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仪器分析_二十章 (20-5)超临界流体色谱法简介
文档格式:PPT 文档大小:216.5KB 文档页数:28
超临界流体色谱法 (Supercritical!「luid Chromatography SFc 是以超临界流体作为 流动相的一种色谱方法。所谓超临界流体 是指既不是气体也不是液体的一些物质 们的物理性质介于气体和液体之间。超临界 流体色谱技术是2O世纪80年代发展起来的 种崭新的色谱技术。由于宅具有气相和液相 所没有的优点,并能分离和分析气相和液相 色谱不能解决的一些对象,应用厂泛,发畏 十分迅速。据 Chester估计,至今约有全部分 离的25%涉及难以对付的物质,通过超临界 流体色谱能取得较为满意的结果
《数据库原理》第五章(5-2) 需求分析
文档格式:PPT 文档大小:218KB 文档页数:33
5.2需求分析 5.2.1需求分析的任务 通过详细调查现实世界要处理的对象(组织、部门、企业等), 充分了解原系统(手工系统或计算机系统)工作概况,明确用 需求分析任务:户的各种需求,然后在此基础上确定新系统的功能。新系统必 须充分考虑今后可能的扩充和改变,不能仅仅按当前应用需求 来设计数据库
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第5章 香水销售分析
文档格式:PPTX 文档大小:2.54MB 文档页数:31
• 香水销售数据预处理 • 香水销售数据统计分析 • 影响香水销量的因素分析 • 香水适用场所关联分析 • 香水聚类分析 • 香水营销建议
SARS患者专用PSA制氧机变压吸附过程的数值模拟:计算结果及分析
文档格式:PDF 文档大小:517.67KB 文档页数:5
数值模拟了吸附时间、吸附压力、进气量、吸附床高度等工艺参数对微型氧氮分离过程的影响,分析了氧含量沿吸附床的演变过程,结果表明:微型氧氮分离过程为一种短周期的变压吸附循环;吸附压力越高,吸附阶段结束时氧气浓度波锋面穿透吸附床的距离越长:进气量越大,要求吸附床高度越大:吸附床长度缩短会导致吸附阶段氧气浓度锋面穿透吸附床;从开始到循环达到稳定状态需要大约15个循环:要想获得较高纯度的产品气,必须保证氧气浓度波锋面前沿不移出吸附床;传质阻力对过程的影响非常大,不能近似认为是瞬时平衡过程
红外光谱法与X射线衍射法分析介孔复合材料组分变化机理
文档格式:PDF 文档大小:451.58KB 文档页数:5
分析了介孔复合材料的原材料、中间产品及最终产品的傅里叶变换红外光谱图和X射线衍射图,得出材料制备过程中有机及无机组分定性及定量变化.结合透射电镜观测结果提出了介孔复合材料制备过程中组分变化机理,从作用力和热力学角度分析了有机离子载入反应的驱动力种类及作用机制
分形维数在滚动轴承故障诊断中应用
文档格式:PDF 文档大小:380.58KB 文档页数:4
将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别.实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量
分形在柴油机燃油系故障诊断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:373.35KB 文档页数:4
通过研究柴油机高压油管在喷油过程中,产生的振动信号中包含的丰富的燃油系工况信息,发现这一信号具有分形特征,即统计意义上的自相似性,类似一种1/f噪声.利用分形理论可以将其丰富的信息浓缩于信号的功率谱指数或容量维数中,并通过分析它的功率谱指数对燃油系各种工说的敏感性,进行燃油系的不解体诊断,实例诊断表明,它是一种较好的故障诊断方法
基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题
文档格式:PDF 文档大小:445.25KB 文档页数:4
探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.
基于核典型相关分析的姿态人耳、人脸多模态识别
文档格式:PDF 文档大小:518.99KB 文档页数:5
选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3章 可视化的分析
文档格式:PPTX 文档大小:6.98MB 文档页数:25
数据分析中,可通过各种可视化的图形,从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况,发现可能存在的问题或潜在危机,并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点,可以为进一步数据挖掘做预处理
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