新型生物絮凝剂的研究与应用

综述了传统絮凝剂在水处理中存在的缺陷以及微生物絮凝剂在水处理中的优越性,提出了絮凝剂的新发展方向是开发微生物絮凝剂.阐述了发展微生物絮凝剂的重要性及种类、结构特性、原理等问题并指出了发展趋势.     

基于DM643的交通信息采集系统

为实时、准确获取道路交通信息,满足当前智能交通系统的应用需求,设计并实现了一种基于高性价比DSP硬件平台的嵌入式交通信息采集系统。给出了视频输入输出接口／电路和网络通讯接口电路的设计,并基于DSP／BIOS开发了系统驱动程序。实验结果表明,该系统具有很好的稳定性和实时性。     

黑线仓鼠催乳素受体（PRLR）基因部分序列的克隆与序列分析

采用基因克隆方法首次扩增出黑线仓鼠催乳素受体（Prolactin Receptor,PRLR）基因5’端部分序列（GenBank登录号为EU826030）,测序结果表明该片段的有效长度为379bp,包含部分5’调控区、exonl及部分intron1．该序列与其它物种相应区域的同源性比较结果：黑线仓鼠与人、大鼠、小鼠、狐猿、黑猩猩、类人猿PRLR基因核苷酸序列的同源性为82．1％-93．4％;exon1序列的同源性为79．8％-91．4％．系统进化分析与物种亲缘关系的远近一致,同时证明PRLR基因exon1有较大的可变性,因此认为成功克隆了黑线仓鼠的PRLR基因的部分序列．该研究所得到的PRLR基因序列可用作研究物种亲缘关系或遗传距离的理想标记．     

衣康酸生产菌株土曲霉QD-1发酵工艺的研究

筛选得到衣康酸生产菌株土曲霉QD 1,对其适宜的发酵工艺条件进行了研究。确定了最佳种龄、接种量和发酵最适初始pH。通过正交试验确定了最适发酵培养基组成,并对发酵过程中衣康酸生成 、菌体生长和糖的消耗规律进行了分析。     

传感器网络数据流异常数据检测与修正

提出一种通用于传感器网络应用的数据流异常时空综合检测与修正的方法,将基于小波的时域滤噪方法与基于BP神经网络的空域数据融合相结合,并在此基础上提出了基于小波尺度的异常检测与修正方法,通过时间阈值确定数据融合所采用的时间窗口．利用小波变换的时分和频分特性,将异常检测与修正和异常数据持续时间相联系,通过多传感器数据融合的结果对传感器网络异常数据进行修正,从而剔除传感器网络中的异常数据。     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．     

室内模拟研究颤蚓扰动对污染沉积物中镉形态分布的影响

通过室内模拟颤蚓在镉污染湖泊沉积物中的生物扰动, 采用Tessier连续萃取法对生物扰动后不同深度沉积物中的镉进行形态分析. 通过研究颤蚓扰动对沉积物不同深度的氧化还原电位及上覆水pH值的影响, 进一步分析其对沉积物中镉形态分布的影响. 结果表明, 颤蚓扰动可以改变其活动区域内沉积物的微环境（如pH值、 氧化还原电位等）, 进而对沉积物中镉的主要存在形态产生影响; 颤蚓扰动可提高镉从沉积物内部微孔向溶液中扩散的速率, 进而提高沉积物中镉的纵向迁移能力, 促进镉从铁锰氧化物结合态向可交换态的转移; 颤蚓扰动还能增加沉积物表层碳酸盐结合态及可交换态镉的质量比, 影响水/沉积物界面镉的交换; 有机/硫化物结合态及残渣态镉的质量比较低, 受颤蚓生物扰动影响不显著.     

半干旱丘陵地区乡村道路侵蚀研究——以内蒙古四子王旗南部为例

以内蒙古阴山北麓的四子王旗南部为研究对象,通过实地考察,研究道路侵蚀的分布特点、侵蚀特点、形成原因以及道路侵蚀的发育方式等.结果表明,四子王旗的道路侵蚀分为3个阶段,其中处于侵蚀初期的道路主要位于集水区,3个阶段都有发育的主要位于汇水坡面上.     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.