独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用

独立分量分析能够在各信号频率混迭的情况下,从它们的线性混合信号中有效分离出原始信号,这为微弱电生理信号的提取提供了途径,受到生物信号处理研究人员的关注.作者研究分析了独立分量分析模型和一种基于负熵判据的定点快速ICA算法的实现,并将该算法运用于仿真诱发电位的提取中,从观测信号(混合信号)中有效地提取出视觉诱发电位.     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

炭膜的制备及应用

炭膜是一种新型的无机功能分离膜,与传统的高分子分离膜相比,炭膜具有耐高温、耐氧化性、耐腐蚀能力强的优点.选择廉价易得的炭膜制备原料,研究和制备高性能的气体和液体分离用炭膜,提高膜的通量和膜分离过程的选择性,一直是国内外研究人员不断探索的目标.研究炭膜催化反应器、炭膜生化反应器、集成膜反应器以及无机-有机复合膜是今后的发展方向.     

吸湿相变材料在建筑围护结构中的应用

吸湿相变材料在建筑围护结构中的应用是近年来世界各国研究中的新热点,其开发应用对节约能源,可再生能源的利用,维持生态环境的可持续发展有极其重要的意义。介绍了氯化钙作为吸湿相变材料在建筑围护结构中的应用,有利于节约能源、改善建筑物室内热环境、提高室内舒适度。     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。     

应用于22nm及以下节点的极紫外光刻胶研究进展

极紫外光刻(EUVL)是最有希望用于22 nm及以下节点的下一代光刻技术,光刻胶的性能与工艺是其关键技术之一。EUV光刻胶应同时满足高分辨率、低线边缘粗糙度和高灵敏度的要求。回顾了应用于22 nm及以下技术节点的EUV光刻胶的发展现状和面临的挑战,介绍了EUVL对光刻胶的基本要求以及分辨率、线边缘粗糙度(LER)和灵敏度之间的平衡关系,阐述了LER的形成机理尤其是LER的降低,从产酸剂、吸收增强、分子尺寸的缩小、酸扩增、酸的各向异性扩散等材料设计方面总结了可能的光刻胶性能改进方案,探讨了EUV光刻胶未来的主要研究方向。     

钙化焙烧提钒废渣代粘土配料煅烧水泥熟料试验

通过钙化焙烧法提钒废渣成分分析,探讨替代粘土质原料与电石渣、硫铁矿渣组成生料在不同配比和烧成温度下煅烧水泥熟料研究,对烧成熟料进行物理检验、X射线衍射(XRD)及电镜扫描(SEM)分析。结果表明,采用率值KH=0.96、SM=2.01、IM=0.86,1450℃下烧成的水泥熟料各项性能指标均符合GB/T21372-2008《硅酸盐水泥熟料》中通用水泥熟料要求,所制得的熟料中游离Ca O质量分数和矿物组成达到硅酸盐水泥熟料中水泥熟料的基本化学要求,说明钙化焙烧提钒废渣可作为粘土质原料。     

大型结构件——连续采煤机主机架的制造工艺研究

为控制大型结构件——连续采煤机主机架的生产质量,除精选必要的制造设备外,工艺工装的设计也起着举足轻重的作用。从下料、焊接、时效去应力、组焊件检查等方面,对大型结构件——连续采煤机主机架的制造工艺进行了研究。     

路易斯·I·康作品中关于结构设计的研究

路易斯·I·康作为一位将结构，材料，空间秩序及哲学理念完美融合在一起的建筑大师，他的设计作品传达着对结构设计独特的诠释。本文通过解析其作品中结构设计与建筑设计的关系，挖掘出内在所遵循的结构理性和设计启示。     

基于l1范数主成分分析的极化SAR图像变化检测

为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相比于基于2范数的PCA检测方法,l1-PCA在特征提取方面具有更高的鲁棒性,并且可以进一步提高变化检测精度。基于RADARSAT-2卫星获取的3幅图像进行的实验结果表明,相较于其他两种典型算法,所提算法更加稳定,精确度更高。