生物分离工程实验教学新体系初探

构建一个以学生为主体、培养学生实践能力和创新能力的实验教学新体系。生物分离工程实验是生物工程专业重要组成部分,是培养学生实践能力和创新能力重要途径,依据培养目标进行以下改革:改革教学内容,删减"基础实验",设计适宜的设计性实验,开展综合性实验;改变教学模式,以学生为主体,放手让学生自己操作,探索实验;改进实验方法,提高教学效果;改变考试模式,增加学生综合素质测试。     

国土资源系统行政审批与审管分离之浅谈

本文通过阐述与罗列方式,将国土资源系统行政审批流程与审管分离改革后所呈现的优势以及效率等进行浅显的论述,以各观点体现审管分离改革的必然性与实效性。     

利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法

针对航空发动机机匣观测信号为多个振动源的混合信号的问题,提出了一种基于航空发动机振动信号特征的盲分离算法,能够从混合的观测信号中确定振动源的个数以及提取发动机内部各个振动源的振动信息。算法的核心是基于航空发动机等旋转机械转轴故障振动信号的频谱特点,其故障信号的振动谱一般包含基频、谐波成分和次谐波成分,如不对中、碰磨、裂纹等。算法用到的主要工具是连续小波变换和时间同步平稳法,主要步骤为:首先通过连续小波变换将航空发动机不同观测通道上的观测信号分解,根据谱峰值分析确定主要振动源及对应的基频;然后通过时间同步平稳法,分别从每个观测通道上提取各个振动源的谐波和次谐波成分,从每个观测通道上提取出了源信号;对于同一源信号,从每个观测通道上都能提取出一个基本映像,最后通过对比每个映像信号的二范数,确定每个源信号的最优估计。通过数值模拟信号和实测航空发动机加速度振动信号对算法进行了验证,结果表明,在对发动机转速有一定先验知识的情况下,所提算法能够估计出发动机内部的主要振动源的个数,并能提取源信号的主要成分。结合旋转机械振动频谱特点等先验知识,说明了所提算法的正确性和实用性。     

CCMusic:用于MIR研究的中国音乐数据库建设

本文提出了1个新的音乐数据库——CCMusic.该数据库对录音环境、录音设备以及录音人员、流程等方面进行专业的限定.数据库将歌声与伴奏分离,对音乐信息检索的研究有重要的意义.本数据库搜集流行音乐、民族音乐及数百种民族乐器的音响素材,并进行全面的标注,构成1个供MIR领域研究者使用的多用途的音乐数据库.数据库由音乐学院专业学生录制,版权清晰,并方便大规模扩展.     

不同入口流速下新型水力旋流器内部流场分析

水力旋流器较多地应用在选矿、采矿、化工、石油、生物工程、食品、医药、纺织等多个部门,属于工业行业应用中的分离设备之一,近些年又较多应用在环保领域的工业污水分离处理作业中。本文以一种新型水力旋流分离结构为目标载体,主要分析入口流速度对其内部流场特性的影响。本文首先通过Meshing软件对新型水力旋流器流体域模型进行网格划分,再采用fluent软件在入口流速不同的情况下对旋流器内流场进行数值模拟,最后得到结论为:该水力旋流器油相出口的油相分布呈单峰分布,油相体积分数与入口流速呈正比关系,由于水力旋流器内存有轴向零速过渡区,因此随着入口流速的不断增加,轴向速度值也在不断地增高。但是轴向零速过渡区大小和位置基本不发生变化。     

仿生智能优化算法及其在盲源分离中的应用

传统盲源分离(Blind Source Separation,BSS)采用梯度方法对目标函数进行优化来确定最优解,但梯度算法无法解决收敛速度和稳态精度两者之间的矛盾,而且可能落入局部最优.为了解决上述问题,仿生智能优化算法逐渐被引入到BSS中,取得了传统优化算法无法比拟的优良特性,为BSS问题优化求解提供了一条全新的途径.介绍了几种仿生智能优化算法,描述了BSS的基本概念和数学模型,最后对几种仿生智能优化算法在BSS的应用情况进行了总结.     

复苏促进因子辅助单细胞分离筛选青藏高原低温联苯降解潜力菌

微生物资源的挖掘一直是研究关注的重点.在传统微生物分离培养中,因优势菌群竞争及培养条件限制等原因,存在庞大的不可培养微生物群体,单细胞分离培养可排除种间竞争的影响,添加复苏促进因子蛋白可提高低活性、慢生长微生物的分离效率.青藏高原拥有着巨大的微生物资源储备量,同时也因为脆弱的生态环境而受到原油、持久性有机污染物等的威胁,在高原长期的低温条件下,挖掘本土微生物资源对冷环境污染修复具有重要意义.本研究利用单细胞分离与复苏促进因子添加培养相结合的方法,从青藏高原不同海拔表层土壤样品中,分离培养低温联苯降解潜力菌,并探究分离菌株对复苏促进因子的响应情况.共获得24株可在低温条件下以联苯为唯一碳源生长的菌株,其中18株来自复苏促进因子添加组,分属于Microbacterium等9个属,多数筛选菌株对复苏促进因子的响应明显.本研究建立了一种新的功能菌分离筛选方法,具有高效率、低成本、易推广的特点,为“微生物暗物质”挖掘提供了一种新方案.     

表面引发原子转移自由基聚合在分离材料制备中的应用

基于固相吸附的分离富集技术在生命、环境、化工、制药等领域具有广泛应用。吸附剂的吸附容量以及选择性对提高目标物的分离富集效率有重要作用。文中拟结合课题组的研究工作,对近年来发展的表面原子转移自由基聚合技术、以及用该技术制备的高容量和选择性吸附剂及其在分离富集中的应用进展进行评述,以期对这一领域发展、研究趋势及寻求新的研究突破点提供帮助。     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.