氧化活性进行了评价。在单因素试验的基础上,选择醇沉浓度,提取温度,提取时间,液料比为考察因素,以龙胆草多糖提取率为响应值,应用Box-Behnken试验进行四因素三水平设计,采用响应面法来优化龙胆草多糖的提取工艺。并评价龙胆草多糖清除DPPH·﹑ABTS+·﹑OH·﹑O2-·作用以及总还原能力。结果表明,龙胆草多糖的最佳提取工艺为醇沉体积分数为90%,提取时间为2 h,液料比为26∶1(mL∶g),提取温度为75 ℃;龙胆草多糖的实际提取率为(5.89±0.25)%,与预测值相比,偏差较小。龙胆草多糖有一定的抗氧化活性,但活性均小于同浓度的维生素C。 相似文献
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目的 传统增量式运动结构恢复算法中,初始图像对选择鲁棒性差,增量求解过程效率较低,捆绑调整策略存在计算冗余,模型修正后仍存在较大误差。为解决上述问题,以基于图像序列的3维重建为基础,提出一种新的增量式运动结构恢复算法(SFM-Y)。方法 首先,采用改进的自适应异常值过滤方法增强初始图像对选择的鲁棒性,得到用于初始重建的初始图像对;其次,通过增量迭代重建丰富点云模型,采用改进的EPNP(efficient perspective-n-point)解算方法提高增量添加过程的计算效率和精确度;最后,采用优化的捆绑调整策略进行模型修正,解决模型漂移问题,修正重投影误差。结果 实验选取不同数据规模的数据集,在本文方法及传统方法间进行测试对比,以便更加全面地分析算法性能。实验结果表明,SFM-Y算法相比传统的增量式运动结构恢复算法,在计算效率和结果质量方面均有所提高,根据性能分析对比的结果所示,本文方法较传统方法在计算效率和重建精度上约有10%的提升。结论 提出的增量式运动结构恢复算法能够高效准确地实现基于图像序列的3维重建优于传统方法,计算效率较高,初始重建鲁棒性强,生成模型质量较好。 相似文献
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