长春市市售9种鱼类中重金属含量分析及健康风险评价

为了解长春市居民日常消费的9种鱼类的重金属污染水平并评估其健康风险,利用电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP-OES)法对长春市出售的鲫(Carassius carassius)、鲤(Cyprinus carpio)和草鱼(Ctenopharyngodon idellus)等9种鱼类中的Pb、Cd、Cr、Zn和Cu 5种重金属进行了检测。采用单因子污染指数法(Pi)、综合污染指数法(MPI)和目标危险系数法(THQ)对其污染程度及食用健康风险进行评价。Pi指数表明:Cu、Cd、Cr在各种鱼类中均未出现超标现象,而9种鱼类肌肉中Pb均呈现不同程度的污染,乌鳢(Channa argus)、鲶(Loricariidae)和黄颡鱼(Pseudobagrus fulvidraco)肌肉中的Pb呈重污染水平。MPI结果显示:不同食性鱼类重金属富集程度有差异,肉食性和杂食性鱼类重金属污染水平高于草食性鱼类。鱼类的单一和复合重金属健康风险指数均小于1,长春市市售鱼类食用安全性较好,对人群健康风险不明显。

长春市净月区颗粒物重金属污染特征及健康风险评价

为了解长春市净月区不同粒径颗粒物重金属的污染特征及健康风险,于2017年4-6月采集PM1、PM2.5、PM5、PM10及总悬浮颗粒物(TSP)样品,利用电感耦合等离子体发射光谱仪测定8种重金属(Pb、Cd、Cr、Ni、V、Co、Sb、Mn)及Al浓度,采用富集因子法判断8种重金属的富集程度,进一步结合健康风险评价模型对人群健康风险进行评估。结果表明,净月区4月PM2.5、PM10、TSP均超出《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准。8种重金属中,Sb、Pb浓度相对较高,Pb主要富集在细颗粒物(PM1、PM2.5、PM5)上,Cd、Ni、Mn、V、Sb主要富集在粗颗粒物(PM10、TSP)上,富集因子排序为Sb>Cd>Pb>Co>Cr>Ni>V>Mn。Cd、Cr、Ni、V、Mn的非致癌风险熵(HQ)小于1,非致癌风险水平可接受;Sb的HQ大于1,对人群存在非致癌风险。Pb、Cd、Cr、Ni的致癌风险值R大于10-6,存在致癌风险。

大学专业课程思维导图库建设探讨

课程建设是人才培养的“主战场”,大学专业课程建设质量直接关系人才培养质量。在分析思维导图在大学专业课程建设中作用的基础上,提出了大学专业课程思维导图库概念,以课程关系思维导图、课程建设思维导图、课程内容体系思维导图和课程教学思维导图的构建为例,阐述了课程思维导图库的建设方法,并给出了相关思维导图示意图。

一种基于谱估计的被动声呐目标识别方法

为解决被动声呐目标的特征提取与识别问题,通过对被动声呐目标噪声频谱特性的深入分析,给出了一种基于Welch谱估计的目标特征提取方法.对提取出来的特征采用动态规划的方法进行特征选择,得到用于识别的特征向量.对海上实录的多种型号和多种工况的大量噪声样本进行了特征提取和特征选择.采用BP神经网络和最近邻法对噪声样本进行了分类识别实验,结果证实了所提方法的可行性和有效性.研究结果可以用于被动声呐目标识别.

盲源分离与高分辨融合的DOA估计与信号恢复方法

目标方位估计(Direction of arrival,DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵,融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法.在宽带信号背景下进行了仿真实验,结果表明该方法可实现目标方位的实时估计和目标信号的恢复.在同等条件下完成同样的目标方位分辨率,比单纯的高分辨方法要求的阵元数和快拍数较少,要求的信噪比要低.海上实测数据检验也表明,比常规的最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response,MVDR)方法得到了更好的结果,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了检测弱目标信号的能力.

一种基于盲源分离的DOA估计方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标跟踪和识别的前提.基于平均时间延迟相关矩阵提出了一种复数域盲源分离方法,在此基础上实现了DOA估计和信号恢复.实验结果表明,该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)方法.

一种基于奇异值分解的自适应降噪方法

根据信号处理基本理论和方法,针对奇异值分解方法中有关的Hankel矩阵有效秩难以确定的难题,提出了一种奇异值分解方法,即主分量分解方法,并通过试验数据进行了验证。仿真信号和海上实录信号的降噪实验研究表明,提出的方法比基本的LMS滤波和奇异值分解降噪效果更加优越,能有效提高信噪比并去除噪声。

一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。

基于LPC谱和支持向量机的船舶辐射噪声识别

船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于线性预测编码(LPC)原理提出了一种加权交叠平均的LPC谱估计算法,同时给出了支持向量机解决多类分类问题的一对多方法。利用得到的LPC谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的LPC谱特征进行了对比。结果表明,加权交叠平均的LPC谱特征对三类目标的总体正确识别概率在95.02%以上,并且比一般的LPC谱特征具有更好的分类性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。

