针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

利用磁控溅射方法在表面有SiO2层的Si基片上溅射Ta薄膜,采用X射线光电子能谱研究了SiO2/Ta界面以及Ta5Si3标准样品,并进行计算机谱图拟合分析.实验结果表明在制备态下在SiO2/Ta界面处有更稳定的化合物新相Ta5Si3和Ta2O5生成.在采用Ta作阻挡层的ULSI铜互连结构中这些反应产物可能有利于对Cu扩散的阻挡

流态化是一种使固体颗粒通过与流体接触,转化成类似流体状态的操作。近40年来, 这种技术发展很快,广泛应用于粉粒状物料的输送、混合、干燥、煅烧和气一固反应等过 程 中 当流体自下而上的通过一个固体颗粒床层时,可能出现以下几种情况:当流速较低,颗 粒静止不动,流体只在颗粒之间的缝隙穿过,称为固体床,如图10-1(a)所示。当流速继 续增大,颗粒开始松动,颗粒位置也在一定的区间进行调整,床层略由膨胀,但颗粒还不能 自由运动

第3章网络互联设备 3.1中继器和集线器 3.1.1中继器 中继器(RP repeater)是连接网络线路的一种装置,常用于两个网络节点之间物理信号的 双向转发工作。中继器是最简单的网络互联设备,主要完成物理层的功能,负责在两个节点的物理层上按位传递信息,完成信号的复制调整和放大功能,以此来延长网络的长度。它在OSI参考模型中的位置如图3-1所示

一、概述 本章将介绍基本芯片生产工艺的概况, 主要阐述4中最基本的平面制造工艺,分别是: 薄膜制备工艺掺杂工艺光刻工艺热处理工艺 薄膜制备是在晶体表面形成薄膜的加工工艺。 图4.4是MOS晶体管的剖面图,可以看出上面有 钝化层(Si3N4、Al2O3)、金属膜(AI)、氧化层(SiO2) 制备这些薄膜的材料有:半导体材料(Si、 GaAs等),金属材料(Au、A等),无机绝缘 材料(SiO2、Si3N4、Al2O3等),半绝缘材料 (多晶硅、非晶硅等)

第7章 概述 7.1 图像处理技术简介 7.2 图像的分类、格式、大小和分辨率 7.3 图像的色彩模式 7.4 图像的输入、输出设备 第8章 Photoshop 7 基础 8.1 Photoshop 7简介 8.2 Photoshop 7 的文件管理 8.3 图像窗口的操作 8.4 图像窗口的标尺、参考线及网格线 8.5 操作的撤消和重复 第9章 Photoshop 7 的基本操作 9.1 Photoshop 7 工具箱 9.2 选取工具的使用 9.3 绘图工具和擦图工具的使用 9.4 矢量图形工具组的使用 第10章 图层的操作与技巧 10.1 图层和图层控制面板 10.2 图层的基本操作 10.3 设置图层效果 第11章 文本的操作与特效文字制作 11.1 文本的基本操作 11.2 特效文字的制作 第12章 图像的处理技术 12.1 图像的色调处理 12.2 图像的色彩处理 12.3 滤镜技术的使用

第7章 概述 7.1 图像处理技术简介 7.2 图像的分类、格式、大小和分辨率 7.3 图像的色彩模式 7.4 图像的输入、输出设备 第8章 Photoshop 7 基础 8.1 Photoshop 7简介 8.2 Photoshop 7 的文件管理 8.3 图像窗口的操作 8.4 图像窗口的标尺、参考线及网格线 8.5 操作的撤消和重复 第9章 Photoshop 7 的基本操作 9.1 Photoshop 7 工具箱 9.2 选取工具的使用 9.3 绘图工具和擦图工具的使用 9.4 矢量图形工具组的使用 第10章 图层的操作与技巧 10.1 图层和图层控制面板 10.2 图层的基本操作 10.3 设置图层效果 第11章 文本的操作与特效文字制作 11.1 文本的基本操作 11.2 特效文字的制作 第12章 图像的处理技术 12.1 图像的色调处理 12.2 图像的色彩处理 12.3 滤镜技术的使用

变异性 产品质量总是或多或少存在着差异 即波动性，也称变异性。 常用的数理统计方法有：排列图法、分层 法、直方图、调查表法、控制图法、直方 图法和相关图法

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

生产计划是企业经营计划的重要组成部分,是企业对生产任务作出的统筹安排,是 企业组织生产运作活动的依据。编制生产计划是生产与运作管理的一项基本任务,它是 根据国家和市场的需求和企业的技术、设备、人力、物资、动力等资源能力条件,合理 地安排计划期内应当生产的品种、产量和出产进度,分地满足社会和用户的需要。 从系统的观点来看,生产计划是一个系统,不仅可以从时限上把生产计划分成长期 计划、中期计划和短期计划三种类型,而且还可从组织结构的对应关系上,将生产计划 分成战略层、管理层和作业层等三个计划层次,每一层次都有特定的内容。图10-1就 是生产计划系统的一般结构图