CZTS/La_2Ti_2O_7纳米粉体的制备及光催化性能

利用水热法合成路线,通过原位生长的方法,制备出Cu2ZnSnS4(CZTS)/La2Ti2O7纳米复合材料。并以其为光催化剂,在紫外光和可见光照射下对罗丹明B(RhB)进行降解。采用XRD、SEM对其成分及形貌进行表征,通过UV-vis漫反射吸收曲线表征半导体材料光吸收性能及禁带宽度,并研究CZTS/La2Ti2O7复合物的光催化性能。结果表明:CZTS均匀地分布在La2Ti2O7表面,通过复合有效地减小了La2Ti2O7催化剂的带隙,拓展了光响应范围。在可见光和紫外光下,该复合材料均具有良好的光催化活性。     

基于波原子变换的语音信号去噪

波原子转换是在小波转换的基础上扩展出的一种转换方式,由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,该文利用了波原子变换法对语音信号进行去噪,通过相同阈值下小波去噪后的效果,该方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

环糊精聚合物修饰电极的制备及电化学行为

通过交联合成β-环糊精聚合物(β-CDP)制备碳糊化学修饰电极.采用循环伏安法测定对硝基苯酚在β-CDP修饰碳糊电极上的伏安行为.结果表明:对硝基苯酚在pH=5.0,c(NH4Cl)=0.1 mol·L-1的缓冲溶液中,测得循环伏安曲线上有一不可逆的还原电流峰,经与未修饰的碳糊电极上测得的循环伏安行为对比确认, β-C...     

混合相钼酸钴纳米片电催化剂用于高效析氧反应

利用拓扑转化的方法设计合成形貌可控的混合相钼酸钴(CoMoO4)二维纳米片电催化剂.该催化剂的纳米片结构与混合相特征赋予二维面内的高度无序结构,可使更多的活性位点得以暴露;此外,二维结构增强了电荷转移效率,从而同时获得了优化的电荷传导能力与高活性位点数.得益于这些结构优势,在电催化析氧反应过程中,该催化剂呈现出低至28...     

低品位铁矿石直接还原过程铁颗粒生长和解离特性

对某低品位铁矿直接还原过程中金属铁颗粒的生长和解离特性进行了研究,重点讨论了还原剂用量和还原时间对铁颗粒长大的影响.X射线衍射和扫描电镜分析结果表明:减少还原剂用量能减弱还原气氛,减少结晶中心的生成,有利于铁颗粒的聚集长大,但因为部分铁损失于脉石中,所以限制了铁晶核的进一步长大;延长还原时间能有效地促进铁颗粒的聚集长大,并降低铁产品的活性,防止再氧化;还原矿中非晶态物质的生成以及金属铁和脉石的硬度差异,有利于金属铁颗粒的粗磨单体解离.     

谐振接地系统单项接地故障综合选线的研究

为了解决单一的选线原理进行故障选线误判率较高的问题,该文提出了基于零序电纳增量法和暂态零序电流方向的故障选线方法的单相接地故障的选线装置。通过在模拟电网的实验表明:该装置能够对故障线路做出准确、可靠的判断。     

利用二苯并-18-冠-6从硫氰酸盐溶液中萃取钴(Ⅱ)的研究

冠醚对碱金属和碱土金属已显示出独特的配位性能,其与稀土和锕系元素的配合物也有不少报道．但冠醚与过渡金属钴（Ⅱ）形成配合物［１～３］的研究较少．在萃取研究方面,Ｎａｖｒａｔｉｌ等［４］用冠醚从过氯酸体系萃取钴（Ⅱ）时,发现用１８冠６较好;Ｒｕｓｄｉ...     

2006-2014年北京夏季大气中PANs浓度变化趋势

2006-2014年夏季,使用PANs在线监测仪对北京大气中PANs浓度进行监测,期间NOx浓度以每年1.7 nL/L(约4％/a)的速率下降,PAN浓度以每年0.03 nL/L(约3％/a)的速率下降,O3浓度却以每年1.5 nL/L(约4％/a)的速率上升,表明这些年采取的NOx治理措施对控制PAN浓度有效,治理O3需要在控制NOx的同时加强对VOCs排放的控制.     

基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。