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以GaN和(Ga1-xInx)P半导体的金属有机物气相外延生长(MOVPE)为例分析了V族气源物质NH3和PH3热分解对半导体化合物外延生长成分空间的影响.根据外延生长过程中NH3和PH3实际分解状况,建立了气源物质不同分解状态下的热力学模型,进而应用Thermo-calc软件计算出与之对应的成分空间.计算结果与实验数据的对比表明:GaN和(Ga1-xInx)P半导体的MOVPE过程的热力学分析必须根据V族气源物质NH3和PH3的实际热分解状况,进行完全平衡或限定平衡条件下的计算和预测,完全的热力学平衡分析仅适用于特定的温度区段或经特殊气源预处理的工艺过程

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

5.1 预处理Krylov子空间方法 5.2 基于矩阵分裂的预处理子 5.3 不完全分解预处理子 5.4 稀疏近似逆预处理子

1.1 线性代数基础 1.2 向量序列与矩阵序列 1.3 几类特殊矩阵 1.4 数值域 1.5 Chebyshev 多项式

3.1 定常迭代法 3.2 收敛性分析 3.3 正则分裂 3.4 交替方向迭代法 3.5 迭代法的加速

2.1 非负矩阵 2.2 不可约非负矩阵 2.3 M-矩阵和单调矩阵

5.1计算机数控装置的组成结构 5.2数控加工程序的输入 5.3数控加工程序的预处理 5.4本章小结 5.5思考题与习题

第一节 编译预处理概述 第二节 宏定义 第三节 文件包含 第四节 条件编译