基于扩展数学形态学的高光谱亚像元目标检测_英文_刘畅

第44卷第10期红外与激光工程2015年10月Vol.44No.10Infrared and Laser Engineering Oct.2015

Hyperspectral subpixel target detection based on extended

mathematical morphology

Liu Chang,Li Junwei

(Science and Technology on Optical Radiation Laboratory,Beijing100854,China)

Abstract:A hyperspectral subpixel target detection algorithm was proposed based on extended mathematical morphology and spectral angle mapping.The spectral and spatial information had been used to locate and detect targets under the condition that prior knowledge of targets and background was unknown.Then hyperspectral subpixel targets was detected and recognized.The extended mathematical morphological erosion and dilation operations were performed respectively to extract endmembers.The spectral angle mapping method was used to detect and recognize interested targets.The hyperspectral image collected by AVIRIS was applied to evaluate the proposed algorithm.The proposed algorithm was compared with SAM algorithm and RX algorithm by a specifically designed experiment.From the results of the experiments,it is illuminated that the proposed algorithm can detect subpixel targets with low false alarm rate and its performance is better than that of the other algorithms under the same condition.

Key words:extended mathematical morphology;spectral angle mapping;hyperspectral image

endmember extraction;subpixel target detection

CLC number:TP751Document code:A Article ID:1007-2276(2015)10-3141-07

基于扩展数学形态学的高光谱亚像元目标检测

刘畅，李军伟

(光学辐射重点实验室，北京100854)

摘要：提出了一种基于扩展数学形态学和光谱角度匹配相结合的高光谱亚像元目标检测算法。在目标与背景未知的情况下，同时利用光谱和空间信息实现目标的定位与检测，实现高光谱亚像元目标的检测识别。通过扩展的形态学膨胀和腐蚀运算实现端元提取，采用光谱角度匹配算法进行感兴趣目标的检测识别。算法性能通过AVIRIS数据进行评价，与仅利用光谱角度匹配的算法和RX异常检测算法进行比较。实验证明，所提出的算法性能优于其他两种算法，具有低虚警率的亚像元目标检测结果。

关键词：扩展数学形态学；光谱角度匹配；高光谱图像；端元提取；亚像元目标检测

收稿日期：2015-02-20；修订日期：2015-03-28

作者简介：刘畅(1988-)，男，工程师，硕士，研究方向为高光谱目标特性技术和光谱数据处理技术等。Email:531093626@https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,

红外与激光工程第44卷

0Introduction

The rising of hyperspectral remote sensing is one of the greatest achievements in1980s.Hyperspectral target detection technology is the most important application direction of hyperspectral remote sensing. Popularly based on that assumed data obeys some statistical or geometrical model,traditional target detection algorithms structure detection operator and estimate the statistical parameters of the operator according to the prior information,such as Adaptive Cosine/Coherence Estimator(ACE),Orthogonal Subspace Projector(OSP)algorithm[1]etc.But in the practical application,the prior information of targets is not easy to get.

Under the condition that the target and background are unknown,the target detection can complicate using two methods.One is anomaly target detection directly according to the distribution of the information,such as Reed-x Detection(RXD) algorithm,Uniform Target Detection(UTD)algorithm etc.The other is unsupervised subpixel detection using endmember extraction algorithms in unmixing technology to get the target and background https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,ually,because of the limit of spatial resolution in remote images and the complexity of land objects,some interested targets mostly exist in the image in the form of mixed pixels.So,it is very important to study the subpixel target detection and recognition technology based on endmember extraction algorithm[1].

Traditional subpixel target detection algorithms based on endmember extraction algorithm only consider data′s spectral information and ignore the spatial correlation between pixels.For the more accurate analysis of hyperspectral remote images,it is very necessary to consider the spectral and spatial information comprehensively.So,we proposed a subpixel target detection algorithm using the extended mathematical morphology algorithm and the Spectral Angle Mapping(SAM)algorithm.This algorithm uses extended morphology erosion and dilation operations to extract endmembers.It effectively combines spectral and spatial information.Then use the spectral angle mapping algorithm to extract interested targets.This algorithm overcomes the disadvantage that the SAM algorithm is sensitive to spectral signature and when unmixed pixels widely exist,classification accuracy will be very low.And it effectively inhibits the effects of background and noise and reduces false alarm rate. To validate the algorithm performance,we conducted experiments using real remote sensing data and analyzed the results.

1Hyperspectral subpixel target

detection based on extended

mathematical morphology

1.1Basic operations of mathematical morphology

Dilation and erosion is the two basic operations of mathematical morphology.They were first defined for binary image and extended to grayscale image afterward.The dilation and erosion operation for the image f(x,y)using K is shown as follows:

d(x,y)=(f茌K)(x,y)=Sup(f(x,y),K)=

Max(s,t)∈K{f(x+s,y+t)+k(s,t)}(1) e(x,y)=(f茚K)(x,y)=In f(f(x,y),K)=

Min(s,t)∈K{f(x+s,y+t)-k(s,t)}(2) where k(s,t)means corresponding weight of different elements in structure elements.

1.2Extended mathematical morphology operation

in hyperspectral image

In grayscale morphology,we can calculate maximum or minimum gray value directly based on the numerical size of pixels as ordering relation.But in hyperspectral image,this operation is not feasible. Because any pixel in hyperspectral image is multidimensional and we cannot use a direct method to simply compare the size of different pixels.So the biggest problem extending mathematical morphology operation to hyperspectral image is how to sort the

3142

第10期

pixels in the multi-dimensional space according to a specific comparison relationship[2].

Because every pixel in hyperspectral image is multi-dimensional,the basis of selecting pixels is the purity of pixels.According to convex geometry theory,the hyperspectral data corresponds to a convex simplex in the feature space.Pure pixels usually exists on the edge of the convex simplex,and the most spectrally mixed pixels exist in the center of the convex simplex.So we can infer their positions in the convex simplex by comparing the space distance between pixels.And then we can get the purity information.

In2002,Plaza proposed a endmember extraction algorithm[3].This algorithm has realized the automated endmember extraction of the hyperspectral images using extended mathematical morphology operation. This algorithm has extended the definition of traditional mathematical morphology theory and combined the spatial information and the spectral information of the hyperspectral image effectively.In history,he first applied the traditional morphological operations(dilation and erosion)based on binary image to hyperspectral image.In China,Guo Rui et al.also studied this algorithm[4].On the basis of this,the algorithm is further studied in this paper and the performance of the algorithm is improved.

