基于AT89S52单片机的数字时钟设计

设计并实现了一种利用AT89S52单片机的数字时钟。使用时钟芯片产生时间脉冲,并以此脉冲信号作为数字时钟的基准时间信号。利用按键实现对日期、时间等参量的切换与调整,并通过液晶显示日期、时间等参量的当前值,同时具有整点报时功能。     

采用Mel倒谱参数的咳嗽声识别方法

在诊断一个有慢性咳嗽的病人时,他的咳嗽强度和频率评估能提供很有价值的信息。因此提高咳嗽识别率,对疾病的诊断有着重要意义。从语音识别中被广泛应用的Mel倒谱参数出发,寻找咳嗽和语音在Mel倒谱参数中的区别。基于Mel倒谱参数的原理,将其计算过程中的Mel刻度滤波器对数能量的极值数分布情况提取出来作为咳嗽的识别特征。在病房环境下对录音文件进行实验,得到的咳嗽识别率为90%以上,同时能够将语音等非咳嗽信号有效地剔除,实验结果显示90%以上的语音信号被排除。在录音设备及环境等各项参数不变的条件下,对不同病人样本,可使用同一阈值对咳嗽进行识别。该方法过程简单,数据计算量小,便于快速识别。     

酞菁铜掺杂碘的能带结构和导电机理的研究

用ＥＨＭＡＣＣ方法计算了酞菁铜本征态和碘掺杂态的能带结构。为验证模型的合理性，用载流子迁移Ｆｒｈｌｉｃｈ－Ｓｅｗｅｌ公式，对理论电导率和实测电导率进行了比较。结果表明：理论电导率和实测电导率基本吻合，支持了所提出的模型的合理性。初步探讨了碘计量掺杂和非计量掺杂时对电导率的影响。计量掺杂碘时，电子和空穴的浓度相同，迁移率影响导电性；非计量掺杂碘时，空穴浓度大于电子浓度，载流子浓度和迁移率同时影响导电率。载流子在迁移过程中，既包括能带机理，又包括跳越机理。     

拉曼光谱法快速鉴别蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究

对蜂蜜用各种廉价的糖浆掺假,一直是蜂蜜行业的严重问题。本文利用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行鉴别。用airPLS法扣除拉曼荧光背景,用自归一化法预处理光谱,在全谱范围(4000～10000cm^-1)内建立偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）模型,并进行预测。训练集10折交互验证的判别总正确率为90.4%,预测集的判别总正确率为95.4%。实验结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速鉴别蜂蜜中掺入的甜菜糖浆。     

基于连续投影算法的油菜蜜近红外光谱真伪鉴别的研究

采用连续投影算法(successive project algorithm,SPA)对177个不同产地油菜蜜样本的近红外光谱做波长选择,然后以33个特征变量作线性识别分析(LDA)。同时,也采用了主成分分析(PCA)对变量进行压缩。比较了二次识别分析(QDA)和簇类独立软模式分类法(SIMCA)的鉴别结果。SPA-LDA模型预测集的鉴别准确率为97.7%,而PCA-LDA、全谱的SIMCA和SPA-QDA预测集的正确率分别为93.2%、95.4%和90.9%;上述四种方法ROC曲线下的面积分别为0.964、0.912、0.948和0.933。SPA-LDA性能比其他三种方法要好。该方法准确、可靠,为蜂蜜真实性的现场快速检测提供了一种新方法。     

基于MCCV奇异样本筛选和CARS变量选择的蜂蜜pH值和酸度的近红外光谱检测

采用Norris平滑加一阶微分数据预处理,蒙特卡洛交互验证(MCCV)的奇异样本筛选和CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择法,用Kennard-Stone(KS)法划分训练集和预测集,偏最小二乘(PLS)回归近红外光谱建模,对蜂蜜pH值和酸度进行定量分析。pH值和酸度校正模型的交互验证决定系数(Rcv2)、交互验证均方差(RMSECV)、预测集决定系数(Rp2)、预测均方差(RMSEP)分别为0.8516和0.8723、0.1214和2.1734、0.8205和0.8250、0.1196和2.4674。结果表明,该方法适于蜂蜜pH值的测定,而不宜用于测定蜂蜜酸度。