季铵型阳离子脱色剂/硅藻土复配处理印染废水

选用季铵型阳离子脱色剂与硅藻土复配对印染废水进行深度脱色处理。结果表明,单独使用季铵型阳离子脱色剂和硅藻土处理印染废水时,废水CODCr和色度的脱除效果均不理想。采用季铵型阳离子脱色剂/硅藻土复配处理,可大大降低有机絮凝剂用量,明显提高处理效果。当季铵型阳离子脱色剂和硅藻土的投加量分别为40 mg/L和1.5 g/L时,印染废水的CODCr和色度去除率分别为75.2%和97.8%。     

印染废水的复配型脱色剂深度处理

选用季铵型阳离子脱色剂与硅藻土复配,对印染废水进行深度脱色处理。结果表明,单独使用季铵型阳离子脱色剂和硅藻土处理印染废水时,废水CODCr和色度的脱除效果均不理想。采用季铵型阳离子脱色剂/硅藻土复配处理,可大大降低有机絮凝剂用量,明显提高处理效果。当季铵型阳离子脱色剂和硅藻土的投加量分别为40 mg/L和1.5 g/L时,印染废水的CODCr和色度去除率分别为75.2%和97.8%。     

基于Deeplabv3网络的飞机目标微动信号分离

针对空中飞机目标的微多普勒效应提出一种基于时频图与深度神经网络分离直升机、螺旋桨和喷气式三类飞机旋转部件和机身的方法。本文从飞机目标时频图像素差异着手,根据深度学习语义分割网络提取飞机目标时频掩膜图,将掩膜图与飞机目标多分量时频矩阵进行乘法拟合,实现三类飞机目标多分量信号分离。通过建立的仿真数据集进行多组实验,结果表明对飞机目标多分量信号,深度学习语义分割网络提取时频掩膜的方法能够很好地分离机身和旋转部件信号,并起到抑制杂波的效果。