We use Spectral Angle Distance(SAD)in this paper to calculate the distance between multi-dimensional vectors.Assume a group of multi-dimensional vectors of one pixel′s spatial neighborhood is V(x i,y j,w)i=1,2,…,b,w=1,2,…,n(x and y represent the spatial coordinates of the point,a×b is the size of the spatial neighborhood,n is the band dimension).Then the SAD of any two vectors V(x i1, y j1,w),V(x i2,y j2,w)can represent in radian as follows:

dist(V(x i1,y j1,w),V(x i2,y j2,w))=

arccos

V(x i1,y j1,w)·V(x i2,y j2,w)

||V(x i1,y j1,w)||·||V(x i2,y j2,w)||

||(3)

At the basis of this distance definition,we can expand the definition of the dilation and erosion operation.In order to determine the ordering relation of the multi-dimensional vectors,Plaza introduced a metric operator of the multi-dimensional vector into hyperspectral image processing.This metric operator calculate the cumulative distance from one pixel to other pixels in the structure element.If the size of the structure element is too big,the computational algorithm will be quite large and the computational complexity has reached o(n4).In order to improve the algorithm efficiency,we calculate the distance between one pixel to the centroid instead.The computation has been significantly reduced and the computational complexity is only o(n2).

In the structure element K,the centroid defines as follows:

c K=1

M s

Σ

t

Σf(s,t,w),坌(s,t,w)∈K,w=1,2,…,n(4) where M represents the number of pixels in the structure element.The distance of one pixel f(x,y,w), w=1,2,…,n in the structure element K to the centroid defines as follows:

D(f(x,y,w),K)=dist(f(x,y,w),c K)(5) Then,the dilation and erosion operation can be expressed as follows:

d(x,y,w)=(f茌K)(x,y,w)=

arg_Max(s,t,w)∈K{D(f(x+s,y+t,w),K)}(6) e(x,y,w)=(f茌K)(x,y,w)=

arg_Min(s,t,w)∈K{D(f(x-s,y-t,w),K)}(7) where arg_Max and arg_Min represent the pixel vectors that make the distance D to the centroid max and min and correspond to the most spectrally singular and the most spectrally mixed pixels within a kernel K,as shown in Fig.1.

Then,use Morphological Eccentricity Index (MEI)to express the pixel purity in the structure element[5].MEI is the SAD between the most spectrally singular and the most spectrally mixed pixels.It defines as follows:

MEI(x,y,w)=dist(d(x,y,w),e(x,y,w)),w=1,2,…,n(8) MEI image characterizes the purity information

Liu Chang et al:Hyperspectral subpixel target detection based on extended mathematical morphology3143

红

外与

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of the original hyperspectral image.The greater gray value the pixel has,the corresponding pixel in the original image is more likely to be endmember.

Fig.1Calculation of the most spectrally singular (a)and the most

spectrally mixed (b)pixels within a kernel K by using the distance to the centroid D

1.3Hyperspectral subpixel target detection based

on extended mathematical morphology

For the target detection in hyperspectral image,although the extended dilation operation effectively uses spectral and spatial information,it also artificially adds noise or background and limits the false alarm rate of the algorithm.So in order to effectively suppress background effect,and quantifying the difference

between

target

and

background,

and

overcoming the disadvantage that when unmixed pixels widely exist,the classification accuracy of the SAM algorithm will be very low,we proposed a subpixel target detection algorithm using the extended mathematical morphology algorithm and the spectral angle mapping algorithm.The specific implementation steps are as follows (as shown in Fig.2):

(1)Read the original hyperspectral image,use the minimum structure element K min ,carry out dilation and erosion operation based on centroid in structure element to each pixel in target hyperspectral image.Find the purest pixel d (x ,y ,w )and the most mixed pixel e (x ,y ,w ),and calculate the corresponding MEI;

(2)Increase the size of the structure element,repeat step

(1)until the maximum structure element

K max .Calculate MEI value repeatedly and record them.Take the average value of the corresponding pixels at the same coordinate point.Then we can get the final MEI image;

(3)Carry out threshold judgment,get the average of all the pixels ′gray value in the MEI image as the set threshold.The pixel in the MEI image whose value is bigger than the threshold will be labeled as pure pixel (endmember);

(4)Carry out image segmentation and region growing [6]in the final endmember image to complete automatic selection of endmembers;

(5)Using the endmember spectra we get,carry out the SAM algorithm to complete the detection and recognition of the interested targets.

Fig.2Flow chart of the hyperspectral subpixel target detection

algorithm based on extended mathematical morphology

2Experiment and analysis

2.1Experiment data

The hyperspectral image used in this article is the Navy airfield data which is acquired in San Diego,California,United States by the AVIRIS sensor.This image has applied ENVI FLAASH module

to

conduct

atmospheric

correction

and

generated a reflectance image.This data set contains 224bands and the wavelength range is from 0.37μm to 2.51μm.As shown in Fig.3,it is AVIRIS data ′s false color composite image which is used for processing (Band 28,19,10).

3144

第10

期

Fig.3Navy airfield AVIRIS data′s false color composite image

in San Diego,California,United States(Band28,19,10)

2.2Experiment analysis

There are some kinds of planes in the image that

we use.The ones at(232,136)and(244,144)are the

most striking,and at around(89,11),there are also

some other planes.First,use the extended mathematical

morphology algorithm to extract endmembers of the

image,and we can get the endmember spectra of the

planes at the three coordinates as shown in Fig.4.

Fig.4Image of three planes′spectra extracted by extended

mathematical morphology endmember extraction algorithm

Then,for the three planes′spectra extracted,use

the spectral angle mapping algorithm to detect and

recognize the plane targets.The spectra are seen as

multidimensional vectors in the spectral angle mapping

algorithm and calculate the generalized angle between

the two spectrum(pixel spectrum and reference

spectrum)vectors.The smaller the angle,the more

similar the spectra.And classify the unknown spectra

according to a given similarity threshold[3].The

detection result is shown in Fig.5.

Fig.5Plane targets′detection result image using the proposed

algorithm

To validate the algorithm performance,use the

spectral angle mapping algorithm,the RX anomaly

detection algorithm,the ACE algorithm and the

adaptive matched filter(AMF)algorithm to detect and

recognize the plane targets as comparison and

analysis.The RX anomaly detection algorithm is

developed by the Reed and Yu[7].The form of the RX

detection operator is

δRXD(r)=(r-u)T K-1(r-u)(9)

where r is anyone of the pixel vectors in the image;

μis the sample mean vector;K is the sample

covariance matrix of the image.

See the details of the ACE algorithm and the

AMF algorithm in references[8-10].

The detection result images of the plane targets

using the two algorithms are shown in https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,pare

Fig.5and Fig.6and we can conclude that the

algorithm we proposed can detect and recognize

subpixel targets effectively.And the algorithm has

low

false alarm rate0.0246%and high detection rate

97.32%;The false alarm rate using SAM algorithm

(as shown in Fig.6(a))is0.0428%and the detection

rate is94.6%;the false alarm rate using RX algorithm

(as shown in Fig.6(b))is0.1236%and the detection

rate is89.6%;the false alarm rate using ACE

algorithm(as shown in Fig.6(c))is0.0614%and the

detection rate is92.2%;the false alarm rate using

AMF algorithm(as shown in Fig.6(d))is0.0528%

and the detection rate is93.1%.The detection results

(as shown in Tab.1)prove that compared with the Liu Chang et al:Hyperspectral subpixel target detection based on extended mathematical morphology3145

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SAM algorithm,the RX algorithm,the ACE algorithm and the AMF algorithm,the performance of the subpixel target detection and recognition algorithm we proposed using spectral and spatial information has improved significantly.

