液晶化学传感器制备及在有机磷农药检测中的应用研究

采用微接触印刷法在普通玻璃基底表面制备具有微沟槽结构的功能性有机膜,通过自组装法组装活性位点,采用铜网固定液晶膜制备成了新型的液晶化学传感器.研究结果表明,当传感器用于检测有机磷农药时,液晶分子E7由垂直排列状态向平行排列状态转变,液晶膜的颜色和亮度发生了改变;对常见有机磷农药,其最低检测限达到0.051 g/m3以下...     

基于金属—有机骨架材料的C反应蛋白传感器研制

在常温下合成了Au纳米颗粒负载的超纳米结构金属有机骨架化合物(Au NPs/SNHKUST—1),并以其为标记材料标记C反应蛋白抗体.同时合成了中空状石墨烯纳米材料和Au纳米颗粒作为固定基质,制备了夹心型的C反应蛋白免疫传感器.通过检测标记物对H2 O2还原反应的催化电流,实现了对C反应蛋白的定量测定.传感器在C反应蛋白浓度为0.2~200 ng/mL的范围内线性良好的,线性相关系数R2=0.9947,检测下限为0.05 ng/mL,为C反应蛋白测定提供了一种新的简单快速的检测方法.     

SAW分子印迹技术检测甲氟膦酸异丙酯研究

甲氟膦酸异丙酯(简称GB)是一种非常重要的含膦毒剂,该文以单6-脱氧(1,10-癸二巯基)-β-环糊精为敏感膜材料,采用自组装和分子印迹技术研制出对GB有选择性检测能力的SAW-MIP-GB传感器。该传感器集SAW传感器的高灵敏度、自组装膜的稳定性和分子印迹的专一选择性于一体,对GB的检测下限可达0.4mg/m3,检测的线性范围为0.4～13mg/m3,线性回归方程为y=0.2213x+0.8531,相关系数r=0.9967。     

Nano-Au/复合壳聚糖@纳米碳修饰金电极检测亚硝酸盐

该文介绍了以复合壳聚糖@纳米碳为基底固定纳米金,利用具有催化性的纳米碳及纳米金作为识别元素检测亚硝酸盐,从而制备了无生物物质标记且无电子媒介体的亚硝酸盐传感器。该修饰电极在亚硝酸盐浓度为8.0×10-6~2.0×10-4mol/L范围内有线性响应,线性相关系数r=0.9956。实验结果表明,该传感器具有制备简单、灵敏度高、稳定性好、线性范围宽等优点。     

基于表面等离子体共振传感器的尿微量白蛋白检测

检测尿微量白蛋白(MAU)可对轻微肾脏损害进行早期诊断,也可对高血压患者可能发生的心脑血管事件进行预测。实验将抗体通过巯基自组装固定于Au膜表面,研制了一种快速检测MAU的表面等离子体共振(SPR)生物传感器。结果表明:直接检测法可以检测到0.3μg/L的MAU,而纳米Au放大法检测限可以低至0.03μg/L。     

基于Nafion和纳米金及明胶修饰的电位型高灵敏IgG免疫传感器的研究

利用滴涂于铂盘表面的Nafion膜中负电性的磺酸基与anti-IgG分子中的氨基阳离子之间的静电作用实现抗体的结合,同时通过负电性的纳米金增加抗体的固定量,最后在修饰电极的表面涂敷一层明胶(Gelatin)薄膜进行固定,制成Gelatin/anti-IgG/Au/Nafion/Pt膜,制得非标记免疫传感器.用循环伏安法(CV)和交流阻抗法(Nyquist)对电极逐层修饰过程进行了表征,并对免疫传感器的性能进行了研究.该传感器测定IgG的最低浓度为2.0 μg/L,标准曲线的线性范围在5～960μg/L,回归方程为:△E=-2.2 31.7log[IgG],响应时间为5 min.此传感器制备过程简单、稳定性好、灵敏度高、具有良好的选择性,用于生物样品分析,结果令人满意.     

基于Nation和纳米金及明胶修饰的电位型高灵敏IgG免疫传感器的研究

利用滴涂于铂盘表面的Nation膜中负电性的磺酸基与anti—IgG分子中的氨基阳离子之间的静电作用实现抗体的结合，同时通过负电性的纳米金增加抗体的固定量，最后在修饰电极的表面涂敷一层明胶（Gelatin）薄膜进行固定，制成Gelatin／anti—IgG／Au／Nafion／Pt膜，制得非标记免疫传感器．用循环伏安法（CV）和交流阻抗法（Nyquist）对电极逐层修饰过程进行了表征，并对免疫传感器的性能进行了研究．该传感器测定IgG的最低浓度为2．0μg／L，标准曲线的线性范围在5—960μg／L，回归方程为：△E=2．2＋31．7log[IgG]，响应时间为5min．此传感器制备过程简单、稳定性好、灵敏度高、具有良好的选择性，用于生物样品分析，结果令人满意。     

兔胸腺—腺苷生物传感器的研制和应用

本文报道了一种利用新鲜兔胸腺组织,经化学固相化后制成的生物催化膜,与氨气敏电极组成测定腺苷的新型生物传感器,此传感器具有制备简单、成本低廉、使用简便、灵敏度好,响应时间快,使用寿命长等优点。其线性范围、斜率和检测下限分别为:3.16×10~(-5)～5.62×10~(-3)mol/L,51.2mV/decade,2.99×10~(-5)mol/L,响应时间为7分钟,变异系数为1-5.62％(n=7,m=5),14种可能共存物的最大干扰系数为5.40％,五个浓度水平腺苷空白回收和兔血样中腺苷标准回收分别为95.3～104.0％、94.9～108.4％,已将此电极用于癲痫病发病过程的研讨。     

用于微动工作台的光纤位移传感器设计

针对微动工作台定位中遇到的位移检测问题,探讨了一种反射式光纤位移传感器。通过分析光纤耦合原理设计了发射接收光纤探头的结构;选择高亮度LED和高灵敏度硅光电池,提高了传感器的抗干扰能力和增强了信号强度;检测电路实现了对信号的去零、放大,从而提高分辨率,解决了这类传感器的线性范围小所引起的不足。实验结果表明:在0～200μm的量程内分辨率能达到亚微米级。     

掺杂CuO微纳米材料及其低温气敏性能的研究

采用水浴加热法合成CuO微米颗粒,并用Au、Ag和Cr元素进行掺杂。通过扫描电镜和X射线衍射仪对产物的形貌及组成进行表征,并将合成的粉体制成敏感膜,采用静态配气法对产物气敏性能进行研究。实验结果表明:制备合成的CuO颗粒呈微米片聚合成的橄榄或捧花状,尺寸范围在2μm～3μm;所有样品的XRD图谱与标准卡片一致;微米CuO的气敏性能随着测试温度的降低而提高。气敏测试表明:掺杂1.25 wt%Au的CuO对10×10^-6的H_2S气敏性能最好,最佳工作温度降低至40℃,响应值达到128,具有良好的选择性;此外,该传感器的最低检测下限达到100×10^-9,具有较好的重复性和长期稳定性,有望制备出低功耗H_2S气体传感器。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。