MMDS传输子干线非线性失真的产生与防止

分析了多路微波分配系统MMDS，认为其子系统干线传输设计的重点是正确设计干线放大器输入信号电平的变化范围，只有这样才能获得高的载噪比使终端显示优质图像，又能保证系统不产生非线性失真，保证系统的CM，IM等参数在国标以上运行。     

PTPα基因敲除对小鼠海马CA1区突触可塑性的影响

通过PTPα基因敲除（knockout）小鼠来研究海马突触可塑性的变化，在海马schaffer collateral—CA1通路中采用场电位记录的方法研究发现，与Wild Type相比较，基因敲除小鼠的Long Term Potentiation（LTP）增强而Long Term Depression（LTD）受到抑制，去增强效应消失。θ频率诱导的LTP增强，但是其基本的突触传递性质并没有发生变化．     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

基于非凸范数的低维图像去噪问题研究

基于传统低秩去噪模型,利用非凸函数对模型中的秩函数进行替换,取得了对秩函数更好近似的效果.对于非凸问题的求解,利用凹函数超梯度定义,对原始问题进行松弛,得到松弛问题的显式解.实验表明,提出的非凸去噪方法相比传统方法具有更好的去噪效果.     

苹果属植物的核型分析

因为种间杂交、多倍化和无融合生殖等现象,苹果属植物以难于分类和鉴定而闻名,其中尤以山荆子种复合体为甚.本文针对山荆子种复合体中的主要自然分布植物和关系可能较密切的花楸苹果组植物进行了染色体分析,十五个苹果属分类群包括一个四倍体,四个三倍体,十个二倍体,天目山湖北海棠、泰山海棠、日瓦海棠(新拟)、紫花海棠、冬红果染色体数目为首次报道;核型多为中部着丝点染色体(m)、亚中部着丝点染色体(sm),属较原始的类型,沧江海棠核型为1A,最为原始,三叶海棠核型为3B,最为进化.试验结果提示分布于天目山顶部的很可能并非湖北海棠,而可能是一个独立的种,它可能与平邑甜茶和泰山海棠的杂交亲本有关;山荆子也有可能与其亲本有关;四川西部发现的日瓦海棠与锡金海棠近似,但其核型及染色体数目差异很大,因此也支持该种成立.核型分析结果也为后续的基因组原位杂交研究积累了资料.     

4∶5,7∶8-二异亚丙基-3-去氧-D-甘露-2-辛酮酸(Kdo)甲酯及其对甲基硫苷合成

以D-甘露糖和L-酒石酸二甲酯为原料合成4∶5,7∶8-O-二异亚丙基-3-去氧-D-甘露-2-辛酮酸甲酯及其对甲基苯硫苷衍生物。首先,D-甘露糖通过缩酮反应制得2∶3,5∶6-O-二异亚丙基-D-甘露糖1;然后,L-酒石酸二甲酯2经过氧化水解,磷酰化和硅烷基化制得磷酸酯4。化合物1和磷酸酯4经Wittig-Horner反应缩合得到化合物5,脱除硅基制得4∶5,7∶8-二异亚丙基-3-去氧-β-D-甘露-2-辛酮酸甲酯6,总收率为34%。化合物6通过端基乙酰化和硫取代反应得到硫苷衍生物8,六步总收率为26%。产物结构经NMR和HRMS确证。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

煤矿井下R-OTDR光纤EEMDMAF去噪算法研究

针对煤矿井下管道存在的潜在瓦斯泄露、粉尘爆炸等问题,提出了基于Ｒ-OTDＲ( Ｒaman Optical Time Domain Ｒeflectometry) 分布式光纤温度传感器的管道安全监测方法,分析了Ｒ-OTDＲ 光纤的技术原理。对于采集过程中温度信号噪声干扰问题,分别采用滑动平均滤波和EEMD( Ensemble Empirical Mode Decomposition) 两种方法进行去噪。仿真结果表明,单独使用两种方法都不能得到最优的去噪结果。将融合滑动平均滤波及EEMD去噪算法,并采用3 个指标用于效果判定。实验结果表明: 先滑动平均再EEMD 能有效去除信号中的干扰噪声,极大地提高了信噪比和系统测量精度,相比传统算法而言,系统传感效率更高。     

基于快速残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法

针对传统插值法存在的图像细节不能很好恢复的不足,利用卷积神经网络作为残差插值法的后处理操作,提出了一种基于残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法。方法分为初始去马赛克和细节恢复后处理两部分。先用改进的基于梯度的快速残差插值法实现初步去马赛克插值,并针对恢复图像中包含了彩色伪影,细节丢失等问题,再使用深度残差网络学习恢复图像与理想全彩色图像之间的映射,实现后处理。在Kodak数据集和IMAX数据集上的实验结果表明,该方法结果在主观视觉特性和客观评价指标两方面相较于传统方法都有明显改进。     

PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.