基于投影视角加权的直线CL重建算法

计算机分层成像对板状构件的无损检测有其独特的优势,但由于投影角度有限,导致重建图像存在有限角伪影和分层图像模糊。为提高计算机分层成像图像质量,提出了基于投影视角加权的滤波反投影算法,有效抑制了高密度特征对其它层的干扰现象。首先,根据不同投影视角分层图像间的不相似度,确定不同投影视角的加权系数;而后,对投影进行加权反投影重建;最后,分析了3种不同加权系数对重建图像质量的影响,同时引入层灵敏度曲线的调制度作为定量评价指标,未加权和3种不同加权系数层灵敏度曲线的调制度依次为0.082,0.267,0.290,0.294。实验结果表明,该算法减少了分层图像混叠,层灵敏度曲线的调制度提升了约0.2,重建图像质量显著提升。

线性互补约束优化问题的一类修正SQP算法(英文)

提出了求解线性互补约束优化问题的一类修正逐步二次规划算法，数值实验表明了该算法有效．

丙氨酸氨基转移酶检测系统溯源性研究

目的建立深圳市龙华人民医院院检验科丙氨酸氨基转移酶(ALT)检测系统的溯源性,提高最终检测结果的准确性。方法依据《GB/T 21415-2008/ISO 17511:2003》中的国际标准溯源链式图自建该医院检验科溯源流程图;购买参考物质IRMM ERM AD 454,通过测定临床新鲜血清标本进行临床比对确保参考物质具有互通性,同时采用SPSS17.0进行统计学分析,以97%的预测区间和检测项目1/4CL IA'88总允许误差为标准,达到量值传递验证要求,进一步确定不确定度,完成量值溯源工作。结果通过该医院自建的溯源流程实验,证明丙氨酸氨基转移酶试剂盒的产品校准品与IRMM ERM AD 454之间存在互通性,按照不确定度计算公式得到产品校准品的不确定度,赋值表示为135±5U/L。结论该医院检验科自建溯源流程成功对产品校准品进行了赋值修正,提高了试剂检测结果的准确性。

曲面数控加工中的非线性误差

基于宏域几何的包络理论为理论基础对非线性误差进行了系统深入的研究,指出T/R混合加工系统普遍存在非线性误差,用最短距离线对之距离分布算法计算非线性误差,以在五坐标数控铣床上以中凹圆环面刀具采用几种不同的加工方式加工凸球面为实例,具体分析非线性误差的表现形式、影响因素。实际加工凸球面的结果证明提出的分析和结论是正确的。

肌酐检测系统溯源性研究

目的:建立新成生物肌酐检测系统的溯源性,提高用户最终检测结果的准确性,为检测结果互认提供条件。方法:依据《GB/T 21415-2008/ISO 17511:2003》[1]中的国际标准溯源链式图自建新成生物溯源流程图;购买参考物质NIST SRM 909b,首先将厂商工作校准品溯源至参考物质,然后将产品校准品溯源至厂商工作校准品,并计算合成不确定度,完成新成肌酐产品校准品的量值溯源。结果:通过测定临床新鲜血清标本进行临床比对确保参考物质具有互通性,同时采用SPSS17.0进行统计学分析,以97%的预测区间和检测项目1/4CL IA’88总允许误差为标准,达到量值传递验证要求,进一步确定不确定度,完成量值溯源工作。结论:新成生物自建溯源流程成功对产品校准品进行了赋值,实现了产品校准品的溯源,提高了新成试剂检测结果的准确性。

血清镁离子检测系统量值溯源性研究

目的:建立本院无机镁离子检测系统的溯源性,提高最终检测结果的准确性。方法:依据《GB/T21415-2008/ISO 17511:2003》中的国际标准溯源链式图自建溯源流程图;购买参考物质NIST SRM 909b,首先将厂商提供的工作校准品溯源至参考物质,然后将产品校准品溯源至厂商工作校准品,并计算合成不确定度,完成医院无机镁离子产品校准品的量值溯源。结果:通过测定临床新鲜血清标本进行临床比对确保参考物质具有互通性,同时采用SPSS16.0进行统计学分析,以97%的预测区间和检测项目1/4CL IA′88总允许误差[3]为标准,达到量值传递验证要求,进一步确定不确定度,完成量值溯源工作。结论:自建溯源流程成功对产品校准品进行了赋值修正,提高了试剂检测结果的准确性。

血清镁检测系统溯源性研究

目的建立德阳市妇幼保健院无机铁离子检测系统的溯源性，提高最终检测结果的准确性。方法依据（GB／T21415—2008／ISO17511：2003》中的国际标准溯源链式图自建德阳市妇幼保健院溯源流程图；购买参考物质NISTSRM909b，首先将厂商提供的工作校准品溯源至参考物质，然后将产品校准品溯源至厂商工作校准品，并计算合成不确定度，完成医院无机镁离子产品校准品的量值溯源。结果通过测定临床新鲜血清标本进行临床比对确保参考物质具有互迂穗，同时采用SPSS16．0进行统计学分析，以97％的预测区间和检测项目1／4CLIA’88总允许误差为标准，达到量值传递验证要求，进一步确定不确定度，完成量值溯源工作。结论德阳市妇幼保健院自建溯源流程成功对产品校准品进行了赋值修正，提高了试剂检测结果的准确性。

Localizing Jammer in an Indoor Environment by Estimating Signal Strength and Kalman Filter

Localizing a jammer in an indoor environment in wireless sensor networks becomes a significant research problem due to the ease of blocking the communication between legitimate nodes. An adversary may emit radio frequency to prevent the transmission between nodes. In this paper, we propose detecting the position of the jammer indoor by using the received signal strength and Kalman filter (KF) to reduce the noise due to the multipath signal caused by obstacles in the indoor environment. We compare our work to the Linear Prediction Algorithm (LP) and Centroid Localization Algorithm (CL). We observed that the Kalman filter has better results when estimating the distance compared to other algorithms.