1. 了解信号采集过程中抽取功能的作用； 2. 掌握分级计数器的设计原理； 3. 掌握利用计数器控制FIFO写使能以实现抽取的方法

通过对国内外五款纯电动车用18650电池进行电化学性能测试、变异系数分析和相关性分析，评估电池在初始阶段和老化过程中的一致性，并系统分析电流、温度及电压范围对电池一致性的影响.结果表明：为了提高纯电动车用18650电池全寿命周期内的一致性，必须控制充电倍率小于0.3C，放电倍率小于0.5C，使用温度高于0℃.此外，优化电池筛选工艺也是改善电池一致性的一个重要方法.初始筛选时加入能够表征寿命因素的特征参数k值，即静置时开路电压的下降速率，是非常有效的

利用超音速火焰喷涂工艺在铜基复合材料表面制备WC-12Co涂层.分析了涂层的微观结构、相组成和含量以及表面和截面硬度,并对涂层的摩擦磨损性能进行测试.结果表明：涂层组织和截面硬度分布均匀,耐磨性好,摩擦过程中会形成两种摩擦膜.磨损率随载荷增加而呈增大趋势,随转速的增加呈先减小后增大的趋势.涂层最适用的环境为300~500 r·min-1和2~3 N,磨损率与滑动速度间的回归方程满足一元二次函数;磨损率与载荷间的回归方程满足指数方程

在完成系统测试工作以后，即可将其交付使用， 整个交付过程也可以称作是系统切换过程，在这个过程中要 选择切换的方式；要进行用户的操作培训、完成数据的转换 等各项工作，在新系统投入运行的使用过程中要做好系统的 维护、审核等工作。本章针对这些内容做一系统介绍

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,简称SEM)是继透射电镜(TEM )之后发展起来的一种电子显微镜 扫描电子显微镜的成像原理和光学显微镜或 透射电子显微镜不同,它是以电子束作为照 明源,把聚焦得很细的电子束以光栅状扫描 方式照射到试样上,产生各种与试样性质有 关的信息,然后加以收集和处理从而获得微 观形貌放大像

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

以BP反传理论为基础,建立了对Osprey过程的前向多层神经网络,并对其进行测试.利用这一方法研究了Osprey过程中部分参数对孔隙度的影响.结果证明该网络较好地实现了学习和预测

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

采用模角Φ=120°的模具,以BC方式(两次挤压道次之间试样绕纵轴沿同一方向转动90°进行下一道次挤压)在室温下成功实现了工业纯钛8道次等径弯曲通道变形(ECAP),对挤压过程中各道次试样的微观结构及性能进行了分析测试.结果表明:工业纯钛经8道次ECAP变形后,抗拉强度由407 MPa升高到791 MPa;显微硬度由1 588 MPa升高到2 641 MPa;并保持良好的塑性,伸长率为19%