5.1非正弦周期交流信号 5.2非正弦周期量的分解 5.3非正弦周期量的有效值 5.4非正弦周期电流的线性电路的计算 5.5非正弦周期电流电路平均功率

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果

一、教学基本要求 1、了解周期函数分解为傅里叶级数的方法和信号频谱的概念。 2、理解周期量的有效值、平均值的概念，掌握周期量有效值的计算方法。 3、掌握非正弦周期电流电路的谐波分析法和平均功率的计算，了解滤波器 的概念

一、热能需要 蛋白质16.7kJ/g(4kcal/g),脂肪37.6kJ/g(9kcal/g),碳水化合物16.7kJ/g(4kcal/g)。 根据中国营养学会的推荐标准,我国成年男子的每日热能供给量为:10.0~17.5MJ/d,成 年女子为9.2~14.2MJ/d

一、热能需要 蛋白质16.7kJ/g(4kcal/g),脂肪37.6kJ/g(9kcal/g),碳水化合物16.7kJ/g(4kcal/g)。根据中国营养学会的推荐标准,我国成年男子的每日热能供给量为:10.0~17.5MJ/d,成年女子为9.2~14.2MJ/d

光磁共振,是把光频跃迁和射频磁共振跃迁结合起来的一种物理过 程,是利用光抽运效应来研究原子超精细结构塞曼子能级间的磁共振。所 研究的对象是碱金属原子铷Rb。天然铷中含量大的同位素有两种:8Rb 占2785%,8Rb占72.15% 气体原子塞曼子能级间的磁共振信号非常弱,用磁共振的方法难于观 察

本章阐述了测量学科的丰富内涵。 介绍测量、计量的基本概念，即它们的意义、内容、特点及应用。 讨论测量原理、测量方法和测量系统中的共性问题。 分别从信息获取的广义概念和量值比较的狭义概念上，阐述测量的基本原理； 从实现测量原理的变换、比较、处理和显示等环节中，阐述电子测量的基本技术

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

一、填空题(每题4分) 1、多路复用方法有和 2、信息出现的概率越小,则包含的信息量就越某消息的概率为1/64,其信息量为bit