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原子光谱线增宽的原因

光谱学与光谱分析 2003年第3期23卷 605-606页

作者：刘建科刘彩云陕西科技大学理学院陕西咸阳712081 西安市园林技工学校陕西西安710061

本文从理论上给出了原子光谱线增宽的几种原因 ,即 :①自然线宽 ,它是原子的内禀特性 (即在跃迁中所涉及到的能级的特性 ) ;②多普勒增宽 ,它是原子无规则热运动的结果 ;③碰撞增宽 ,它是原子间相互作用的结果。并对这几种原因分别给出... 详细信息

本文从理论上给出了原子光谱线增宽的几种原因 ,即 :①自然线宽 ,它是原子的内禀特性 (即在跃迁中所涉及到的能级的特性 ) ;②多普勒增宽 ,它是原子无规则热运动的结果 ;③碰撞增宽 ,它是原子间相互作用的结果。并对这几种原因分别给出了数量级上的估算。对原子光谱的测定具有参考意义。

关键词：原子光谱自然增宽多普勒增宽碰撞增宽光谱线

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重力异常分离的小波域优化位变滤波方法

地球物理学报 2015年第12期58卷 4740-4755页

作者：刘彩云姚长利郑元满长江大学信息与数学学院湖北荆州434023 中国地质大学地球物理与信息技术学院北京100083

在重力异常分离中,频率域滤波分离方法是以全局数据频谱特征设计针对性的滤波器实现的.滤波器参数与空间位置无关,因此无法针对局部数据频谱特征动态调整滤波器参数.针对该局限性,在小波域滤波理论和优化滤波方法的基础上,本文研究提出... 详细信息

在重力异常分离中,频率域滤波分离方法是以全局数据频谱特征设计针对性的滤波器实现的.滤波器参数与空间位置无关,因此无法针对局部数据频谱特征动态调整滤波器参数.针对该局限性,在小波域滤波理论和优化滤波方法的基础上,本文研究提出了小波域优化位变滤波法,该方法具有空间变化滤波能力,在不同空间位置实现不同的滤波器特性,从而能实现局部数据频谱与全局数据频谱存在较大差异的重力异常分离问题.理论模型数据分离实验结果表明,在局部数据频谱与全局数据频谱差异较大的情况下,该方法相对于Butterworth滤波和优化滤波等方法具有优势.最后,用一个实例进行检验计算,体现了所提方法技术的效果和应用前景.

关键词：异常分离小波域优化滤波位变滤波重力异常

化学发光新技术的研究——外参比校正法识别生物样品中的叠氮化钠

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化学学报 2004年第8期62卷 794-798页

作者：曹志娟刘彩云卢建忠复旦大学药学院上海200032

针对大多数化学发光反应选择性差的缺陷 ,建立了一种基于外参比校正的化学发光新技术 ,从而实现了化学发光法对待测物的选择性识别 .区别于以前常用的单个化学发光反应 ,偶合两个相似的化学发光反应 ,进行样品中叠氮化钠的选择性识别 .... 详细信息

针对大多数化学发光反应选择性差的缺陷 ,建立了一种基于外参比校正的化学发光新技术 ,从而实现了化学发光法对待测物的选择性识别 .区别于以前常用的单个化学发光反应 ,偶合两个相似的化学发光反应 ,进行样品中叠氮化钠的选择性识别 .两个相似的化学发光反应所用的氧化剂和催化剂相同 ,但化学发光增强剂不同 .实验结果证明 :偶合下列两个反应 :H2 O2 CH3 CN 四环素 (工作反应 )和H2 O2 CH3 CN N 乙酰 5 甲氧基色胺 (参比反应 ) ,我们能够从多种相似的自由基淬灭剂中选择性地识别出叠氮化钠 .这是因为叠氮化钠仅淬灭“工作反应”的化学发光信号 ,而其它的自由基淬灭剂则同时淬灭“工作反应”和“参比反应”的化学发光信号 .作为应用示例 ,已利用该技术选择性识别并定量分析了商品化胰岛素试剂盒中各种试剂、人血清白蛋白和羊抗人IgG抗体样品中的叠氮化钠 .

关键词：化学发光技术生物样品叠氮化钠外参比校正法选择性识别工作反应

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县级图书馆地方文献开发利用之我见

图书馆理论与实践 2012年第4期 111-112页

作者：刘彩云固原市原州区图书馆宁夏固原756000

本文就地方文献的概念、县级图书馆地方文献收藏的现状以及如何开发利用地方文献进行了分析,提出了加强地方文献开发利用的具体途径。

关键词：县级图书馆地方文献开发利用

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基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

交通运输系统工程与信息 2017年第5期17卷 60-67,96页

作者：韩印郑喆赵靖刘彩云上海理工大学管理学院上海200093

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的... 详细信息

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.

关键词：交通工程有效停车泊位灰色单因子预测小波神经网络