基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。     

微量锰的分析方法研究进展

对微量锰的分析方法进行了综述，包括原子吸收法、分光光度法、示波极谱法、微分电位溶出法、化学发光法、荧光分析法、高效液相色谱法和催化光度法，分析比较了各种方法的特点以及在食品、冶金、环保等领域的应用．     

Vaidya黑洞周围时空中Dirac粒子的辐射谱及Wien位移定律

利用Vaidya黑洞Dirac场的瞬时辐出度，导出黑洞的辐射谱及Wien位移定律．结果表明黑洞的辐射谱不仅与黑洞的视界温度有关，还与黑洞的质量及视界的变化率有关．因辐射粒子的种类不同，导出的两类粒子的Wien位移定律略有不同．     

用光谱和EPR谱确定CsMgCl3:Ni2+和CsCdCl3:Ni2+的局域结构

采用半自洽场（semi-SCF）自由Ni^2＋的3d轨道波函数、点电荷-偶极子模型和Ni^2＋-6X-（X=F,Cl,Br,I）络合物的μ-κ-α模型,建立了结构参数与光谱、EPR谱之间的定量关系,利用完全对角化方法,由光谱和电子顺磁共振（EPR）谱,确定了CsMgCl3：Ni^2＋和CsCdCl3：Ni^2＋晶体在77K温度时的Ni^2＋占位和局域结构参数,统一解释了CsMgCl3：Ni^2＋和CsCdCl3：Ni^2＋晶体的结构、光谱和EPR谱.此外,还讨论了高阶微扰方法、参量拟合方法等问题.所得理论结果与实验值符合得很好.     

铁磁颗粒膜自旋激发谱和热力学性质研究

求出了铁磁颗粒膜的自旋波激发谱和自旋极化激发谱随颗粒粒径和温度的变化规律，以及膜的磁化强度、磁化率、热容量．以（α-C：H）1-xCox颗粒膜为例作具体计算．结果表明：颗粒膜的自旋波激发谱的频率随颗粒粒径增大而减小，与温度无关；而颗粒膜的自旋极化激发谱与温度有关，表现出与铁磁块状晶体自旋波谱不同的变化特征．在零级近似下，由颗粒膜自旋波激发谱引起的磁化强度、热容量随温度变化规律与块状晶体相同，而一级近似下表现出颗粒膜与块状晶体的偏离．     

有机试剂提取浮游植物光合色素的研究

用4种常用有机试剂丙酮、甲醇、乙醇与N，N-二甲基甲酰胺(DMF)提取光合色素，通过高效液相色谱方法(HPLC)分析比较了它们对实验室培养浮游植物的叶绿素a及其衍生物、叶绿素b及其衍生物、叶绿素c1 c2、叶绿素c3、4种类胡萝卜素以及胡萝卜素的提取效果．结果表明：DMF色素提取效率最高，仅需1h就能完全提取叶绿素及类胡萝卜素，而其它溶剂时间延至24h．仍不能完全提取；丙酮与DMF均能较大地抑制叶绿素酶(chlorophyllase)的活性和脱植基叶绿素a的产生，而甲醇与乙醇在提取过程中容易促生成脱植基叶绿素a；V(丙酮)：V(甲醇)=4：1，提取色素中脱植基叶绿素a介于两之间．DMF提取易产生较高比例的叶绿素a氧化体(allomers)和异构体(epimers)，且叶绿素a氧化体随着时间延长而增多．从不同色素提取效果来看，丙酮对极性较小的色素提取效果较好，乙醇对极性色素提取效果较好，甲醇介于二之间；而DMF对绝大部分色素均有良好的提取效果．     

“隼鸟”亲吻“丝川”——在飞向小行星的路程上验证各项技术

2003年5月发射的工程实验探测器“隼乌”号从发射开始经过2年零6个月的航行，现正在进行几项“世界上首次”的技术验证，这些都是对今后探测行星极为重要的技术。本文将介绍“隼乌”号究竟是使用什么技术到达小行星的，以及预计今后还将完成哪些科学考察任务。[编者按]     

铁纳米线阵列的结构与微观磁性

采用电化学方法制备了平行排列的Fe纳米线阵列。利用透射电镜、X—射线衍射、物性测量系统和穆斯堡尔谱分别对样品的形貌、晶体结构、宏观磁性和微观磁性进行了研究。结果表明样品形状均匀，但沿纳米线方向有晶体织构，且存在着很强的形状各向异性。利用结果，结合计算机模拟，对样品中原子磁矩的分布进行了讨论。     

舰船噪声能量分布及零交叉密度在听觉上的反映

采用功率谱计算和小波分解的方法，分析了不同类型舰船辐射噪声在能量分布及噪声信号在不同尺度上的零交叉密度，找到了二者与人耳进行听音识别感觉之间的联系，为人的听音经验转化为数字特征提供了客观依据。     

二甲亚砜对强酸性介质中肾上腺素电子转移性能的影响

分别用循环伏安法和核磁共振技术研究了强酸性介质中二甲亚砜对肾上腺素电子转移性质的影响作用，提出了二甲亚砜与肾上腺素几种可能的作用机理，实验结果表明，二甲亚砜对肾上腺素具有较强的稳定作用，使其氧化峰电位正移，发生氧化反应的能力降低。