光无源器件是光纤通信设备的重要组成部分,也是其它光纤应用领域不可缺少的元器件。本书对光无源器件的基本原理、制造工艺、测试方法和实际应用作了详细的叙述;对当今光无源器件的最新成果作了全面的介绍;对今后的发展方向作了深入的分析和探讨书中对光纤连接器、光衰减器、光耦合器、光波分复用器、光隔离器、光开关、光调制器进行了重点介绍。这些器件有些已大量用于光纤通信系统,有些将逐步用于光纤通信系统。对于这些器件,书中除阐述其原理之外,还重点论述了它们的内部结构并介绍了关键零部件的设计机理材料选用原则以及加工工艺。对器件的国际和国家标准也作了介绍。相信将有助于读者正确地选用器件、合理地使用器件

本书围绕基于面向对象方法学的软件开发过程，介绍了各个典型环节和各个环节中采用的技术，并给出了一个详细完整的案例。主要内容为：面向对象软件工程基本概念和统一建模语言UML的介绍，在此基础上，对软件开发计划、需求定义、分析、设计、构造、测试、交付和总结等各个阶段的步骤、采用的技术和交付物进行了阐述。书中给出了一个详细的案例，与每一个环节相对应。读者可以通过学习前半部分的指南并参考后半部分的案例了解软件开发过程的组织和实施的具体方式。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程以及其他相关学科的“软件工程“课程的配套教材，也可供研究生、工程技术人员进行参考

本书共7章。第1章是预备知识，主要说明交流电机动态分析的特点、步骤和基本方法，包括坐标变换、等效电路、运动方程和状态方程的建立及其解法。第2~6章阐明在常用的各种坐标系中，感应电机和同步电机的运动方程、运算电抗和状态方程的导出，许多经典电磁瞬态问题的解法和一些典型动态问题的求解。第了章简要地介绍变频器供电时交流电机的分析。书末有6个附录，包括感应电机和同步电机动态计算的两个源程序，使读者掌握基本理论后，可较快地进人实际问题的动态计算。本书是高等学校电气工程系的研究生教材，也可供高等学校教师以及电机设计和运行方面的工程技术人员作为参考用书

数字信号处理学科是随着半导体器件和计算机技术的发展而出现的，它将数字或符号表示的序列，通过计算机或专用的硬件处理设备，用数字的方式去处理，以得到人们所要求的信号形式。例如，对信号滤波，选择了信号的有用分量，而抑制了无用分量；或是估计信号的特征参数。总之，数字信号处理的内容丰富多彩，凡是用数字的方式对信号进行滤波、变换、估计、识别等，都是数字信号处理的研究对象。 1.1模拟信号的数字化处理过程 1.2 数字信号处理系统具有的特点 1.3 数字信号处理涉及的主要内容 1.4 数字信号处理的框架结构

第4章 存储系统 ● 存储器是计算机系统的重要组成部分，用它来存放程序和数据。 ● 存储系统由存放程序和数据的各类存储设备及有关的软件所构成。 • 有了存储器，计算机就具有记忆能力，因而能自动地进行操作。 第5章 指令系统 •计算机的指令有微指令、机器指令和宏指令之分。微指令是微程序级的命令，属于硬件；宏指令是由若干机器指令组成，属于软件；机器指令介于二者之间，因而是硬件和软件的界面。 •一台计算机能执行的机器指令全体称为该机的指令系统。它是软件编程的出发点和硬件设计的依据，它衡量机器硬件的功能，反映硬件对软件支持的程度。 第6章 中央处理机组织 ● CPU概念：控制并执行指令的部件，该部件不仅要与计算机的其它功能部件进行信息交换，还要控制它们的操作。 ● CPU基本功能：读取并执行指令，它通常包括控制器与运算器两大部分

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

第一章 绪论 第二章 基本概念 一、 基本概念 二、 学习目的、内容及方法 第一节 电子计算器的使用 二、 分类及特性 三、 使用注意事项 四、 常用键符及其功能简介 五、 典型运算操作实例 第二章 定量资料的统计描述 一、基本概念 二、公式及应用条件 三、习题 四、思考题 第三章 总体均数的区间估计和假设检验 第四章 方差分析 第五章 定性资料的统计描述 第六章 总体率的区间估计和假设检验 第七章 二项分布与 Poisson 分布 第八章 秩和检验 第九章 直线相关与回归 第十章 实验设计 第十一章 调查设计 第十二章 统计表与统计图

针对现有六辊轧机对使用两组弯辊力进行四次板形控制的理论不足，提出了弯辊力组合板形控制策略.利用Marc有限元仿真计算软件建立辊系-轧件耦合模型，分析工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别.在此基础上通过理论推导，建立了弯辊力组合板形控制策略的两种实现方式——在线闭环控制模型与基于弯辊力组合系数的设定参数在线调节方法.现场应用结果表明，弯辊力组合板形控制策略能够充分利用工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别进行配合调节，对长期困扰生产的四次板形缺陷实施快速精确的控制

为了摸清棒材斜辊矫直过程中各曲率的变化规律，应用小曲率平面弯曲弹复理论以及棒材弯曲弹复的曲率方程式，实现棒材一次反弯弹复的计算模型，基于棒材每旋转半周反弯一次的规律以及上一次弹复后的残余曲率认为是下一次弯曲的原始曲率，建立棒材全流程二辊矫直过程弯曲弹复模型，获得整个矫直过程中原始曲率、弯曲曲率、弹复曲率以及残余曲率的演变过程，得到棒材最终的残余曲率.应用该理论模型对现场生产过程进行了计算，与现场结果一致，验证了理论模型的正确性.应用所建立的理论模型对不同直径、不同材料屈服强度、不同原始挠度的棒材矫直过程分别进行分析，获得了不同来料参数情况下矫直过程的变形规律.该模型可以为二辊矫直机辊型优化设计与工艺参数计算提供理论依据