固体燃料的燃烧过程及特点 煤的旋风燃烧技术及装置 —煤的燃烧过程 —煤的燃烧方式 煤的旋风燃烧技术及装置 —旋风燃烧原理 煤的燃烧方式 —旋风炉的工作原理及形式 煤的层状燃烧技术及装置 —层状燃烧过程及工作特性 层燃炉的特性参数 旋风炉的工作原理及形式 煤的沸腾燃烧技术及装置 —固体燃料的流态化 —层燃炉的特性参数 沸腾燃烧的主要形式及其燃烧过程 —层燃炉的主要类型及设备 煤的悬浮燃烧技术及装置 —沸腾燃烧的主要形式及其燃烧过程 —沸腾燃烧装置 煤的悬浮燃烧技术及装置 煤燃烧新技术及发展趋势 —煤粉特性及燃烧 —煤粉制备 煤燃烧新技术及发展趋势 —煤粉燃烧中稳燃技术的研究和发展 —低NOx煤粉燃烧技术的研究和发展 —煤粉燃烧器的主要类型及设备

一、蒙特卡罗方法应用软件的特点 二、常用的通用蒙特卡罗程序简介 三、MCNP程序输入的描述

§ 1－1 被控过程特性的一般描述 § 1－2 单容过程的动态特性 § 1－3 多容过程的动态特性 § 1－4 纯迟延 § 1－5 分布参数 § 1－6 非线性 § 1－7 生产过程动态特性的实验测试与数据处理

5G网络技术可以满足赛博空间（Cyberspace）发展对通信平台性能提出的高要求，大规模MIMO（Multiple-input multiple-output）天线阵列是5G核心技术之一。实际中大规模MIMO天线阵列的互耦效应会大大降低香农容量，在未来5G天线系统中，面临的最大挑战是如何有效消除阵列中单元天线间的互耦。针对大规模阵列天线互耦问题，应进行天线单元的散射特性研究。本文在开路状态下“不可见”的最小散射天线基础上，推导了最小散射天线串联四分之一波长透明网络的散射矩阵，证明该状态即为短路状态下的最小散射天线。对一种X波段波纹喇叭天线分别进行短路、开路、匹配三种负载状态下的散射测量，根据最小散射天线理论分离出了天线的额外散射、伴随散射和失配散射。用分离获得的散射分量，推算了波纹喇叭天线的散射最大值和最小值，其中推算出的最小值远低于天线匹配时的散射。用滑动短路器作为可变负载，进行预设负载状态下波纹喇叭天线的散射测量，实测获得了推算出的散射最大值和最小值，验证了单元天线散射特性研究的正确性。结果说明，在进行大规模阵列的单元天线设计时，除了考虑单元天线的辐射特性之外，也要考虑天线的散射特性，以降低天线的互耦效应

一、昆虫纲分目的历史及变化 昆虫纲分目的数量与分类学的发展阶段、当时技术 水平和手段对分类性状与特征的运用、各学者的认识和 观点均有很大关系。 在昆虫纲分目的特征运用上,除注重形态学、生态 学等特征外,在生物学特征中应以变态特征为主,原因 在于昆虫由卵发育到成虫的整个过程实质是其进化历程 的缩影,如以尚未研究清楚或争议较大的起源关系替代 这一主要特征,争议将更大。各家对昆虫纲的分目如下

第一节 干扰波和组合概念 第二节 简单线性组合的方向特性 第三节 随机干扰的特点 一、地震勘探中随机干扰的一般特点及其产生原因 二、非统计问题和统计问题 三、各态历经性质的平稳随机过程 四、随机过程的两个统计参数－平均值和方差 五、随机过程的重要统计参数－相关函数 第四节 组合对随机干扰的统计效应 一、地震勘探中随机干扰的相关半径 二、组合的统计特性 第五节 确定组合参数的方法和基本原则 一、干扰波调查 二、理论分析和计算 三、正常时差和倾角时差对组合的影响 第五节 确定组合参数的方法和基本原则 第六节 组合的频率特性 一、组合的频率特性 二、脉冲波的组合特性 三、几个有关的概念 第七节 各种组合方式 一、不等灵敏度组合 二、面积组合 三、震源的组合

§ 1－1 被控过程特性的一般描述 § 1－2 单容过程的动态特性 § 1－3 多容过程的动态特性 § 1－4 纯迟延 § 1－5 分布参数 § 1－6 非线性 § 1－7 生产过程动态特性的实验测试与数据处理

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1 证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0 在C内有非零解向量 ( a:a 显然Aa=a=a'a'=a'a'a==a'aa=aa=aa=1从而 入|=1 推论正交矩阵的特征值只能是±1 命题设A是n维欧氏空间V上的正交变换,若A的特征多项式有一个根=e

4.1.1 心理现象 4.1.2 行为的构成 4.2 感觉和知觉的特征 4.3 注意与记忆的特征 4.4 想象与思维的特征 4.5 创造性心理特征

通过本章的学习，学生应理解信号分解为正交函数的意义。掌握信号的频域分析方法—傅里叶级数和傅里叶变换。理解周期信号与非周期信号频谱的特点、区别和联系，周期信号傅里叶变换的特点，信号时域特性与频域特性之间的关系，抽样信号频谱的特点与抽样定理。掌握典型信号的傅里叶变换，并能灵活运用傅里叶变换的性质对信号进行正反变换。掌握周期序列的离散傅里叶级数表示，非周期序列的离散时间傅里叶变换及其性质