预处理是木质纤维材料高效转化为燃料乙醇的关键步骤之一。 通过预处理可以实现木质素及半纤维素等屏障性组分的大量移除, 增加纤维素酶对纤维素的生产性吸附, 从而有效提高后续的酶水解得率。 泡桐（Paulownia）年产量大、 生长周期短、 加工废料多, 是制备生物能源和其他化学品极具潜力的原料。 为实现泡桐木质生物质原料到生物乙醇的高效转化, 促进泡桐原料的高效酶水解, 故而对原料进行预处理以打破其原有的生物抗性, 降解并脱除酶水解屏障性组分, 暴露并保留更多纤维素组分。 本研究以泡桐作为实验材料, 使用乙酸协同亚硫酸钠对原料进行化学预处理, 分析不同处理方法对原料化学组分及结构特性的影响。 组分分析显示： 预处理后, 样品葡聚糖相对含量均有不同程度增加, 其中碱性亚硫酸钠协同处理泡桐增加最为明显。 数据显示, 碱性亚硫酸钠协同处理具有很好的脱木素作用, 同时可以降解溶出部分木聚糖组分, 因此其葡聚糖相对含量显著增加至67.48%（未处理泡桐的葡聚糖相对含量为46.81%）。 此外, 分别采用FTIR, XRD及XPS等表征方法对所有泡桐样品的理化结构进行分析, 以探究不同预处理对样品结构产生的影响。 FTIR分析表明： 碱性亚硫酸钠协同处理后木质素特征吸收明显减弱, 纤维素特征吸收增强, 表明木质素有一定脱除, 纤维素相对含量有所增加。 XRD分析显示： 预处理后泡桐纤维表面受到破坏, 木质素及半纤维素等无定型物质被部分脱除, 纤维素结晶度均有不同程度增加。 其中, 碱性亚硫酸钠协同处理后纤维素结晶度显著增加至58.98%（未处理材的纤维素结晶度约为40.23%）, 002峰位向右侧偏移, 衍射峰衍射强度明显增强, 峰形变高且尖锐程度增大； XPS分析表明： 碱性亚硫酸钠协同处理后, 样品表面碳水化合物含量增加, 表面木质素含量减少。 所有表征分析均显示碱性亚硫酸钠协同处理对泡桐结构破坏性最大, 木质素降解脱除程度最高, 纤维素保留程度最好, 这有助于增加纤维素酶对纤维素的可及性, 有效提高后续的纤维素酶水解效率, 进而促进泡桐原料到燃料乙醇的高效转化。 结构表征分析结果与化学组分规律保持一致。

由上海棱光技术有限公司与中国农业大学联合研发的S450型近红外高密度光栅光谱仪, 使用高速采集技术可得到高密度光谱(波长范围900~2 500 nm, 采集间隔0.1 nm, 光谱包含16 001个数据点), 本文采用该仪器并以小麦、 烟草样品为实验对象, 针对高密度光谱的数据特点, 采用S.G.(savitzky-golay)平滑、 固定窗口组合滑动窗口平滑(FCMWS和一阶导数(FD)等数据处理方法, 并应用偏最小二乘法(PLS)对小麦粗蛋白、 烟草烟碱及总糖含量进行建模和预测, 对仪器整体性能以及数据处理方法的参数优化等, 进行了评价和比较研究。 结果表明: (1)小麦、 烟草样品的原光谱经S.G.平滑结合一阶导数预处理后, 模型性能大幅提高, 通过对参数拟合阶次M和平滑点数N进行优化得出, 当M一定时, N可选取范围较宽, 且当M=2和N处于201～801区间时模型效果理想且稳定; (2)FCMWS方法对小麦、 烟草样品的原光谱进行两层平均平滑, 经调整优化平滑参数K1和K2(K1为第一层平滑的固定窗口大小, K2为第二层滑动窗口大小)得出: 两层平滑参数相乘约为150~310时, 模型性能稳定且较优, 同时FCMWS方法极大地提高了建模速度; (3)以小麦样品为对象, 同时在两台S450型光谱仪上采集样品光谱, 对比分析了仪器间的性能差异, 结果表明光谱经S.G.平滑或FCMWS方法处理后, 不同仪器模型间相互预测数据的相对偏差小于2.00%, 远低于预测值与参考值间的相对偏差, 说明上述两种方法均可降低仪器的台间差异, 实现台间模型的稳定传递。 研究结果表明, 国产S450型高密度光栅光谱仪结合数据平滑去噪技术, 已满足小麦、 烟草等农产品品质检测和模型传递的性能要求, 且该光栅型仪器成本相对较低, 对农业领域推广近红外快速检测技术的应用具有实际意义。