(a)Using SAM algorithm (b)Using RX algorithm

(c)Using ACE algorithm (d)Using AMF algorithm

Fig.6Plane targets ′detection result images using the other four

algorithms

Tab.1Results of different algorithms

3Conclusion

Hyperspectral target detection technology is the most important application direction of hyperspectral remote sensing.Traditional subpixel target detection algorithms based on endmember extraction algorithm

only consider data ′s spectral information and ignore the spatial correlation between pixels.Based on this,we proposed a subpixel target detection algorithm using the extended mathematical morphology algorithm and the spectral angle mapping algorithm.This algorithm uses extended morphology erosion and dilation

operations

to

extract

endmembers.

It

effectively combines spectral and spatial information.Then use the spectral angle mapping algorithm to extract interested targets.This algorithm overcomes the disadvantage that the SAM algorithm is sensitive to spectral signature and when unmixed pixels widely exist,classification accuracy will be very low.And it

effectively inhibits the effects of background and noise and reduces false alarm rate.

To validate the algorithm performance,apply the proposed algorithm to a real hyperspectral image and use

SAM,

RX,

ACE

and

AMF

algorithm

as

comparison and analysis.The results show that the algorithm we proposed can detect and recognize hyperspectral subpixel targets https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,pared with the other algorithms,this algorithm has low false

alarm rate and high detection rate.The false alarm rate of our algorithm is 0.0246%and the detection rate is 97.32%;the false alarm rate using SAM algorithm is 0.0428%and the detection rate is 94.6%;the false alarm rate using RX algorithm is 0.1236%and the detection rate is 89.6%;the false alarm rate using ACE algorithm is 0.0614%and the detection rate is 92.2%;the false alarm rate using AMF algorithm is 0.0528%and the detection rate is 93.1%.It proved that the algorithm we proposed reduced the false alarm rate and increased the detection rate of subpixel targets.References:

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Zhang

Xiongfei.

The

design

and

application

of

the

hyperspectral database based on the web [D].Beijing:

Algorithm False alarm rate Detection rate This paper ′s

0.0246%97.32%SAM 0.0428%94.6%RX 0.1236%89.6%ACE 0.0614%92.2%AMF

0.0528%

93.1%

3146

第10期

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Liu Chang et al:Hyperspectral subpixel target detection based on extended mathematical morphology3147

1 原子荧光光谱法的基本原理

1 原子荧光光谱法的基本原理 1.1 原子荧光光谱法原理 原子荧光光谱法（AFS)是原子光谱法中的一个重要分支，是介于原子发射(AES）和原子吸收（AAＳ)之间的光谱分析技术，它的基本原理就是：固态、液态样品在消化液中经过高温加热，发生氧化还原、分解等反应后样品转化为清亮液态,将含分析元素的酸性溶液在预还原剂的作用下，转化成特定价态，还原剂 KBH 4 反应产生氢化物和氢气，在载气（氩气)的推动下氢化物和氢气被引入原子化器(石英炉）中并原子化。特定的基态原子(一般为蒸气状态)吸收合适的特定频率的辐射,其中部分受激发态原子在去激发过程中以光辐射的形式发射出特征波长的荧光,检测器测定原子发出的荧光而实现对元素测定的痕量分析方法。1.2 原子荧光的类型 原子荧光是一种辐射的去活化(ｄｅcactｉｖatioｎ)过程。当有原子吸收由一合适的激发光源发射出的特征波长辐射后被激发，接着辐射区活化而发射出荧光。基本上，荧光线的波长和激发线的波长相同,也有可能比激发线的波长长，但比激发线波长短的情况也有，但不多。原子荧光有5中基本类型:①共振荧光。即激发波长与产生的荧光波长相同时，这种荧光称为共振荧光,是原子荧光分析中最常用的一种荧光;②直跃线荧光。即激发波长大于产生的荧光波长相同时，这种荧光称为直跃线荧光；③阶跃线荧光。即激发波长小于产生的荧光波长相同 时,这种荧光称为阶跃线荧光;④热助阶跃线荧光.既原子吸收能量由基态E 激发 至E 2能级时,由于受到热能的进一步激发,电子可能跃迁至于E 2 相近的较高能级 E 3，当其由E 3 跃迁到较低能级E 1 时所发射的荧光，称为热助阶跃线荧光;⑤热助 反Stokes荧光。即电子从基态E 0邻近的Ｅ ２ 能级激发至E ３ 能级时，其荧光辐射 过程可能是由Ｅ ３回到Ｅ 所发出的荧光成为热助反Sｔokes荧光。 1．3 汞的检测方法 汞及其化合物属于剧毒物质,是国际国内进出口商品中一项重要理化指标。汞在体内达到一定量时，将对人的神经系统、肾、肝脏产生严重的损害。汞测定方法有冷原子吸收光谱法、二硫腙比色法、原子荧光光谱分析法、电热原子吸收

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潜江市2012----2013学年下学期期中考试 八年级数学试卷 一. 选择题（30分） 1、在 n m n m b a a a x -++--, 2,)1(3,352π中，分式有（ ）个 A 、1 B 、2 C 、3 D 、4 2、如图所示，在数轴上点A 所表示的数为a ，则a 的值为（ ） A 、51-- B 、51- C 、5- D 、51+- 3、如果把分式 y x xy +中的x 和y 都扩大3倍，那么分式的值（ ） A 、扩大3倍 B 、不变 C 、缩小为原来的31倍 D 、缩小为原来的6 1倍 4、对于反比例函数x y 2 = ，下列说法不正确的是（ ） A 、点（-2，-1）在它的图象上。 B 、它的图象在第一、三象限。 C 、当x>0时，y 随x 的增大而增大。 D 、当x<0时，y 随x 的增大而减小。 5、已知下列四组线段，其中能构成直角三角形的有（ ） ①5，12，13 ； ②15，8，17 ； ③1.5，2，2.5 ； ④4 3,.1,45。 A 、四组 B 、三组 C 、二组 D 、一组 6、下列运算中，错误的是（ ） A 、 1-=+--b a b a B 、b a b a b a b a 321053.02.05.0-+=-+ C 、y x y x y xy x y x +-=++-22222 D 、2 2 3m m m m m +=+ 7、在反比例函数x k y 3 -=图象的每支曲线上，y 都随x 的增大而减小，则k 的取值范围是（ ） A 、3>k B 、0>k C 、3

