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公开(公告)号：CN105489225A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510854307.2
申请日：2015-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/0208 , G10K11/178
CPC classification number: G10L21/0208 , G10K11/178
Abstract: 一种含次级通道在线辨识的前馈型窄带主动噪声控制系统，属于主动噪声控制领域，针对前馈型窄带主动噪声控制系统中次级通道在线辨识引入的辅助噪声严重影响了系统残余噪声抑制性能。它包括信号合成子系统、次级通道在线辨识子系统和残余噪声分离子系统。信号合成子系统用于产生与目标噪声中声音信号具有相同频率的次级噪声源信号；次级通道在线辨识子系统随着窄带主动噪声控制系统的运行可实时在线地完成次级通道辨识，用于抑制目标噪声；残余噪声分离子系统可实现从残余噪声中分离出有限个频率的声音信号。本发明采用分离出的残余声音信号来调整引入的辅助噪声的能量，提高次级通道在线辨识的精度和速度，显著地降低引入的辅助噪声对残余噪声的影响。
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公开(公告)号：CN107941939B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201711160089.8
申请日：2017-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种利用代谢组学技术区分有机大米和非有机大米的方法，属于谷物品质检测技术领域。所述方法如下：将有机大米样品和非有机大米样品分别进行前处理后，应用超高效液相色谱串联四级杆‑飞行时间高分辨质谱方法实现对前处理后的样品中的化学成分的分离与测定，然后对得到的两种样品的原始数据进行预处理，最后应用多元统计分析方法正交偏最小二乘‑判别分析模型区分有机大米和非有机大米，并利用S曲线图得到对辨别影响较大的因素，通过开源在线数据库massbank对这些物质进行识别。采用本发明的分析方法能够有效区分有机大米和非有机大米，能够直观的判别其分类情况，无需进行相关验证和分析，可以得到结论，检测结果准确可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108982408A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810804821.9
申请日：2018-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种利用近红外光谱技术区分有机大米和非有机大米的方法，所述方法步骤如下：一、将待检测的大米样品进行处理；二、采用近红外分光光度计对步骤一的样品进行光谱采集，用带积分球的扫描表面模式获得吸光度数据，并作为吸光度存储数据；三、对步骤二采集的光谱数据进行平滑、求导以及SNV预处理；四、应用PCA对步骤三预处理后的大米样品的红外光谱数据进行非监督模式下的PCA数据建模，在此基础上按照K-S法将待检测大米样品随机分为校正集和验证集，选择PLSR对校正集中的样品数据进行建模及验证，利用预测集中的样品对PLSR模型进行预测。本发明快速、准确度高、灵敏度高，可在较短时间内对大批量样品进行检验。
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公开(公告)号：CN109100461B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810812539.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N30/88
Abstract: 本发明公开了一种利用蛋白组学技术区分有机大米和非有机大米的方法，属于谷物鉴别技术领域。该方法是分别对有机大米样品、非有机大米样品和待检测大米进行蛋白提取，得蛋白粗提取液；利用胰蛋白酶对蛋白粗提取液进行酶解，得酶解液；利用毛细管液相色谱串联三重四极杆质谱对酶解产物进行分离和鉴定，得蛋白信息；对有机大米和非有机大米的蛋白信息进行缺失筛选，得有机大米和非有机大米的差异蛋白，根据每个有机大米样品和非有机大米样品的差异蛋白在其酶解液中的含量数据建立偏最小二乘‑判别分析模型，获得偏最小二乘‑判别分析模型；将待检测大米数据带入模型中进行鉴别。本发明方法能够有效区分有机大米和非有机大米，结果直观、准确可靠。
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公开(公告)号：CN105489225B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201510854307.2
申请日：2015-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/0208 , G10K11/178
Abstract: 一种含次级通道在线辨识的前馈型窄带主动噪声控制系统，属于主动噪声控制领域，针对前馈型窄带主动噪声控制系统中次级通道在线辨识引入的辅助噪声严重影响了系统残余噪声抑制性能。它包括信号合成子系统、次级通道在线辨识子系统和残余噪声分离子系统。信号合成子系统用于产生与目标噪声中声音信号具有相同频率的次级噪声源信号；次级通道在线辨识子系统随着窄带主动噪声控制系统的运行可实时在线地完成次级通道辨识，用于抑制目标噪声；残余噪声分离子系统可实现从残余噪声中分离出有限个频率的声音信号。本发明采用分离出的残余声音信号来调整引入的辅助噪声的能量，提高次级通道在线辨识的精度和速度，显著地降低引入的辅助噪声对残余噪声的影响。
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公开(公告)号：CN107941939A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711160089.8
申请日：2017-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种利用代谢组学技术区分有机大米和非有机大米的方法，属于谷物品质检测技术领域。所述方法如下：将有机大米样品和非有机大米样品分别进行前处理后，应用超高效液相色谱串联四级杆-飞行时间高分辨质谱方法实现对前处理后的样品中的化学成分的分离与测定，然后对得到的两种样品的原始数据进行预处理，最后应用多元统计分析方法正交偏最小二乘-判别分析模型区分有机大米和非有机大米，并利用S曲线图得到对辨别影响较大的因素，通过开源在线数据库massbank对这些物质进行识别。采用本发明的分析方法能够有效区分有机大米和非有机大米，能够直观的判别其分类情况，无需进行相关验证和分析，可以得到结论，检测结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN109100461A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810812539.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N30/88
Abstract: 本发明公开了一种利用蛋白组学技术区分有机大米和非有机大米的方法，属于谷物鉴别技术领域。该方法是分别对有机大米样品、非有机大米样品和待检测大米进行蛋白提取，得蛋白粗提取液；利用胰蛋白酶对蛋白粗提取液进行酶解，得酶解液；利用毛细管液相色谱串联三重四极杆质谱对酶解产物进行分离和鉴定，得蛋白信息；对有机大米和非有机大米的蛋白信息进行缺失筛选，得有机大米和非有机大米的差异蛋白，根据每个有机大米样品和非有机大米样品的差异蛋白在其酶解液中的含量数据建立偏最小二乘-判别分析模型，获得偏最小二乘-判别分析模型；将待检测大米数据带入模型中进行鉴别。本发明方法能够有效区分有机大米和非有机大米，结果直观、准确可靠。
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