清洁催化氧化苯甲醇合成苯甲醛新途径

以30%的双氧水为氧源,Na2WO4·H2O为催化剂,在酸性配体存在而无任何溶剂和相转移催化剂的条件下,清洁催化氧化苯甲醇合成苯甲醛。研究了不同配体及其用量对反应的影响。     

实现无线寻呼半自动预约漫游功能的设想

实现无线寻呼半自动预约漫游功能的设想王晓丹本刊１９９５年第６期曾刊登《实现全国漫游无线寻呼联网的设想》一文。本文想就其中关于实现预约漫游呼的问题，提一点设想与之探讨。一、半自动预约漫游功能的概述半自动预约漫游是在各联网寻呼台之间都有数据传输通道时相联...     

热水法抽提鳕鱼皮胶原蛋白条件的响应面分析

以鳕鱼皮为原料,先用酸碱浸泡鱼皮,去除脂肪和杂蛋白,并使鱼皮充分膨胀.再利用热水抽提法,以胶原蛋白的产率为主要指标,考察pH、温度,水解时间的变化对指标的影响,并考察这些因素对指标的交互影响.利用响应面法优化得出的胶原蛋白提取最佳工艺条件是pH 5.0,温度为42℃,提取时间为25.72 h.在最优条件下胶原蛋白的提取...     

基于Python语言的面向对象程序设计课程教学

针对目前面向对象程序设计课程中存在的教学语言复杂影响教学效果问题,研究了基于Python语言的面向对象程序设计课程教学。在详细分析问题的基础上,结合Python语言的特点,重点从教学内容的选择、教学过程与方法两个方面进行了设计与探讨,阐述了教学内容的具体划分,提出了"理论教学融于实践,实践贯穿教学全过程"的教学过程设计,提出了实时动态代码操作演示的教学方法,给出了目前教学实践中存在的问题。这些内容在该课程的教学过程中已得到一定程度的试验,效果良好。     

基于一维距离像的弹道中段目标特征提取

针对目标的HRRP投影长度提取不精确的问题,首先研究了中段目标的进动特性及其一维距离像在不同雷达视线角下的变化规律,提出了一种基于差分算法的目标投影长度提取方法.该方法利用了目标一维距离像散射中心的峰值效应,使处理后的一维距离像只会在散射中心处出现震荡效应,以此准确提取散射中心,克服了传统长度提取方法在散射中心周围重复搜索造成的误差.在此基础上,分析了目标投影长度随进动的变化规律,提出了一种进动角和目标真实长度提取方法.仿真实验表明以上方法具有很好的提取精度.     

基于FPGA与Matlab的数字正交解调器的设计

为有效提取测控系统输入信号的幅度和相位信息,设计了基于FPGA与Matlab的信号数字正交解调器;在Matlab/Simulink 环境中产生一路调幅信号,并在此环境下利用5个直接I型的4阶FIR滤波器节搭建了20阶FIR滤波器;利用FPGA查表法实现数控振荡器(NCO),并控制1路调幅信号与正交的正、余弦信号分别进行数字混频处理;对经FPGA数字混频处理后的两路倍频分量和基频分量信号进行滤波处理,经处理后的信号在FPGA的控制下进行相加处理;最后在硬件平台上进行了仿真测试实验,验证了该方案的正确性和可行性.     

APF特定次谐波智能检测方法的研究

有源电力滤波器(APF,Active Power Filter)是当今重要的谐波治理和无功补偿装置,APF关键的环节是实时准确地检测出谐波电流.针对传统基于瞬时无功理论的ip-iq谐波检测方法实时性差、对系统的补偿能力要求很高等不足,提出了基于BP神经网络与锁相环相结合提取特定次谐波的方案,权值调整采用BFGS拟牛顿算法,该算法可检测出基波、各次谐波分量的幅值和相角,且神经网络的并行运算能力强大,方便应用于三相电路中.改进的特定次谐波检测系统较传统的LC滤波器和并联型APF的组合调节策略响应速度高,系统结构简单,且不易出现高频谐波.通过Matlab仿真实验证明了该算法的可行性和良好的控制效果.     

软件开发流程方法探析

首先对国内外软件开发理论的应用现状作了比较,然后重点分析软件系统开发流程,综合分析比较软件开发流程的各个阶段.     

DDAC：面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法

针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合（DDAC）特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%～8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%～20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。     

基于非监督特征学习的兴趣点检测算法

由于兴趣点是图像中的基础、关键特征,因此兴趣点检测是图像配准、图像检索以及图像识别的关键步骤。基于兴趣点对于图像特征响应较为强烈的特性,结合非监督特征学习算法可以自主地从无标签的样本中提取特征的思想,提出了UFL-ID兴趣点检测算法。该算法无监督学习了图像的底层特征,对特征进行信息量和各向同性的评价,并利用特征的卷积响应及评价参数寻找图像中的兴趣点。与其他常见的兴趣点检测算法的对比实验表明,该算法具有良好的重复性与抗噪能力。