声纳原理课程教学模式改革探索与实践

课程教学模式改革是提高教学质量的关键环节之一。"教员为主导、学员为主体"的合作式教学模式事实上是一种学习策略,是以小组形式组织学员进行学习,是体现课程教学中学员主体地位的一种重要形式,重点发展学员个体思维能力和实践技能,增强学员之间的沟通和包容能力,培养学员的团队协作精神。声纳原理课程教学改革可以应用一体式、合作式、研究式和网络式等多样化教学模式。只要能够满足课程和人才培养需要,充分调动学员的学习积极性和主动性,达到培养人才的目的,同时教员也能全程全心参与的教学方法和模式,就是成功的。

基于多人决策理论的船舶辐射噪声识别

船舶辐射噪声的识别非常复杂,为提高其分类器的分类性能和可靠性,提出一种基于多人决策理论的多分类器决策模型和算法.通过采用Welch谱、线性预测编码谱和Burg谱3种特征对应的BP神经网络和支持向量机分类器组成的6个分类结果进行群体决策,并对海上实测的3类目标辐射噪声数据进行分类.实验结果表明,对3类目标的总体正确识别概率达到96.29%,比单个分类器具有更好的分类性能.

一种实用的盲波束形成和DOA估计方法

基于子空间分解的原理对相关文献的方法进行了改进。用平均时间延迟协方差矩阵的奇异值分解代替传感器数据矩阵的奇异值分解,大大地提高了运算速度,使模型和算法能更有效地应用于实际情况。同时仿真实验和海上实测数据结果表明,该方法能很好地实现方位估计和信号恢复,而且性能更佳。

两级NLMS自适应滤波的仿真与应用研究

从含噪信号中恢复信号是信号处理领域的经典问题,根据自适应线谱增强器的原理,提出了基于两级NLMS自适应滤波器的噪声抵消模型和方法。并通过仿真实验和海上实录船舶辐射噪声识别实验对其进行了验证。仿真实验表明,该方法比基本的NLMS方法更能有效地消除信号中的噪声。对船舶辐射噪声的识别实验表明,当识别环境改变时,该方法仍能保证比较好的识别率,而且比基本的NLMS方法对环境改变更具有适应性。

拖船噪声对拖线阵声呐DOA估计性能的影响

拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声呐探测性能的重要因素之一。就拖船噪声对拖曳线列阵声呐采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响进行了全面的仿真比较。结果表明,拖船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制,盲源分离与MVDR波束形成融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了拖船噪声对拖曳线列阵声呐方位估计的影响。

多溴联苯醚的污染状况及其生态毒理研究进展

多溴联苯醚(PBDEs)作为一种常用溴代阻燃剂被大量地应用于建筑材料、纺织产品、化工原料、电子电器设备等领域。PBDEs为添加型阻燃剂,容易脱落进入到环境中造成环境污染。PBDEs毒性效应主要包括神经毒性、内分泌毒性、生殖毒性、细胞毒性等。对多溴联苯醚的理化性质、环境污染水平及生态毒理效应等进行了总结,并对今后的研究工作进行展望。

编队舰船对各自拖线阵声纳DOA估计性能的影响

拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声纳探测性能的重要因素。就编队舰船辐射噪声对各自拖曳线列阵声纳采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响,进行了全面的仿真比较。结果表明,编队舰船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制;而盲源分离与MVDR融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了编队舰船噪声对拖曳线列阵声纳方位估计的影响。

掩埋弹性球壳声散射建模与分析

给出了掩埋弹性物体的声散射理论模型,然后对弹性球壳声散射进行了数值计算,并将计算结果与自由声场中所得到的结果进行了比较分析。结果表明,掩埋目标尽管受目标临近界面、海底衰减和海底物质负载的影响,一定条件下,掩埋在海底中的弹性目标仍然像在水中一样表现出共振散射行为,后散射信号中同样包含有利于目标识别的弹性信息。

盲源分离用于DOA估计研究

方位估计是水下目标定位、跟踪的前提。提出了一种复数域奇异值分解盲源分离方法,估计出了阵列流形,并利用阵列流形表现出的相位关系完成了目标方位估计。通过仿真实验与MUSIC高分辨方位估计方法和相关文献的方法进行了对比,结果表明该方法能很好地实现目标方位的实时估计,且性能更佳。

被动声纳目标稀疏表示分类识别方法

分类器设计是被动声纳目标实现智能分类识别的关键步骤,提出一种水下被动声纳目标稀疏表示分类识别方法。基于提取的被动声纳目标功率谱特征,选取部分已知类型样本的功率谱特征构建稀疏表示的完备原子库,采用稀疏分解算法实现未知类型样本功率谱特征的稀疏表示,根据稀疏系数实现目标的分类识别。被动声纳分类识别检验表明,该方法对目标的正确分类识别概率高于同类特征采用最近邻、神经网络或支持向量机分类器时的正确分类识别概率,而且具有不需要预先训练,完备原子库能够随时扩充的特点,可实现被动声纳目标分类识别系统的实时更新。

“以学生为中心”的课程教学模式改革探索与实践——以鱼雷自导与信号检测课程为例

探索和实践了“以学生为中心”的三种教学模式改革措施,即教学内容模块化下的重难点内容三疑教学模式、“问题—课题”驱动下的合作研究教学模式和现代信息技术下的混合式教学模式。实践表明,鱼雷自导与信号检测课程通过教学模式改革,提升了学员对课程知识的理解、掌握与运用,培养了学员的自主学习能力,为其学习专业课程打下了坚实的基础。