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两种前处理方法测定菜籽油中6种金属元素含量的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:比较不同前处理方法对菜籽油中6种金属元素含量测定的影响.方法:分别使用干灰化法和湿消化法进行前处理,并用火焰原子吸收分光光度法分别测定15个菜籽油样品中铅、镉、铜、铁等6种金属元素的含量.结果:干灰化法和湿消化法处理后所测菜籽油样品中Pb、Cu含量差异无统计学意义(P>0.05),Fe、Mn含量差异有统计学意义(P<0.05).各元素的R2均大于0.99,干灰化法的加标回收率81.90%~107.45%,湿消化法的加标回收率99.90%~108.05%.均满足痕量分析要求,相比之下,干灰化法与湿消化法的加标回收率比较差异有统计学意义(P<0.05),且湿消化法-火焰原子吸收分光光度法测定油样的回收率相对干灰化法的要高.结论:两种方法都能获得准确的测定结果;湿消化法要优于干灰化法. 相似文献
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Traditional Amplitude Phase Shift Keying(APSK) consists of rings with points uniformly spaced. By giving up this uniform-spacing feature, we propose an APSK optimization method based on the uniform APSK with Gray labeling(Gray-APSK). The aim of the optimization is to maximize the Generalized Mutual Information(GMI)of Bit-Interleaved Coded Modulation(BICM) for the targeted code rate and channel. We show that our optimized non-uniform APSK could offer further performance gain compared with the conventional uniform Gray-APSK and considerably outperforms the traditional quadrature amplitude modulation at the targeted SNR and channel. 相似文献
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运用同伦摄动法结合改进的Lindsted-Poincare法的参数展开法求解了两个强非线性振动系统,得出了较高的近似解,进一步证明了此方法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于DSP的边缘检测算法的实现方案,给出了以TMS320DM642为核心处理器的系统硬件设计框图,分析了图像信号采集、处理以及输出三个软件任务线程.实验结果表明:该系统设计简单、运行稳定,充分利用了DSP强大的数据处理能力,满足实时性要求,并且获得较好的边缘检测效果. 相似文献
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磷腈化合物是一类无卤、对环境友好且具有生物相容性的低毒性阻燃剂,但大部分磷腈衍生物是油溶性的,需要通过熔融共混、辊轧等方式才能制成阻燃纤维、塑料,操作工艺复杂,无法直接用于天然纤维,因此大大限制了其应用范围.该文以六羟甲基三聚氰胺和六氯环三磷腈为原料,通过亲核取代、醚化两步法合成了一种水溶性、醇溶性无卤磷腈阻燃剂.用红外光谱(FT-IR)、核磁共振谱(1H NMR、13C NMR、31P NMR)和电喷雾电离质谱(ESIMS)等进行了结构表征,证明其为无氯、P螺原子链接的目标化合物.将该阻燃剂用95%乙醇溶解,配成4种浓度梯度(5%、10%、15%、20%)的阻燃溶液,浸泡布料(医用纯棉纱布、化纤窗帘布)获得阻燃布,用热重分析仪(TGA)在氮气氛下对阻燃布料的热性能进行了分析,结果表明,该阻燃剂热稳定性较高,残碳率高达41.8%.阻燃布料点燃后最高残碳率达44.2%,极限氧指数(LOI)比未阻燃前提高了29.6%,对织物有较好的阻燃性能;仅含阻燃剂质量分数为3.0%的窗帘布点燃后不再有熔滴出现,有较好的抗熔滴效果. 相似文献
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设计了用于三维拉弯成形的、可重构的柔性模具,并采用支持向量回归机和有限元模拟对柔性三维拉弯成形的回弹进行预测.使用有限元法分析了对回弹量影响较大的6个因素(包括材料参数、几何参数和工艺参数),以及它们对回弹的影响趋势.选用这6个参数设计有限元三维拉弯模拟实验,并用模拟结果训练和检验支持向量回归机回弹预测模型.通过与广泛应用的神经网络预测方法的预测值和有限元模拟试验结果的比较,检验该回弹预测模型的准确性.研究发现,该模型与神经网络相比具有更高的准确度,在试验中根据该模型预测的回弹量对模具型面进行相应的补偿,可以有效地减小回弹和形状偏差. 相似文献
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通过对枇杷枝条特征图像的分析,提出了一种枇杷枝条图像识别和框架提取的方法.该方法首先通过对亮度进行转换,找到通用的分割阈值;然后将分割图像和转换的二值图像进行叠加,获取初始枇杷枝条特征图像;再利用枇杷枝条的连枝特征进行第二次特征图像的提取和噪音的消除;之后通过枝条边界轮廓和非合理间断部分的补偿处理,完成枇杷枝条框架的提取,获得机器人修剪所需的枇杷枝条直径和中心点坐标.文中还通过实例对该方法的准确性进行了验证,枇杷枝条图像正确识别率达91.2%. 相似文献