学年上海各区的八年级第二学期数学期末试卷

综合练习（一） 1．（本题满分8分） 上周六，小明一家共7人从南桥出发去参观世博会。小明提议： 让爸爸载着爷爷、奶奶、外公、外婆去，自己和妈妈坐世博 41路车去，最后在地铁8号线航天博物馆站附近汇合。图中 l 1，l 2分别表示世博41路车与小轿车在行驶中的路程（千米） 与时间（分钟）的关系，试观察图像并回答下列问题： （1）世博41路车在途中行驶的平均速度为_______千米/分钟； 此次行驶的路程是____ ___千米．（2分） （2）写出小轿车在行驶过程中s 与t 的函数关系式： ________________，定义域为___________．（3分） （3）小明和妈妈乘坐的世博41路车出发 分钟后被爸爸的小轿车追上了．（3分） 2．（本题满分8分） 如图，在等腰梯形ABCD 中，∠C =60°，AD ∥BC ，且AD =AB =DC ，E 、F 分别在AD 、 DC 的延长线上，且DE=CF ，AF 、BE 交于点P 。 （1）求证：AF=BE ；（4分） （2）请猜测∠BPF 的度数，并证明你的结论。（4分） 3．（本题满分8分） 某校买了两种世博礼品共30个用作“六一节”表彰优秀学生的奖品，其中买海宝场馆磁贴用了300元，买世博四格便签本用了120元，海宝场馆磁贴每个比世博四格便签本贵3元。问海宝场馆磁贴、世博四格便签本的单价分别是多少？ (第23题图) (分钟)

4．（本题满分10分） 已知：在矩形ABCD 中，AB =10，BC =12，四边形EFGH 的三个顶点E 、F 、H 分别在 矩形ABCD 边AB 、BC 、DA 上，AE =2. （1）如图①，当四边形EFGH 为正方形时，求△GFC 的面积；（5分） （2）如图②，当四边形EFGH 为菱形，且BF = a 时，求△GFC 的面积（用含a 的代数式表 示）；（5分） D (第26题图1) F D C A B E (第26题图2) F H G

2017-2018学年八年级下学期期末考试数学试卷及答案

2017-2018学年下学期期末考试 八年级数学试卷 一、选择题（本题8小题，每小题3分，满分24分）下列各小题均有四个选项，其中只有一个是正确的 1．下面四个标志分别代表：回收、绿色包装、节水、低碳，其中中心对称图形的是（） 2．已知a＜b，则下列不等式一定成立的是（） A. a+3＞b+3 B. 2a＞2b C. ﹣a＜﹣b D. a﹣b＜0 3．（3分）小明拿一张如图的直角三角形纸片ABC，其中∠C=90°，他将纸片沿DE折叠，使点B与点A重合，∠CAD：∠BAD=5：2，则∠CDA的度数（） A. 20° B. 40° C. 50° D. 70° 4．（3分）小亮在解不等式组时，解法步骤如下： 解不等式①，得x＞3，…第一步； 解不等式②，得x＞﹣8，…第二步； 所有原不等式组组的解集为﹣8＜x＜3…第三步． 对于以上解答，你认为下列判断正确的是（） A. 解答有误，错在第一步 B. 解答有误，错在第二步 C. 解答有误，错在第三步 D. 原解答正确无误 5．（3分）分式的分子分母都加1，所得的分式的值比（） A. 减小了 B. 不变C, 增大了 D. 不能确定 6．（3分）如图，在10×6的网格中，每个小方格的边长都是1个单位，将△ABC平移到△DEF的位置，下面正确的平移步骤是（）

A.先向左平移5个单位，再向下平移2个单位 B.先向右平移5个单位，再向下平移2个单位 C.先向左平移5个单位，再向上平移2个单位 D.先向右平移5个单位，再向下平移2个单位 7．（3分）若分式方程=2+的解为正数，则a的取值范围是（） A. a＞4 B. a＜4 C. a＜4且a≠2 D. a＜2且a≠0 8．（3分）如图，图①、图②、图③分别表示甲、乙、丙三人由A地到B地的路线图（箭头表示行进方向）其中图②中E为AB的中点，图③中AH＞BH，我们用a、b、c分别代表三人走过的路程，则a、b、c的大小关系为（） A. a＞b=c B. a＜b=c C. a＞b＞c D. a=b=c 二、填空题（本题共7小题，每小题3分，满分21分） 9．（3分）用适当的符号表示a是非负数：_________． 10．（3分）如图，是一个风筝骨架．为使风筝平衡，须使∠AOP=∠BOP．我们已知PC ⊥OA，PD⊥OB，那么PC和PD应满足_________，才能保证OP为∠AOB角平分线． 11．（3分）小明做了一道因式分解题：x2y﹣2xy2+y2=y（x2﹣2xy+y2）=y（x﹣y）2，他用到的分解因式的方法是_________（写出两个） 12．（3分）如图，平行四边形ABCD的周长为20，对角线AC、BD交于点O，E为CD 的中点，BD=6，则△DOE的周长为_________．

人教版八年级下学期数学开学考试试卷新版

人教版八年级下学期数学开学考试试卷新版 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 考试须知： 1、请首先按要求在本卷的指定位置填写您的姓名、班级等信息。 2、请仔细阅读各种题目的回答要求，在指定区域内答题，否则不予评分。 一、单选题 (共10题；共20分) 1. （2分）(2012·锦州) 下列各图，不是轴对称图形的是（） A . B . C . D . 2. （2分）如图，在平行四边形ABCD中，BC=7厘米，CD=5厘米，∠D=50°，BE平分∠ABC，下列结论中错误的是（） A . ∠C=130° B . ∠BED=130°

C . AE=5厘米 D . ED=2厘米 3. （2分） (2016八上·徐闻期中) 如果一个多边形的每一个外角都是60°，则这个多边形的边数是（） A . 3 B . 4 C . 5 D . 6 4. （2分） (2019八上·甘肃期中) 下列各式中，分式的个数有（） A . 2个 B . 3个 C . 4个 D . 5个 5. （2分） (2017八上·重庆期中) 如果ax2+3x+ =（3x+ ）2+m，则a，m的值分别是（） A . 6，0 B . 9，0 C . 6， D . 9， 6. （2分） (2019八上·松桃期中) 如图，等腰三角形ABC中，AB=AC，BD平分∠ABC，∠A=36°，则∠1的度数为（）

A . 36° B . 60° C . 72° D . 108° 7. （2分） (2018八上·汉滨期中) 已知：如图，P、Q是△ABC的边BC上的两点，，并且PB＝PQ＝QC＝AP＝AQ．则∠BAQ=（） A . 90° B . 40° C . 60° D . 70° 8. （2分）(2019·本溪) 为推进垃圾分类，推动绿色发展.某化工厂要购进甲、乙两种型号机器人用来进行垃圾分类.用万元购买甲型机器人和用万元购买乙型机器人的台数相同，两型号机器人的单价和为 万元.若设甲型机器人每台万元，根据题意，所列方程正确的是（） A . B . C .

