利用Visual C++实现数字图像处理研究

在信息处理和信息传输中,为了提高处理和传输的效率并减少信息损失量,需要将大量信息进行压缩编码.数字图像处理中的变换域压缩编码技术是将图像信号以图像数据块为单位作二维变换,然后对各变换系数逐个地进行量化和编码,达到压缩信息的作用.离散余弦变换(DCT)在实数域中得到变换结果,并且有快速算法.本文通过Visual C 编程,对图像进行傅立叶变换(DFT)及离散余弦变换,通过分析比较原图像和经过变换后的图像,以及它们的直方图,比较DFT与DCT两种变换域分析方法和两种变换域分析法的特点.     

固定化植物酯酶-显色剂传感膜的制备与性能

采用聚乙烯醇(PVA)与四乙氧基硅烷(TEOS)通过原位溶胶-凝胶法制备了PVA/SiO2有机/无机杂化溶胶,并将显色剂和植物酯酶分散于溶胶中,干燥成膜,得到一类透明度高、亲水-亲丙酮性可调、贮存性好的传感膜.该传感膜在乙酸-α-萘酯溶液中,会于可见光520 nm处出现一个新的吸收峰.传感膜在制备后的12天内活性明显下降,之后基本保持稳定,并且冷藏活性下降率要比室温保存的小很多.但不论是冷藏还是在室温下保存,被固定在杂化膜中的酶活稳定性都比在溶液状态下的明显提高.     

基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正

为解决列车客运票防伪和自动验票中的列车客运票图像倾斜校正的问题,提出了一种基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正方法.该方法根据现有倾角检测算法及列车客运票图像的特点,将列车客运票图像的前景与背景分离,在对图像前景进行水平轨迹线平滑的基础上提取文本行特征线,然后采用分级Hough变换的思想实现倾角的检测,最后用直线拟合的方法实现图像的校正.实验结果表明了所提出的算法的有效性和可靠性.     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型

针对睡眠生理信号采集难度大、睡眠分期精度低的问题,提出一种采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型。首先使用连续小波变换提取睡眠脑电的时频图;然后使用卷积神经网络从脑电信号的时频图中提取睡眠相关的脑电特征,作为单个睡眠片段的分期依据,再使用双向长短期记忆网络进一步提取睡眠片段之间的状态转换规则;最后利用深度学习方法建立特征、规则与睡眠阶段的映射,使用数据扩充和两步训练法训练模型,削弱数据不均衡的影响,完成连续片段的睡眠分期。采用SHHS公开数据库的5 793名被试者的睡眠脑电数据对该模型进行验证,实验结果表明,睡眠分期准确率达到85.82%,整体F1达到78.39,Kappa系数达到0.799,和现有方法相比性能明显提升。     

碳氮比对A/O-MBR工艺中污水脱氮除磷的影响研究

在高、低碳氮比情况下,探究A/O-MBR现场工艺中污水氨氮、总氮和总磷的去除效率及其变化规律。研究结果显示,随着进水碳氮比升高,出水中总氮去除效率由(44.1±8.9)%提升至(78.5±7.9)%,总磷去除效率未受影响。差异性代谢产物分析表明,提升碳氮比能够增强菌群的氨基酸代谢功能,同时促进核黄素的生物合成,共同提升污水中氮的去除效率。     

模板辅助合成多孔Ni0.85Se/C复合微球及其储锂/钠性能

以多孔Ni/C复合材料作为牺牲模板,通过水热硒化法制备了多孔Ni_0.85Se/C复合微球. XRD、SEM和TEM表征结果显示,具有良好结晶性和相纯度的Ni_0.85Se/C是由Ni_0.85Se纳米颗粒密堆积而成的多孔球形结构;XPS和TG曲线显示共存的碳质量分数由Ni/C中的27.3%下降为Ni_0.85Se/C的7.1%.作为锂离子电池负极材料,在0.2 A·g^-1的电流密度下,Ni_0.85Se/C第2次可逆放电比容量为579.2 mA·h·g^-1,由于非法拉第容量贡献,经过100次循环后,放电比容量变为812.8 mA·h·g^-1,远优于未硒化的Ni/C复合材料.作为钠离子电池负极材料,Ni_0.85Se/C具有较高的放电比容量,50次循环后,放电比容量剩余值为293.5 mA·h·g^-1. CV和EIS分析证明Ni_0.85Se/C的放电容量是法拉...     

基于加权损失函数的粘连白细胞分割算法

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类,在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数,使...     

固相反应制备Li2FeSiO4/C及嵌/脱锂性能研究

本文利用直接高温固相反应,合成制备了锂离子电池正极材料Li₂FeSiO₄及Li₂FeSiO₄/C,并研究了碳复合改性对Li₂FeSiO₄的结构、电导率、嵌/脱锂性能、循环比容量等方面的影响。结果表明,材料的制备工艺流程简单易行,有利于规模化生产;碳复合改性有利于提高硅酸盐正极材料的导电性能,改善材料在成相反应后的粒度分布;特别是碳复合改性有利于提高Li₂FeSiO₄的嵌/脱锂性能和循环比容量,Li₂FeSiO₄/C在0.1C倍率下首次放电容量高达120 mAh/g以上,大大高于未经复合改性Li₂FeSiO₄的20 mAh/g。研究表明,Li₂FeSiO₄是一种很有研究价值和开发潜力的锂离子电池正极材料,碳复合改性可显著克服该材料在电导率、电化学性能等诸多方面所存在的不足和局限。