基于梯度方向的反马赛克算法

目前数字图像采集系统中采用的反马赛克算法存在插值伪像严重、算法计算量大等问题.为了解决上述问题,本文提出了一种基于梯度方向的反马赛克算法,可提升实际应用中反马赛克处理性能.计算当前像素位置水平和竖直梯度,并据此完成G分量的插值恢复,采用双线性插值完成R分量和B分量恢复并用G分量进行校正处理.从复合峰值信噪比（CPSNR）以及计算量两方面将本算法与其他典型算法进行对比,本文算法以更低的运算量,获得优秀的反马赛克性能.这种高性价比的特点有利于其未来完成硬件电路实现,并应用于实时成像等高技术领域.      

一种微粒相互作用及其介电泳动力学仿真新方法

采用有限元法进行粒子电极化强度的计算,以此得到对应的介电泳力和次级介电泳力.粒子的极化强度依托软件COMSOL Multiphysics 5.3a的AC/DC模块计算得到,粒子追踪模块用于实现介电泳力、次级介电泳力、流体力,以及排斥力的粒子动力学仿真.AC/DC模块和粒子追踪模块的多物理场耦合新方法能够满足正、负介电泳效应的粒子运动分析和研究,且粒子轨迹与常用的粒子仿真算法的运算结果有较高的相似性.同时仿真结果还表明,为了更准确地预测实验观测结果,粒子承受金属电极形成的正、负介电泳效应需要考虑次级介电泳力.     

五阶IIR低通数字滤波器的性能

利用Matlab软件平台,以双线性变换法设计的五阶IIR数字低通滤波器为例,推导其阶数与通带最大衰减、阻带最小衰减、通带边界角频率、阻带边界角频率的关系式,并结合系统函数、Z域分析等理论,以及仿真结果对滤波器的过渡带和阻带进行深入分析.结果表明,五阶IIR数字低通滤波器是一个稳定的系统,相位在通带和阻带内出现延迟.当频率为0.25π rad/s时,相位状态存在反向突变,传输的信号包络崩溃并进入过渡带,此时,相位呈现超前状态;当阻带内幅度响应衰减为0后,系统信号仍存在相位变化,且有微量信号通过.     

三水合艾司奥美拉唑镁反应结晶过程晶型控制

对三水合艾司奥美拉唑镁制备过程中晶型控制进行研究,同时对产物的粒度分布等性质进行了工艺优化实验。通过X射线粉末衍射表征产物晶型,借助于二维在线成像系统监测三水合艾司奥美拉唑镁反应结晶过程中的晶体形貌变化,运用马尔文激光粒度仪辅助监测晶体的粒度分布变化。考察了结晶温度、反应物的浓度等因素对三水合艾司奥美拉唑镁晶型与晶习的影响。结果表明,三水合艾司奥美拉唑镁结晶方式为球形结晶,结晶温度是影响晶型的关键因素,优化后的结晶温度为25 ℃。优化后的工艺可以制备晶型固定、粒度分布均匀、平均粒度大的三水合艾司奥美拉唑镁药物颗粒。     

荷尘速率对非高效过滤材料阻力特性的影响

为探究荷尘速率对非高效过滤材料阻力变化的影响,以4种不同等级非高效玻璃纤维滤料为对象,对不同过滤风速和荷尘质量浓度下滤料阻力变化规律展开实验研究,并总结出滤料荷尘过程阻力变化经验公式.结果表明:在相同过滤风速和荷尘质量浓度下,等级越低的滤料归一化阻力增长速率越快,且进入表面过滤所需荷尘量越大.在相同过滤风速下,滤料荷尘质量浓度越高,阻力随单位面积荷尘量的增长越慢;而滤料等级越高,荷尘质量浓度变化对阻力的影响越小.相同荷尘速率时,过滤风速对滤料归一化阻力增长的影响可忽略.     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。     

菠萝蜜淀粉-月桂酸复合物的理化特性研究

淀粉与油脂热加工过程中会产生大量淀粉-脂质二元复合物,这会显著影响淀粉基产品的品质、保质期、物理化学特性等。菠萝蜜是新型小颗粒、直链淀粉含量高的热带特色淀粉资源。以木薯和玉米两种淀粉与菠萝蜜淀粉同为A型结晶的淀粉作参照,探究加热过程中菠萝蜜原淀粉与月桂酸形成复合物的复合指数、糊化特性、粒径分布、颗粒形貌和短程有序性。实验结果表明:与木薯淀粉和玉米淀粉相比,菠萝蜜淀粉表现出最高的直链淀粉含量,粒径分布更小更均一,最高的短程有序性,更规则且光滑的颗粒形貌,偏低的峰值黏度和相对结晶度。与木薯淀粉-月桂酸复合物和玉米淀粉-月桂酸复合物相比,菠萝蜜淀粉-月桂酸复合物显示出最高的复合指数,较高的最终黏度和相对结晶度,粒径较小且表面光滑,偏低的峰值黏度和短程有序性。研究结果表明月桂酸的添加增强了菠萝蜜淀粉的抗剪切能力和热稳定性;改变了淀粉的颗粒形貌,使原来规则的半球形颗粒变成不规则块状,并增大了颗粒粒径;阻碍了淀粉重结晶,从而导致相对结晶度和短程有序性降低。这些研究结果可为热处理过程中菠萝蜜淀粉与油脂特别是脂肪酸相互作用的研究提供理论依据,为进一步开发利用热带特色淀粉资源提供技术支撑。     

超高速旋转填充床连续可控制备乳液研究

首次提出采用超高速旋转填充床对分散相单独做功连续制备乳液,考察了操作参数和填料规格对乳液粒径和粒径分布的影响规律。研究发现上述操作条件对乳液分散相的粒径和粒径分布具有显著影响,并获得了较优操作条件：转速9 000 r/min,乳化剂质量分数4.2%,油相流量15 L/h,填料类型为3D打印填料;在该条件下制备出平均液滴粒径约为12 μm的乳液。建立了用于预测分散相粒径的数学模型。所得结果为连续、可控、低成本制备乳液提供了一条新途径。     

m-半格中的滤子及其相关拓扑性质

首先, 通过在m-半格中引入滤子的概念, 讨论m-半格中滤子的若干性质, 进而构造m-半格上的滤子拓扑, 得到了滤子空间的一系列性质; 其次, 证明每个滤子空间是连通的, 且双侧m-半格上的滤子空间满足第一可数性公理, 并分别给出其为T₀空间及满足第二可数性公理的充要条件; 最后, 通过引入m-半格中素滤子的概念, 讨论m-半格上的对偶素谱空间, 证明双侧m-半格上的对偶素谱空间是T₀空间, 并给出其为T₁空间的等价刻画.     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义,为提高间歇过程生产安全性,提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题,采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重,提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性,因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分,再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析,以降低系统变量的维数,并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例,建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型,并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较,结果表明,基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。