写好英语科技论文的诀窍(周耀旗)

写好英语科技论文的诀窍： 主动迎合读者期望，预先回答专家可能质疑 周耀旗 印地安那大学信息学院 印地安那大学医学院计算生物学和生物信息中心 以此文献给母校中国科技大学五十周年校庆 前言 我的第一篇英语科技论文写作是把在科大的学士毕业论文翻译成英文。当我一九九零年从纽约州立大学博士毕业时，发表了20多篇英语论文。但是，我对怎样写高质量科技论文的理解仍旧处于初级阶段，仅知道尽量减少语法错误。之所以如此，是因为大多数时间我都欣然接受我的博士指导老师Dr. George Stell和Dr. Harold Friedman的修改，而不知道为什么要那样改，也没有主动去问。这种情况一直持续到我去北卡州立大学做博士后。我的博士后指导老师Dr. Carol Hall建议我到邻近的杜克大学去参加一个为期两天的写作短训班。这堂由Gopen教授主办的短训班真使我茅塞顿开。第一次，我知道了读者在阅读中有他们的期望，要想写好科技论文，最有效的方法是要迎合他们的期望。这堂写作课帮我成功地完成了我的第一个博士后基金申请，有机会进入哈佛大学Dr. Martin Karplus组。在哈佛大学的五年期间，在Karplus教授的指导下，我认识到一篇好的论文需要从深度广度进行里里外外自我审查。目前，我自己当了教授，有了自己的科研组，也常常审稿。我觉得有必要让我的博士生和博士后学好写作。我不认为我自己是写作专家。我的论文也常常因为这样或那样的原因被退稿。但是我认为和大家共享我对写作的理解和我写作的经验教训，也许大家会少走一些我走过的弯路。由于多年未用中文写作，请大家多多指正。来信请寄：yqzhou@https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,。 欢迎访问我的网站：https://www.doczj.com/doc/ac15574469.html,。 导言 通常来讲，研究生和博士后从他的导师那儿得到研究方向。经过多次反复试验，得到一些好的结果。接下来他们需要对得到的数据进行总结和分析，写成论文。一篇精写的论文更容易被高档杂志接受。而写得不好的论文很可能被退稿。论文的数量和质量是学生和导师事业发展的敲门砖。不成文，便成仁，是学术生涯的写照。 很多学生以为当结果到手的时候研究就结束了。他们写的草稿，常常把原始数据放在一起，没有对方法和数据进行详细分析，没有对当今论文的评述。事实上，写作是研究不可分割的一部分。此刻是弄懂方法的成功与失败，寻找结果的解释及其隐含的意义，以及与其他相关研究进行比较的时候。 我们为什么需要在写作上如此认真努力？原因很简单。一个研究结果只有在被别人使用时才有意义。而想被别人使用，文章必须能引起其他科学家的兴趣，而且得保证其他人能看懂并可以重复和再现你的结果。只有可以被理解的研究才会被重复，也只有可以被再现的工作才能导致别人的引用和跟踪。而你的论文被引用的数量常常用来衡量研究的影响力。从某种角度看，写作就象是把你的工作成果推销给其他的科学家。 为了更好的推销，科学论文必须满足它独特的顾客：由聪明能干的科学家组成的尖端读者。它必须能先说服（通常也是竞争对手的）同行们，因为他们的评审是文章在发表前的第一道关口。同时，它也必须满足一般读者的要求。为了达到这个目标，我们首先要理解他们需要什么？ 读者需要什么 你的文章的潜在读者可能有刚进入这领域的新手，大学生和研究生，也有专家（潜在审稿人)，他们对你的领

初二第二学期月考数学试卷

第二学期月考数学试卷 1. 仔细选一选(每题 3分，共 30分) (1) 如果一个多边形的内角和等于一个三角形的外角和，那么这个多边形是 ( ) A.三角形 B.四边形 C.五边形 D.六边形 (2) 一组对边平行，另一组对边相等的四边形是 ( ) A.平行四边形 B.梯形 C.等腰梯形 D.平行四边形或梯形 (3) 在平行四边形、矩形、菱形、正方形、等腰梯形中，对角线相等的图形有 ( ) A.2 个 B.3 个 C.4 个 D.5 个 (4) 平行四边形的对角线和它的边组成的全等三角形有 ( ) A.2 对 B.6 对 C.4 对 D.8 对 (5) 平行四边形周长是 60cm,那么较长的对角线至多不超过 () A.20cm B.30cm C.40cm D.60cm (6) 已知△ ABC 若存在点D 使以A B C 、D 为顶点的四边形是平行四边形，则这样 (9) 梯形中位线长为12,上、下底的比为1 : 3,那么这梯形上下底的长为 () A.6， 18 B.3， 9 C.4， 12 D.5 ， 20 (10) 在矩形、菱形、平行四边形、等腰梯形中,四边中点的线段组成的四边形为菱形 的有( ) A.1 个 B.2 个 C.3 个 D.4 个 2. 认真填一填(每题 3分,共 30分) (1) 一个多边形的每一个内角都等于 108°,则它的内角和是 ____________ (2) 在线段、角、等腰三角形、平行四边形、梯形、矩形、菱形、正方形这些图形中, 轴对称图形是 ________ ,中心对称图形是 __________ (3) 等腰三角形的一腰长为 5,在它的底边上任取一点作两腰的平行线,则所得平行 四边形周长是 _______ (4) 在梯形 ABCD 中, AD// BC / B=90° , / C=30°,若 AB=8cm 则 DC 长是 ____________ (5) 如图，AE 是平行四边形 ABCD 中/A 的平分线，CD=5cm 那么BE= __________ 的点D 有() A.1 个 (7) 任意三角形两边中点连线与第三边的中线 A. 互相平分 (8) 菱形的周长为 ( ) A.4.5cm B.2 个 C.3 个 D.4 个 ( B. 互相垂直 C. 相等 12cm,较长的对角线所对的角为 D. 互相垂直且平分 120°，那么较短的对角线长为 B.4cm C.3.5cm D.3cm

