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

第一节 筹资活动分析内涵 第二节 筹资活动的全面分析 第三节 负债筹资分析 第四节 所有者权益筹资分析 第五节 筹资规模与结构优化分析

首先利用量级分析理论对幂律流体延伸表面边界层流动进行分析,得到边界层厚度的量级和影响因素;引入量纲为1变量,将动量边界层的控制方程转化为量纲为1的控制方程组.数值求解了具有不同幂律指数n的流体在平板逆来流且平板运动参数ζ不同的情况下的层流边界层流场,分析了幂律指数n和平板运动参数ζ对动量边界层厚度、量纲为1速度分布和量纲为1剪切力分布的影响规律.结果表明,速度边界层的分布不仅和平板运动参数有关,而且和幂律指数有关

⚫线性电路的一般分析方法•普遍性：对任何线性电路都适用。复杂电路的一般分析法就是根据KCL、KVL及元件电压和电流关系列方程、解方程。根据列方程时所选变量的不同可分为支路电流法、网孔电流法和节点电压法。•元件的电压、电流关系特性。•电路的连接关系—KCL，KVL定律。⚫方法的基础•系统性：计算方法有规律可循

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性

回归推导出渣系中磷酸盐容量对数与炉渣光学碱度和温度的关系表达式,通过回归公式绘制出CaO-SiO2-FeO(10%MgO)渣系的等磷酸盐容量图,分析了转炉终渣、终点成分及温度对钢中磷含量的影响情况.当熔渣磷酸盐容量一定时,随着转炉终点碳含量降低,渣/钢间磷分配比增加;相同终点碳含量时,随着熔渣磷酸盐容量增加,渣/钢间磷分配比增加;转炉终点碳质量分数控制在0.03%~0.04%,炉渣碱度大于3.5,渣中FeO质量分数低于18%,渣中P2O5质量分数低于2%,有利于获得终点磷质量分数在0.008%以内的钢水

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

本书面向地理问题，基于Excel软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法，如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现，但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创，在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年，获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝

用MARC/Autoforge程序对二辊斜轧穿孔时圆管坯在穿孔准备区的轧制过程进行了三维弹塑性热-力耦合分析,得到了应力、应变场温度分布,证实了物理模拟实验得到的变形强度沿管坯断面的W形分布形态并详细分析了W形分布的成因;澄清了孔腔形成理论上的一些分歧并发现了新的应力分布形态;管坯中心存在着较大的正值静水压力

Section 1 A brief introduction Section 2 溶剂萃取分离 Solvent extraction separation Section 3 离子交换分离 Ion exchange separation Section 4 色谱分离 Chromatographic separation Section 5 膜分离 Membrane separation Section 6 液相微萃取 Solid-phase microextraction Section 7 毛细管电泳分离 Capillary electrophoretic separation