近红外光谱采集物质信息较全面， 是多种物质的复合信息， 但具体特征不明显； 化学指标虽能够体现物质的具体特征， 但所包含的物质信息却不够全面。 以2012年和2013年贵州、 湖南、 吉林、 江西、 山东、 四川六个产地共115个晒红烟样品为研究对象， 其近红外光谱采用一阶导数和平滑处理， 测定的26个化学指标及其26个计算值（譬如糖碱比等）采用归一化处理， 应用PPF投影技术对不同产地晒红烟进行相似性分析。 结合近红外光谱和化学指标的分析结果表明： 应用近红外光谱和化学指标分析六个产地晒红烟分布规律较为一致， 表明通过近红外光谱信息和大量检测数据均可分析产地特征的相似性； 对52个化学指标的方差贡献率分析得出， 决定产地特征的重要指标是亚硝胺； 应用近红外光谱对小产地之间进行聚类分析， 得出部分小产地之间具有可替代性， 结合主要内在的化学指标工业需求取向， 可合理替代不同烟叶原料， 降低产品加工质量的波动性。

木质纤维素的结晶度研究方法较多, 但目前观点不一。 采用三种不同的热处理方法（稀酸, 碱及甘油高温处理）并基于X射线衍射 (XRD)和固体核磁共振技术（CP/MAS 13 NMR）, 综合研究竹材结晶度变化规律, 通过X射线衍射参数及高斯函数曲线分析结晶纤维素C-4区域的信号面积分析, 获得不同的化学热处理介入下竹材化学成分及结晶度变化机理。 结果表明: 经过化学热处理后, 竹材的结晶度指数总体增加, 碱处理002峰尖锐程度增大, 并向大角度方向偏移明显, 002晶面宽度变大, 结晶区层间距尺度变小。 CP/MAS 13 NMR与XRD结果基本一致, 但是计算值偏小。 未处理竹材在84.6 ppm信号处分裂成两个峰顶, 88.7和83.1 ppm,, 表明C-4在热处理过程中发生了从纤维素Ⅰ～Ⅱ的化学转换, 从化学结构变化的角度证明了碱处理可以有效破坏竹子纤维之间的内结合阻力, 并产生高度活性纤维素, 对于实现木质纤维素原料的高效生物转化利用提供指导。

化学热处理是实现可再生木质生物能源中纤维素高效利用及半纤维素糖化转换的关键步骤。 通过预处理过程可以快速去除难溶木质素, 实现细胞壁中半纤维素的物理化分离, 使得植物细胞壁中化学成分发生变化, 从而增加木质纤维素的产出量。 以硫酸（H2SO4）、 稀碱（NaOH)及甘油（glycerol）为预处理介质, 采用不同的热处理温度（硫酸（H2SO4）、 稀碱（NaOH)热处理温度为117和135 ℃; 甘油（glycerol）热处理温度为117 ℃））, 对竹材处理前后的主要化学组分进行对比分析, 并通过傅里叶变换红外光谱进一步证实化学热处理前后竹材化学组分的变化, 以获得不同的化学热处理介入下竹材化学成分转换的主要变化规律和机理。 结果表明: 热化学处理后竹材的纤维素产出量明显增加。 纤维素得率及木质素的去除率在不同的处理介质条件下的变化规律为, 稀碱（NaOH)处理效果优于稀酸（H2SO4）和甘油（glycerol）; 此外, 在相同介质条件下135 ℃热处理效果比117 ℃热处理效果显著。 对于不同处理条件的半纤维素的降解程度大小变化结果与此相同。 通过红外光谱分析可知, 热处理后纤维素环状C-O-C不对称伸缩振动峰出现峰值分解, 半纤维素的红外吸收特征峰出现明显陡降变化, 木质素苯环特征吸收峰明显减弱, 证明纤维素产出量明显增加, 半纤维素降解趋势明显, 木质素去除效果良好。 傅里叶红外变换光谱分析结果与标准测定结果一致。

对于最大幅宽为500mm的胶片，提出了一种基于线阵CCD技术实现印刷电路板胶片尺寸及缺陷的在线检测方法。设计的线阵CCD和被测胶片相结合的二维双向运动机构完成扫描成像。设计的成像系统使得线阵CCD成像范围覆盖一个被测单元的幅面，避免了图像拼接时所引入的误差。扫描图像先经模板匹配定位感兴趣区域，再对针孔区域、缺角区域分别采用了区域生长法和差影法来实现缺陷检测，线段区域则通过区域分割法来实现尺寸测量。实验表明，该方法不仅能够对针孔、缺角进行有效的判别，而且能准确地测量出线宽和线间距，分辨率可达0．025mm。

针对人脸识别中的特征提取问题,本文提出了一种结合Gabor小波特征和判别保局投影的人脸识别算法—GDLPP。该算法首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,提取样本的高阶统计信息;然后更改保局投影(LPP)的目标函数,增加样本类间散布约束,从而提取更具判别性的特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在USPS数据库、Yale人脸库以及AR人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,GDLPP都具有较好的识别率。

提出了一种由光纤光栅与光纤方向耦合器组成的光学梳状滤波器的理论模型, 详细地分析了该滤波器的输出特性, 由传输矩阵法推导出了当光纤光栅为均匀Bragg光栅时, 该模型输出光谱与有关参量之间关系的数学表达式, 对决定滤波器输出光谱特性及其规律的相关参量进行了详细讨论, 其结果可以为今后该器件的制作及关键技术的解决提供参考.