甲酸脱氢酶和甲醛脱氢酶异源表达及协同催化降解甲醛的研究

利用生物酶降解建筑装修污染物甲醛具有温和及环保等特点而备受关注,但仅通过甲醛脱氢酶(FADH)催化甲醛为甲酸具有效率低及产生甲酸污染等系列问题。因此本研究采用大肠杆菌分别异源表达密码子优化的甲醛脱氢酶和甲酸脱氢酶基因。结果显示成功表达且纯化出具有活性的FADH和甲酸脱氢酶(FDH),进一步发现在FADH降解甲醛体系中加入FDH将甲酸进一步转化为无害的CO₂后甲醛降解效率可提高5.8倍,为“绿色”治理甲醛污染提供了可行性较高的方案。     

多模式协同人才培养体系改革与实践

本文以我校电子信息工程专业本科人才培养为例,建立了以电子信息工程专业为基础的协同式多模式应用型本科人才培养体系。我们针对多种培养模式,积极探索并实践了课程体系改革,初步形成了适应区域经济社会发展的协同式人才培养新模式。     

易燃易爆环境下激光液位监测系统的研究与实现

本文采用激光测距仪DISTO和V仃转换器AD421，设计出一种能在易燃易爆环境中工作、符合国家本质安全的激光液位监测系统。该系统是一种新型的非接触式智能液位测量仪表，具有成本低、操作方便、精度高等优点，可取代目前这些领域中广泛使用的二次仪表，具有广泛的应用前景。     

基于噪声类型识别的接收机设计

传统接收机在噪声受限环境中能获得非常好的性能,然而在干扰受限环境中接收性能大大降低;采用干扰抵消算法的接收机在干扰受限环境中能获得比传统接收机更优越的性能,而在噪声受限环境下则表现不如传统接收机。依据噪声类型识别,提出了基于噪声类型识别的接收机方案,仿真结果显示新的接收机在噪声受限环境与干扰受限环境下都能获得好的性能。     

多模式协同培养体系构建与区域发展人才培养探索

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》明确指出,创立高校、行业、企业联合人才培养机制,强化实践教学环节,提高应用型技能型人才培养质量,适应国家和区域经济社会发展需要。以五邑大学电子信息工程专业本科人才培养为例,建立了以电子信息工程专业为基础的协同式多模式应用型本科人才培养体系。针对多种培养模式,探索并实践了课程体系改革,初步形成了适应区域经济社会发展的协同式人才培养新模式。     

WCDMA下行链路AWGN功率估计算法的改进

均衡器的一个重要参数是AWGN信道的噪声功率,它的准确度会影响均衡器的性能.提出了一种改进的AWGN噪声功率估计方法,该算法利用信道估计模块得到的信道响应信息,从接收的总噪声中减去符号间干扰功率和多用户之间的信号干扰功率,从而准确估计AWGN信道的噪声功率.仿真结果表明,提出的方法能显著提高线性最小均方误差(LMMSE)均衡器的性能,在误码块率(BLER)为8%时,性能约有1 dB的改善.     

基于恒虚警的高频地波雷达低速目标检测研究

海杂波背景下的高频地波雷达低速移动目标检测比较复杂,单独运用某种检测方法往往无法有效检测目标且导致很高的虚警概率.基于目标在距离多普勒谱图上的特征,提出了结合峰值检测技术、并同时在频域的多普勒向和距离向进行恒虚警检测的三级目标检测方案,进而利用不同海态等级下的模拟海杂波对该三级目标检测方案的性能进行仿真分析,仿真结果均符合理论上的整体虚警率分析并得到了较高的检测概率.最后该方法成功用于武汉大学的OSMAR高频地波雷达的目标实验数据,显示了较高的工程应用价值.     

三峡库区斜坡节理岩体地基与主拱台共同作用的三维数值分析

基岩节理面的性质是其承载力的主要影响因素之一,对有1,2,3条节理面的地基体和没有节理面的地基体建立了与主拱台共同作用的三维有限元模型,为库区地基岩体承载力研究提供参考数据。     

激发儿童学习数学的兴趣

兴趣是最好的老师,学习数学也是如此!培养学生的数学学习兴趣,对于学习活动有重要意义,它能够帮助学生进一步明确数学学习的社会意义,激发更大的学习欲望与更强的学习动力,兴趣的形成和发展总是和成功联系起来的,常成功的活动.人们对它感兴趣,而常失败的活动对兴趣起消极作用,经常给学习以成功的体验,帮助它们获得积极的情感,使之形成正确的学习态度,对数学学习也将起到很大的促进作用,为什么这样说呢?     

基于超拉普拉斯先验与核谱特性噪声图像盲去模糊

现有大部分盲图像去模糊方法对噪声敏感,即使少量的噪声可大大降低恢复图像的质量．考虑到模糊图像中同时隐含有清晰图像信息和模糊核信息,我们同时利用卷积核谱特性先验和清晰图像梯度域超拉普拉斯先验联合建立含噪图像盲去模糊模型,较单独使用卷积核先验与清晰图像先验建模更合理,也能获得更精确的估计图像．本文借助于Hessian矩阵,利用模糊图像及卷积核联合生成先验子,而非单独的估计图像先验子,建立优化模型．求解模型时,通过迭代策略交替细化模糊核和清晰图像．在清晰图像恢复阶段,因存在超拉普拉斯先验项,提出用变量分离法计算清晰图像．清晰图像采用快速傅里叶变换及封闭阈值公式求解,以提高优化速度．实验结果表明：与其他方法相比,本文方法能获得更鲁棒的模糊核和更精确的清晰图像,且收敛速度更快．