菲涅耳平面全息图的无像差再现像

从平面全息图基本理论出发,讨论了无像差像存在的条件及个数并具体指出球面参考光形成的菲涅耳全息图可有四个无像差再现象。     

无线局域网的Wardriving入侵检测

为了对无线网络进行入侵检测,设计并实现了无线网络安全监控系统.利用Libpcap函数对无线传输的原始包进行捕获;根据IEEE 802.11 MAC层协议,对原始包进行协议解码;利用统计分析检测方法,对基于主动扫描的Wardriving入侵进行检测.测试结果表明,该系统能及时发现Wardriving入侵.     

环形光栅OSH系统的光学传递函数

菲涅尔波带板条纹间隔中间稀，边缘密，环形光珊稀密程度均匀，自相关特性更接近δ函数，采用环形光栅扫描能产生扫描全息图．根据线性系统理论得到环形光栅像强度分布函数的付里叶变换．     

邻、对甲酚与对二甲苯固液平衡

为结晶提纯邻甲酚和对甲酚,采用差示扫描量热法测定了邻甲酚和对甲酚分别与对二甲苯二元固液平衡数据,同时绘制出相应的简单低共熔型二元相图.低共熔组成和温度为:邻甲酚 (x) 对二甲苯 (1 -x),x=0.420 5,T=271.82K;对甲酚(x) 对二甲苯(1-x),x=0.459 8,T=272.52K.采用Ott方程对固液平衡数据进行关联,温度标准偏差不大于 0. 8K;根据固液平衡热力学基本关系,应用UNIFAC基团贡献法计算溶液活度系数,所得固液平衡计算值和实验值比较接近,说明UNIFAC法对以上体系是适用的.     

非晶Fe77.5Si8.5B14合金晶化动力学的非等温方法研究

利用非等温差示扫描热分析法(DSC)研究了非晶Fe77.5Si8.5B14合金的晶化动力学.不同升温速率的DSC曲线表明非晶Fe77.5Si8.5B14合金的晶化过程为两步晶化.通过对不同升温速率的DSC曲线的分析,计算了两个析晶峰的晶化表观激活能E1(388.2 kJ·mol-1)和E2(339.0 kJ·mol-1),以及两个析晶峰的Avrami指数n1(1.7)和n2(3.3).根据动力学参数分析了非晶Fe77.5Si8.5B14合金的析晶机理晶化峰1的成核类型为均匀成核,晶粒生长为扩散控制的一维生长和二维生长;晶化峰2为整体析晶,晶粒生长以界面控制的二维生长和三维生长为主.最后结合表观激活能计算了两个析晶反应的频率因子ν1(4.05×1025)和ν2(1.14×1021).     

动态超声彩色血流图像的计算机仿真

计算机仿真超声彩色血流图像，可以为各种超声彩色血流图像处理方法的性能比较提供有效的信号源．在仿真某一时刻静态超声彩色血流图像的基础上，根据给定的一个心动周期的最大血流速度曲线，计算出血管内的血流速度分布随时间的变化，对一个心动周期划分24时相，仿真出动态超声彩色血流图像。     

中药菟丝子花粉形态的扫描电镜研究

利用扫描电子显微镜对山东菟丝子属(Cuscuta L.)3种植物的花粉形态进行了观察研究。结果显示该属花粉粒为长球形，具3～4沟。表明该属花粉粒大小、孔沟数量和外壁雕纹可以作为种间分类的依据。     

胡枝子属与米口袋属花粉亚显微形态特征的比较研究

报道了山东胡枝子属6种植物花粉与米口袋属4种植物花粉的亚显微形态特征，并对两属进行了比较分析．它们韵花粉从赤道面观均呈近长球形，极面观呈三裂圆形；具三条萌发沟；花粉粒的大小，极轴长27．2～19．5μm，赤道轴宽21．3～11．8μm．两属植物花粉的大小、表面纹饰、花粉粒萌发沟的沟裂宽度均有明显差别。研究结果表明，胡枝子属和米口袋属花粉的亚显微形态特征支持传统分类中的属、种级水平的分类。     

在心理学教学中培养学生的创新能力

创新是民族的灵魂，创新能力的培养离不开教师。高师是培养师资后备力量的场所，心理学是高师院校设置的一门公共必修课，又是一门最具示范性和实用性的课程。高师院校应当充分认识过去心理学教学对学生的创新能力的抑制作用，在心理学教学中采取切实可行的措施培养学生的创新能力。     

Classification of Medical Brain Images

Since brain tumors endanger people‘s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with thosedatasets with characters and numbers. It is difficult, however, to apply them to datasets that include brain images and medical history (alphanumeric data), especially to guarantee the accuracy.For these datasets, this paper combines the knowledge of medical field and improves the traditional decision tree. The new classification algorithm with the direction of the medical knowledge not only adds the interaction with the doctors, but also enhances the quality of classification. The algorithm has been used on real brain CT images and a precious rule has been gained from the experiments. This oaoer shows that the ahzorithm works well for real CT data.