7、紫外光与呼吸监测技术研究进展

紫外光与呼吸监测技术研究进展

在当今的科技领域,对于卫生消毒和人体生理监测的研究愈发重要。一方面,消毒技术的发展有助于预防疾病的传播;另一方面,对人体呼吸模式的监测则能够及时发现健康隐患,改善生活习惯。本文将为你介绍两项相关的研究成果,分别是365nm紫外光对大肠杆菌的灭活研究,以及一种用于连续监测呼吸模式的原型设备。

365nm紫外光对大肠杆菌的灭活研究

随着疫情的爆发,人们对消毒和灭活人类病原体的工具需求日益增长。传统的紫外光消毒主要使用UV - C(200 - 280nm),但近年来,其他紫外波长也开始受到广泛关注,其中包括365nm的UV - A辐射。

研究方法
  • 实验设备 :使用一台10W、发射365nm UV - A光的灯进行实验。通过Ocean Optics HR4000 + 光谱仪测量灯的光谱和强度,并使用NIST可溯源的参考氘 - 卤素光源DH - 2000 Cal进行校准。使用余弦校正器在曝光平面上测量辐照度,该校正器可收集180度角的入射光。
  • 实验步骤
    1. 准备大肠杆菌样本 :将过夜培养的大肠杆菌(ATCC 25922)细胞培养物用磷酸盐缓冲盐水(PBS)洗涤3次,稀释至600nm处的光密度(OD)为0.1,约对应1.5×10⁸CFU/ml,再进一步稀释至1×10⁵CFU/ml。
    2. 进行辐照实验 :将40µL(4×10³CFU)的细胞悬液滴入无菌的35mm培养皿中,在室温下分别照射1、3、5和15
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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