H ∞ 滤波器针对的是噪声过程统计数据不确定的情况,此时我们的目标是最小化最坏情况而不是估计误差的方差 [ 3 , 26 ]。该滤波器限制了将扰动映射到估计误差的传递函数的 H ∞ 范数。然而,在瞬态操作中,会失去所需的 H ∞ 性能,并且滤波器可能会发散,除非每次迭代中都有一些(通常是限制性的)正性条件成立。在集值估计中,扰动向量通过有界集(如椭球)建模 [ 4 , 22 ]。在该框架中,我们试图围绕与观测值和外生扰动椭球一致的状态估计构建最小椭球。然而,由此产生的稳健滤波器会忽略任何分布信息,因此倾向于过于保守。 [19] 首次研究了一种对更一般形式的(基于集合的)模型不确定性具有鲁棒性的滤波器。该滤波器以迭代方式最小化标准状态空间模型附近所有模型的最坏情况均方误差。虽然该滤波器在面对较大不确定性时表现良好,但在较小不确定性下可能过于保守。[25] 提出了一种广义卡尔曼滤波器,它可以解决这个缺点,在标准性能和最坏情况性能之间取得平衡。通过最小化矩生成函数而不是估计误差平方的均值,可以得到风险敏感的卡尔曼滤波器 [24]。这种风险敏感的卡尔曼滤波器等同于 [12] 中提出的分布鲁棒滤波器,它最小化标准分布周围的 Kullback-Leibler (KL) 球中所有联合状态-输出分布的最坏情况均方误差。 [27] 研究了更一般的 τ -散度球的扩展。
这项研究介绍了一种新颖的解决方案,用于设计结构化催化剂,将单件3D打印与单原子催化整合。结构化催化剂在工业过程中广泛使用,因为它们提供了最佳的质量和传热,从而导致更有效地使用催化材料。它们是使用陶瓷或金属物体制备的,然后将其洗净并用催化活性层浸渍。但是,这种方法可能导致后者的粘附问题。通过采用光聚合印刷,稳定而活跃的单原子催化剂直接形成了独立的单件结构材料。本研究中采用的表征方法的电池可以证实催化活性物质的均匀分布和材料的结构完整性。计算流体动力学模拟用于证明结构化体内的动量传递和光分布增强。材料在连续流化的苄醇对苯甲醛的连续光催化氧化中进行了最终评估,这是准备生物质衍生的构建块的相关反应。本文报告的创新方法是生产结构化的单原子催化剂,可以规定传统合成方法的复杂性,可扩展性和效率提高,并突出了3D打印在催化工程中的变革性作用,以革新催化剂的设计。
制定绿色和有效的制备策略是2D过渡金属氮化物和/或碳化物(MXENES)领域的持续追求。传统的蚀刻方法,例如基于HF的或高温的Lewis-Acid-Molten-Molten-Salt蚀刻途径,需要更严格的蚀刻条件,并且表现出较低的制备效率,具有有限的可扩展性,严重限制了其商业生产和实际应用。在这里,通过使用NH 4 HF 2作为Etchant,提出了一种超快低温熔融盐(LTMS)蚀刻方法,用于大规模合成不同的MXENES。增加的热运动和改善的熔融NH 4 HF 2分子显着加快了最大相的蚀刻过程,从而在短短5分钟内实现了Ti 3 C 2 T X Mxene的准备。LTMS方法的普遍性使其成为快速合成各种MXENE的宝贵方法,包括V 4 C 3 T X,NB 4 C 3 T X,MO 2 TIC 2 T X X和MO 2 CT X。LTMS方法易于扩展,并且可以在单个反应中产生超过100 g Ti 3 c 2 t x。获得的LTMS-MXENE在超级电容器中表现出出色的电化学性能,显然证明了LTMS方法的效果。这项工作为大规模商业生产提供了一种超快,通用和可扩展的LTM蚀刻方法。
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中,我们提出了一种新型的频谱拆解(SU)策略,使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程,我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小,则采用了预期最大化(EM)算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明,所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