第四章原子吸收光谱法与-原子荧光光谱法

第四章原子吸收光谱法与原子荧光光谱法 4-1 . Mg原子的核外层电子31S0→31P1跃迁时吸收共振线的波长为285.21nm,计算在2500K 时其激发态和基态原子数之比. 解: Mg原子的电子跃迁由31S0→31P1 ,则 g i／g0=3 跃迁时共振吸收波长λ=285.21nm ΔEi=h×c／λ =（6.63×10-34）×（3×108）÷（285.31×10-9） =6.97×10-19J 激发态和基态原子数之比： Ni／N0＝（g i／g0）×e-ΔEi／kT 其中: g i／g0=3 ΔEi／kT=-6.97×10-19÷〔1.38×10-23×2500〕 代入上式得： Ni／N0＝5.0×10-9 4-2 .子吸收分光光度计单色器的倒线色散率为1.6nm／mm，欲测定Si251.61nm的吸收值，为了消除多重线Si251.43nm和Si251.92nm的干扰，应采取什么措施？ 答： 因为: S1 =W1/D = (251.61-251.43)/1.6 = 0.11mm S2 =W2/D =（251.92-251.61）/1.6 =0.19mm S1＜S2 所以应采用0.11mm的狭缝. 4-3 .原子吸收光谱产生原理，并比较与原子发射光谱有何不同。 答： 原子吸收光谱的产生：处于基态原子核外层电子，如果外界所提供特定能量（E）的光辐射恰好等于核外层电子基态与某一激发态（i）之间的能量差（ΔEi）时，核外层电子将吸收特征能量的光辐射有基态跃迁到相应激发态，从而产生原子吸收光谱。 原子吸收光谱与原子发射光谱的不同在于： 原子吸收光谱是处于基态原子核外层电子吸收特定的能量，而原子发射光谱是基态原子通过电、热或光致激光等激光光源作用获得能量；原子吸收光谱是电子从基态跃迁至激发态时所吸收的谱线，而原子发射光谱是电子从基态激发到激发态，再由激发态向基态跃迁所发射的谱线。

最全面初二下学期数学期末测试题及答案2021(完整版)

初二下学期数学期末测试题 一、选择题（每小题 3 分） 1．下列各数是无理数的是（） A．B．﹣C．πD．﹣ 2．下列关于四边形的说法，正确的是（） A．四个角相等的菱形是正方形．对角线互相垂直的四边形是菱形 B C．有两边相等的平行四边形是菱形D．两条对角线相等的四边形是菱形 3．使代数式有意义的x 的取值范围（） A．x＞2 B．x≥2 C．x＞3 D．x≥2 且x≠3 4．如图，将△ABC绕着点C顺时针旋 转 50°后得到△ A′B′C′，若∠A=45°， ∠B′=110°，则∠BC A′的度数是（） A．55°B．75°C．95°D．110° 5．已知点（﹣3，y 1），（1，y2）都在直线y=kx+2 （k＜0）上，则y 1，y 2大小关系是（）A．y1＞y2 B．y 1=y 2 C．y 1＜y 2D．不能比较 6．如图，在四边形ABCD中，对角 线A C，BD相交于点E，∠ CBD=9°0 ，BC=4，BE=ED=3，AC=10，则四边形ABCD 的面积为（） A．6 B．12 C．20 D．24 7．不等式组的解集是x ＞2，则m的取值范围是 （ ） A．m＜1 B．m≥1 C．m≤1 D．m＞1 ﹣b+1|=0 ，则（b﹣a）2016 的值为（ 8．若） +|2a C．52015 D．﹣52015 A．﹣1 B．1

9．如图，在方格纸中选择标有序号①②③④的一个小正方形涂黑，使它与图中阴影部分组成的新图形为中心对称图形，该小正方形的序号是（） A．①B．②C．③D．④ 10．顺次连接一个四边形的各边中点，得到了一个矩形，则下列四边形中满足条件的是（） ①平行四边形；②菱形；③矩形；④对角线互相垂直的四边形． A．①③B．②③C．③④D．②④ A D 11．如图，在□ABCD中，已 知 AD＝8 ㎝，AB＝6 ㎝， DE 平分∠ADC交BC边于 点E，则BE等于 （ ） B A. 2cm B. 4cm C. 6 cm D. 8cm E 第11 题图 C 12．一果农贩卖的西红柿，其重量与价钱成一次函数关系．小华向果农买一竹篮的西红柿，含竹篮称得总重量为 15 公斤，付西红柿的钱26 元，若再加买0.5 公斤的西红柿，需多付1 元，则空竹篮的重量为多少？（）A．1.5 B．2 C．2.5 D．3 13．如图，在?ABCD中，对角线AC 与BD相交于点O，过 点 O 作 EF⊥ AC交BC于点E，交AD于点F，连 接 AE、C F．则 四边形AECF是 （ ） A．梯形B．矩形C．菱形D．正方形 14．已知xy＞0，化简二次根式的正确结果为（） x A．B．C．﹣D．﹣ 15．某商品原价500 元，出售时标价为900 元，要保持利润不低于26%，则至少可打（） A．六折B．七折C．八折D．九折 b，则a2+b2=（ 16．已知的整数部分是a，小数部分是） 2+ A．13﹣2 B．9+2 C．11+ D．7+4 17．某星期天下午，小强和同学小颖相约在某公共汽车站一起乘车回学校，小强从家出发先步行到车站，等小颖 到了后两人一起乘公共汽车回学校，图中折线表示小强离开家的路程y（公里）和所用时间x（分）之间的函数关系，下列说法中错误的是（）

英语科技论文写作

英语科技论文写作 目录 第一章概论 (2) 1.1 英语科技论文的主要结构组成 (2) 1.2 英语科技论文的分类及特点 (3) 1.3 英语科技论文的文体特点 (4) 第二章英语科技论文语言表达的规范与技巧 (8) 2.1 如何使表达准确 (8) 2.2 如何使语义连贯 (9) 2.3 英语科技论文常用句型结构 (12) 第三章英语科技论文的结构组成 (14) 3.1 标题 (16) 3.2 作者和联系方式 (17) 3.3 摘要 (17) 3.4 关键词 (18) 3.5 引言 (18) 3.6 论文主体 (21) 3.7 结论 (26) 3.8 附录 (28) 3.9 致谢 (28) 3.10 参考文献 (29) 第四章摘要的撰写 (30) 4.1 摘要的种类和特点 (30) 4.2 摘要的内容和结构 (31) 第五章最新科技信息的获取 (37) 第六章科技论文的发表 (39) 6.1 投稿过程的工作 (39) 6.2 评审过程的工作 (40) 6.3 出版过程的工作 (41)

