1，4-二噻英-二苯基四氮杂卟啉铁及其氯代衍生物的合成、表征及HPLC检测分析

为改善催化剂的溶解性能,以寻求更高效的光催化剂,以1,3-二亚氨基异吲哚啉和2, 3-二氰基-1, 4-二噻英为原料,用固相法合成了不对称型1, 4-二噻英-二苯基四氮杂卟啉铁FePcPz(dtn)4及其氯代改性FePcClPz(dtn)4. 对所得产物进行了UV-Vis、IR、X-射线光电子能谱 (XPS) 表征. 考察了产物的溶解性能,利用高效液相色谱法对产物进行了分离研究.     

编码结构的高频声场屏蔽效应研究

设计了一种基于编码结构的圆柱体空腔,在墙体透射与隔声理论分析和物理建模的基础上,利用有限元分析,发现该结构能对空气中的高频声场进行有效的隔离,当外部声压较高时,模型内部声压仅为极低,且外部声压约为内部声压25倍.同时发现,当入射激励在不同位置时,其被屏蔽的区域也不同,可以拓展至实现特定区域的声屏蔽功能.     

基于FPGA的视频拼接系统的硬件设计

针对大屏幕视频拼接在物联网、智能交通网等领域中需求越来越大的问题,设计了一套基于FPGA的视频拼接系统．该系统选用Xillinx公司的Spartan．6作为处理器,配备以Micron公司高速DDR2SDRAM存储芯片,支持高清VGA和DVI接口,提供2个视频输入通道和4个视频拼接输出通道,详细分析了系统组成及功能,并给出系统硬件设计及实现方法．     

基于轮廓预提取的直接信息采样与重构

现有直接信息采样（analog to information conversion, AIC）框架未考虑信号的轮廓在重构中占据特殊地位且对输入信号的有效性缺乏判断。针对这一问题,在压缩感知理论框架下,提出基于轮廓预提取的直接信息压缩采样理论。将输入信号的大轮廓用低速采样器件先行提取出来,再对输入信号的细节进行压缩采样。在重构算法方面,提出自适应分段正交匹配追踪算法以解决实时流信号的精确重构问题。从理论上分析了轮廓预提取直接信息压缩采样的有效性和可靠性。仿真结果表明,在同等条件下,通过引入少量轮廓信息的改进型AIC比传统AIC重构性能更好。     

变步长凸组合LMS自适应滤波算法及分析

针对现有变步长凸组合LMS(VSCLMS)算法需预先决定行为参数的问题,提出了一种新的VSCLMS算法. 该算法对变步长滤波器按步进行分析,以最大均方权值偏差准则为步长选择依据,对固定步长滤波器则采用稳态最小均方误差准则为步长选择依据. 理论分析与仿真实验表明,该算法能在噪声、时变、甚至非平稳的环境下保持良好的随动性能,并在收敛的各个阶段均保持快速而稳定的均方特性. 与现有VSCLMS及CLMS算法相比,具有更快的收敛速度,且稳态均方性能与跟踪性能均更好.     

基于Duffing振子的弱信号初始相位同步算法

针对传统混沌相位同步方法复杂度高,预警准确率低的问题,提出了一种基于耦合振子的混沌同步算法。首先给出了混沌相位同步模型及双耦合振子检测方程;其次,对耦合混沌模型的非线性动力学特性进行了深入分析,并对系统模型的抗噪性和稳定性进行了分析;最后,采用基于电力载波信号的仿真实验证明了算法的有效性。     

五台山高山、亚高山草甸植物多样性格局分析

基于野外考察获取的第一手资料,主要采用ahannon-weaver指数和sθrensen指数对五台山高山、亚高山草甸植被的植物生物多样性及其空间变化格局进行了分析.主要结论如下:1)海拔高度对植物生物多样性影响非常明显,海拔2 300 m和2 800 m左右分别既是a多样性也是β多样性出现明显变化的地段,海拔2 300 m可能为亚高山草甸分布的下限,而海拔2 800 m为高山草甸分布的下限;2)不同坡向条件下群落的a多样性大小依次排列为:半阳坡、阳坡、阴坡、半阴坡;3)sθrensen指数分析表明,当坡向变化时,β多样性较高;4)山坡中部特别是中上部具有较高的a多样性,而β多样性较低,坡面上β多样性的大小主要取决于坡面所处海拔高度的范围.     

一种基于龙芯处理器的物理隔离网闸设计与实现

为了满足物理隔离网闸设计需求和信息安全领域关键设备自主可控要求,设计并实现了一种基于国产2K1000龙芯处理器和Linux开源操作系统的物理隔离网闸。该系统满足了网闸内外网接口的物理隔离通信的需求,关键器件及软件实现了自主可控。     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。     

基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.