针对室内2D点云匹配算法在短时间内无法处理大尺度位姿变换的问题，提出了一种基于ICE(Intersection,corner&end of wall)特征点的改进匹配算法。在ICE扫描匹配方法的基础上，引入了一种直线特征提取算法来取代ICE方法中的分裂合并算法...
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针对室内2D点云匹配算法在短时间内无法处理大尺度位姿变换的问题，提出了一种基于ICE(Intersection,corner&end of wall)特征点的改进匹配算法。在ICE扫描匹配方法的基础上，引入了一种直线特征提取算法来取代ICE方法中的分裂合并算法。首先采用自适应滑动窗口算法来过滤杂点，然后对点云进行升维处理，最后利用欧氏聚类算法提取符合要求的点集。通过最小二乘法拟合提取到的直线特征点集，并求出直线之间的交点，同时赋予交点属性标签，根据交点之间的距离和属性来实现特征点匹配。成功匹配的特征点可以通过仿射变换求得点云之间的变换关系。实验结果表明：所提方法在大尺度旋转和平移时不会出现匹配失效的情况，匹配结果作为PL-ICP(Point to line-iterative closest point)算法的初始值，在其他算法失效的情况下，路径估计的绝对偏差仅为0.23 m，平均耗时为58.9 ms。
目的：对地平类药物的药物基质N-亚硝胺杂质（nitrosamine drug substance-related impurities,NDSRI）进行研究。方法：以14种地平类原料药为原料，通过2种不同的亚硝化反应验证是否能够生成对应的原料药NDSRI，使用中控设备LC-MS进行...
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目的：对地平类药物的药物基质N-亚硝胺杂质（nitrosamine drug substance-related impurities,NDSRI）进行研究。方法：以14种地平类原料药为原料，通过2种不同的亚硝化反应验证是否能够生成对应的原料药NDSRI，使用中控设备LC-MS进行反应追踪。结果：LC-MS对反应进行监控，全部地平类原料药均未生成NDSRI，在方法一条件下几乎所有地平类原料未发生降解，在方法二中大部分原料转化为对应的芳构化氧化杂质。方法二中的部分原料药如阿折地平、巴尼地平、尼卡地平、西尼地平发生了不同程度的降解，经过对这些降解杂质分离和结构确证，确定为其他NDSRI（非NDSRI）。结论：本文研究的14种地平类原料药在亚硝化环境中均无法产生NDSRI杂质，个别品种发生降解后再经过亚硝化反应产生非NDSRI，因此在进行相关研究时应重视非NDSRI杂质的研究。
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