第一章概论 科技论文是科学研究成果的一种展示，是作者以论文的形式向外界公布自己的科学研究成果。科技论文的撰写与发表是科学研究中一项极其重要、不可马虎的工作，对于非英语母语的作者，如何用英文准确、清晰地表达研究内容和获得的成果，如何使论文顺利发表，成为必须面对的问题。本课程详细介绍论文写作与发表过程中的一系列具体工作，以期对大家今后的写作提供一些有益的帮助。 1.1 英语科技论文的主要结构组成 英语科技论文的整体组织结构和语言风格规范尤为重要，和建造楼房一样，写一篇论文也需要一份蓝图。英文科技论文蓝图最常见的是所谓IMRAD结构，即：◇Introduction ◇Methods ◇Results and Discussions IMRAD结构的论文简单、清晰、明了并且逻辑性强，因而这一结构被近代学者广泛采用。这种结构的论文，首先阐述研究的课题和研究的目的，有了清楚的定义以后，再描述研究的方法、试验手段和材料，最后对结果和结论进行详细讨论。作者的任务就是将上述信息，根据IMRAD蓝图介绍给读者。 除了文章的结构以外，语言的使用也是非常重要的因素。科技英语与通常的文学语言有明显的不同，它的特点在于客观、直叙、简练、准确，所叙述的过程具有很强的可操作性。它有三个重要原则： ◇ABC原则：Accuracy（准确）、 Brevity（简洁）、 Clarity（清晰）◇The Three C’s 原则：Correct（正确）、 Concise（简洁）、 Clear （清楚） 文学和艺术都有很大的娱乐性，目的是为了愉悦（entertain）读者。所以文艺作品使用很多的形容词、副词及很多没有清楚定义的词。他们喜欢用enormous、immense、tremendous、huge、large来形容大，用tiny、small、little、petit、light来形容小。政客（politician）也一样，他们不用准确的语言，他们喜欢用acceptable、reasonable、satisfying来形容结果，也常用一些不确定、模棱两可的词perhaps、maybe来评论事情。这种风格、这些词汇在科技论文里是不能使用的。科技论文需要的是清楚、准确、尽可能量化的表达方式。 对于我们来说，第一步需要写出语法上正确的句子（Correct Sentences），不少人写出的英语句子，使用中国式英语表达方式，词法或语法不通，称为Chinglish（Chinese English）。投到国外杂志的科技论文常常被退回来修改，国外

英文科技论文写作的一些要点

科技英语论文的写作要点 总体原则（3C）：Correct (正确)，Clear (清楚)；Concise (简洁)。 1 论文题名 1.1 基本要求(1) 准确(Accuracy)。题名要准确地反映论文的内容。作为论文 的“标签”，题名既不能过于空泛和一般化，也不宜过于烦琐，使人得不出鲜明 的印象。如果题名中无吸引读者的信息，或写得不堪理解。为确保题名的含义准确，应尽量避免使用非定量的、含义不明的词，如"rapid"，"new"等；并力求用词具有专指性，如"a vanadium-iron alloy"明显优于"a magnetic alloy"。(2) 简 洁(Brevity)。题名需用词简短、明了，以最少的文字概括尽可能多的内容。题名最好不超过10 ~ 12个单词，或100个英文字符（含空格和标点），如若能用一行文字表达，就尽量不要用2 行（超过2行有可能会削弱读者的印象）。在内容层次很多的情况下，如果难以简短化，最好采用主、副题名相结合的方法，如：Importance of replication in microarray gene expression studies: statistical methods and evidence from repetitive CDNA hybridizations (Proc Natl Acad Sci USA, 2000, 97(18): 9834 ~ 9839). 其中的副题名起补充、阐明作用，可起到很好的效果。(3) 清楚(Clarity)。题名要清晰地反映文章的具体内容和特色, 明确表 明研究工作的独到之处，力求简洁有效、重点突出。为表达直接、清楚，以便引起读者的注意，应尽可能地将表达核心内容的主题词放在题名开头。如The effectiveness of vaccination against in healthy, working adults (N Engl J Med，1995, 333: 889-893)中，如果作者用关键词vaccination作为题名的开头，读者可能会 误认为这是一篇方法性文章：How to vaccinate this population? 相反，用effectiveness作为题名中第一个主题词，就直接指明了研究问题：Is vaccination in this population effective? 题名中应慎重使用缩略语。尤其对于可有多个解释 的缩略语，应严加限制，必要时应在括号中注明全称。对那些全称较长，缩写后已得到科技界公认的，才可使用。为方便二次检索，题名中应避免使用化学式、上下角标、特殊符号（数字符号、希腊字母等）、公式、不常用的专业术语和非英语词汇（包括拉丁语）等。

英文科技论文写作

英文科技论文写作 一篇好文章分享 撰写英文科技论文的第一步就是推敲结构。最简单有效的方法即采用IMRaD形式(Introduction，Materials and Methods，Results，and Discussion)，这是英文科技论文最通用的一种结构方式。 IMRaD结构的逻辑体现在它能依次回答以下问题： Introduction（引言）：研究的是什么问题？ Materials and Methods（材料和方法）：怎样研究这个问题？ Results（结果）：发现了什么? Discussion（讨论）：这些发现意味着什么? 按照这个结构整体规划论文，有一个方法值得借鉴，即剑桥大学爱席比教授提出的“概念图”。首先在一张大纸上（A3或A4纸，横放）写下文章题目（事先定好题目很重要），然后根据IMRaD的结构确定基本的段落主题，把他们写在不同的方框内。你可以记录任何你脑海中闪现的可以包括在该部分的内容，诸如段落标题、图表、需要进一步阐述的观点等等，把它们写在方框附近的圈内，并用箭头标示它们的所属方框。画概念图的阶段也是自由思考的阶段，在此过程中不必拘泥于细节。哪些东西需要包括进文章？还需要做哪些工作，是找到某文献的原文，还是补画一张图表，或者需要再查找某个参考文献？当你发现自己需要再加进一个段落时就在概念图中添加一个新框。如果你发现原来的顺序需作调整，那就用箭头标示新的顺序。绘制概念图的过程看似儿童游戏，但其意义重大，它可以给你自由思考的空间，并通过图示的方式记录你思维发展的过程。这便是写论文的第一步：从整体考虑文章结构，思考各种组织文章的方法，准备好所需的资料，随时记录出现的新想法。采用这个方法，不论正式下笔时是从哪一部分写起，都能够能做到大局不乱。 英文科技论文的基本格式包括： Title-论文题目 Author(s)-作者姓名 Affiliation(s) and address(es)-联系方式 Abstract-摘要 Keywords-关键词 Body-正文 Acknowledgements-致谢，可空缺 References-参考文献 Appendix-附录，可空缺 Resume-作者简介，视刊物而定 其中正文为论文的主体部分，分为若干章节。一篇完整的科技论文的正文部分由以下内容构成： Introduction-引言/概述 Materials and Methods-材料和方法 Results-结果 Discussion-讨论 Conclusions-结论/总结 下面对科技论文主要构成部分的写法和注意事项进行详细介绍。 1．Title（论文题目） 由于只有少数人研读整篇论文，多数人只是浏览原始杂志或者文摘、索引的论文题目。

初二下学期数学试卷

初二下学期数学试卷 一、选择题 1．点A(6，-5)所在象限是( ) A ．第一象限 B.第二象限 C.第三象限 D.第四象限 2.在平面直角坐标系中，点P (2，-3)关于x 轴对称的点的坐标是（） A.(-2，-3) B.(2，3) C.(-2，3) D.(2，-3) 3．下列有序实数对表示的各点在．函数42y x =-的图象上的是( ) A ．(0,4) B ．（1,-2） C ．（1, 2） D ．（2, 0） 4．如图，E 、F 是DABCD 对角线AC 上两点．且 连结DE 、BF ，则图中共有全等三角形的对数是A ．1对 B. 2对 C ．3对 D ．4对 5.关于函数x y 2 1=，下列结论正确的是（）

