第一节 电位分析原理与离子选择电极 一、电位分析原理 principle of potentiometry analysis 二、离子选择性电极的种类、原理和结构 type, principle and structure of ion selective electrode 三、离子选择电极的特性 specific property of ion selective electrode 第二节 电位分析法的应用 application of potentiometry 一、直接电位法 direct potentiometry 二、电位滴定分析法 potentiometric titration 三、电位分析法的应用与计算示例 application and calculate example of potentiometry potentiometry and conductometry 第三节 电导分析法原理 principle of conductometry 一、电解质溶液的基本性质 basic property of electrolyte solution 二、电解质溶液的电导与浓 度的关系 relationship between conductance and concentration 三、影响电导测量的因素 factors influenced on conducto￾metric measurement 四、电导测量与装置 conductometricmeasure and devices 第四节 电导分析法的应用 applications of conductometry 一、电导滴定分析 conductometric titration 二、直接电导法的应用 application of direct conductometry

通过本章学习，应掌握传质与分离过程的基本概念和传质过程的基本计算方法，为以后各章传质单元操作过程的学习奠定基础。 本章重点掌握的内容： ❖传质分离方法 ❖相组成的表示方法 ❖质量传递的方式与描述 分子传质（扩散） 对流传质 ❖典型的传质设备 7.1 概述 7.1.1 传质分离过程 7.1.2 相组成的表示方法 7.2 质量传递的方式与描述 7.2.1 分子传质（扩散） 7.2.2 对流传质 7.2.3 相际间的传质 7.3 传质设备简介 7.3.1 传质设备的分类与性能要求 7.3.2 典型的传质设备

二、等效法 三、相量图的辅助解法 6.6 正弦稳态电路的功率 一、一端口电路的功率 二、最大功率传输条件 6.7 含耦合电感与理想变压器 电路的正弦稳态分析 一、回路法分析 二、一次侧、二次侧等效电路 三、T形去耦等效电路 4.8 三相电路 一、对称三相电源 二、Y－Y电路分析 三、Y－Δ电路分析 6.1 正弦量 一、正弦量的三要素 二、正弦量的有效值 三、相位差 6.2 正弦量的相量表示 一、正弦量与相量 二、正弦量的相量运算 6.3 电路定律的相量形式 一、无源元件VAR的相量形式 二、KCL与KVL的相量形式 6.4 阻抗与导纳 一、阻抗与导纳 二、正弦稳态电路相量模型 6.5 正弦稳态电路的相量分析法 一、方程法

研究物质在 紫外、可见光区 的分子吸收光谱 的分析方法称为紫外-可见分光光度法。紫外—可 见分光光度法是利用某些物质的分子吸收200 ~ 800 nm光谱区的辐射来进行分析测定的方法。这 种分子吸收光谱产生于价电子和分子轨道上的电 子 在电子能级间的跃迁，广泛用于无机和有机物 质的定性和定量测定

●t分布 ◎t分布也称“学生分布” ◎t分布是对称分布,以0为对称轴。 ①t分布是一个与自由度有关的分布

8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

一、名词解释(每题3分,共15分) 2)采样必须符合无菌操作的要求,防止一切外来污染。(1分) 得分 食品学院 3)再保存和运送过程中应保证样品中微生物的状态不发生变化。(2分) 1、微生物性食物中毒 4)采样标签应完整、清楚。(1分) 食用被微生物或微生物毒素污染的食品而引起的中毒称为微生物性食物中毒。 2、细菌性食物中毒的特点以及引起细菌性食物中毒的原因。(10分)

2.6.1分块矩阵的乘法,准对角阵的乘积和秩 1、矩阵的分块和分块矩阵的乘法 设A是属于K上的m×n矩阵,B是K上n×k矩阵,将A的行分割r段,每段分别包含m,m2,,m,个行,又将A的列分割为s段,每段包含nn2,n个列。于是A可用小块矩阵表示如下:

一、概述 二、滴定分析分类 三、滴定分析对化学 反应的要求 四、标准溶液的配制 及浓度的确定 五、标准溶液浓度表示法 六、滴定分析中的计算

在距离分类器和判别函数分类器中，我们都是把模式看作是 N 维欧氏空间中的一个点， 而且统一类别的模式在空间中聚集在一定的区域，不同模式的区域在空间中具有一定的分离 性。在本章所讨论的统计分类器中，我们仍然认为模式是欧氏空间中的一个点，但是每一类 模式不是分布在空间中的一个确定区域，而是可能分布在整个空间，只不过空间中每一点属 于某一类的概率不同，属于这一类的可能性大一些，属于另一类的可能性小一些