O A D A ．函数图像必经过点（1，2） B ．函数图象经过二、四象限 C ．y 随x 的增大而增大 D ．y 随x 的增大而减小 6．矩形具有而平行四边形不．具有的性质是（）. A. 对角线相等 B. 对角相等 C . 对角线互相平分 D. 两组对边分别相等 7．已知一次函数b kx y +=中，0>k ，0 y 2 B ． y 1 = y 2 C ．y 1< y 2

D．不能比较 10．如图，矩形ABCD，对角线AC、BD交于点O，∠AOB=60°, AB=4，则 AD的长是（）. A. 8 B. 4 C. 3 4 4 D.2 11.将一张正方形纸沿对角线对折再对折（如图），然后沿着图中的虚线剪下，剪下的三角形展开后得到的平面图形是（）． A．三角形 B．菱形 C．矩形 D．梯形 12．如图是某蓄水池的横断面示意图，分为深水池和浅水池，如果这个蓄水池以固定的速度注水，下面能大致表示水的最大深度h（水不注满水池）与时间t之间的关系的图像是（） 二、填空题

英文科技论文写作

英文科技论文写作 如何写英文科技论文的前言?以下是搜集整理的英文科技，欢迎阅读参考。 一般来讲，科研论文都是八股论文，大的结构都是设定的，题目、摘要、前言、方法、结果、讨论和。 可以说，每个部分都很有讲究都很重要，但难度并不一样，在上述这些内容中，最难写的是前言，其次是讨论。 根据最近学习的几个内容，把自己的学习笔记贡献给大家，希望能有点价值。这次主要谈谈前言的写法。 首先，要清楚前言的作用或目的。 论文的前言是“to convince readers that you clearly know why your work is useful”就 是要告诉读者“你非常清楚地知道你的工作有价值”。 其次，我们要知道那些要素需要写。 一般来讲，前言主要包括四个方面的内容。前面三个都属于背景，最后一个是小结。 一、大背景信息 这主要是方便读者评价你的工作，其实同行对这个方面的内容可以说非常熟悉，这部分基本是大同行的共识。 背景信息一般包括2个部分，一是大同行背景，二是小同行背景。 一般写大同行背景的时候大家都是比较类似的内容，不过也要根据你自己的研究有所侧重。 例如关于脑缺血的研究，你如果研究细胞凋亡，你就需要围绕细胞凋亡来阐述。 如果你研究炎症，那么你就需要围绕炎症来整理。 英文表达不好的同学往往在这个部分就开始出现纰漏。因为这里不仅对概括能力要求比较高，而且需要照顾到整个研究的设计框架。 建议在平时阅读的时候，注意学习和整理类似研究论文的描述模式。 例如，脑缺血机制方面的研究，至少包括：兴奋毒、细胞死亡、炎症、酸中毒和自由基几个类型。

这一些类型都分别选择出几个范文，放在一起反复阅读，一看作者的写作思路，二看相互之间不同的描述。 当然具体到一篇论文，写作的风格不同，要结合整篇论文、杂志类型来分别对待。 写大背景往往是从普遍到特殊，普遍是描述研究对象的意义，比如某疾病的死亡率、发病率等的，暗指我选择的这个研究有价值受重视。 比如肿瘤、中风、器官功能等等的。然后要从宏观上概括研究的大体情况，一般这类语言在google上就能见到类似描述(不可直接抄写)，说明这开始的几句话属于套话。 有国外杂志主编曾经说，大背景需要用最简练的语言对你的研究领域进行清楚全面概述，但不要上历史课，不要面面具到，甚至写成综述(一定要针对你关心问题)。Give overall picture -keep it brief!(no history lesson!)。 这也很有道理。 二、小同行信息 然后要转到你要关心的方面，例如下面这个研究中就主要针对细胞凋亡，那么作者就说，脑梗死在中心部位以坏死为主，而半暗区主要是延迟性细胞死亡，主要类型就是细胞凋亡(其实现在的看法认为这里也里是细胞坏死也很重要，没有关系，有争议没有共识，你怎么说都可以，总有一些文献的支持)。 现在就引出细胞凋亡，那么就要对细胞凋亡的背景进行描述。 这部分重点是要尽量用不同的语言表达出大家共识的内容来，就是所谓要训练改写功夫。 二是要主要和研究主题进行衔接。不要天马行空，忘记回顾到你的主题。 例如你要研究脑缺血，总会落实到某一个方面。 这个部分往往会在研究指标方面落实。 例如你要用细胞凋亡来说明损伤程度和治疗效果，那么这里就需要对细胞凋亡在大背景的意义说出来。 后面这个文章，因为作者后面研究中主要针对线粒体途径，于是就谈线粒体途径的基本内容。 到这里就完成了大背景的介绍。

原子荧光复习题

原子荧光法复习题 一、填空： 1.原子荧光分析中，荧光类型有、、、热助线荧光和敏化原子荧光等。 答案：共振荧光、直跃线荧光、阶跃线荧光 2.原子荧光光谱仪中，目前有和两类仪器。 答案：色散系统、非色散系统 3.七十年代末，由于、及各种高效原子化器的使用，AFS技术得到了较大发展。 答案：高强度空心阴极灯、激光器 4.荧光猝灭的程度与及有关。 答案：被测元素、猝灭剂的种类 5.在原子荧光分析中，原子浓度较高时容易发生，它可使荧光信号变化和荧光谱线，从而峰值强度。 答案：自吸、变宽、减少 6.在原子荧光分析中，无论是连续光源或者线光源，光源强度越高，其测量线性工作范围。答案：越宽 7.原子荧光光谱仪的检测部分主要包括、以及放大系统和输出装置。 答案：分光系统、光电转换装置 8.在原子荧光分析中，石英原子化器炉温过高会使降低、增高，但较高的炉温又有利于消除干扰，所以应根据实际情况确定原子化温度。 答案：灵敏度、噪声、气相 9.在原子荧光分析中，测定灵敏度随观测高度增加而，观测高度太低时，会增加，观测高度太高时，会使和下降。 答案：降低、噪声、灵敏度、精度 10.原子荧光光谱仪中，以供电的空心阴极灯，可以使增强几十至几百倍。 答案：脉冲、谱线 11.在原子荧光分析的实际工作中，会出现空白大于样品强度的情况，这是因为空白溶液中不存在的原因。 答案：荧光、干扰 12.在原子荧光分析中，样品分析时，标准溶液的应和样品完全一致，同时必须做。 答案：介质、空白 13.在原子荧光分析中，当光电倍增管的负高压增加时，和水平同时增加，当灵敏度可以满足要求时，应尽量采用的负高压。 答案：信号、噪声、较低 14. 原子荧光光谱仪一般由四部分组成：、、和。 答案：光源（激发光源）、原子化器、光学系统（单色仪）、检测器 15.石英原子化器的外屏蔽气是用以防止周围的进入，产生，以保证较高及稳定的。