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象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

第一部分 实验一 金相观察 第一章 金相显微镜的介绍 1．金相显微镜的光学放大原理 2．金相显微镜的主要性能 3．金相显微镜的构造和使用 第二章 铁碳合金的介绍 1工业纯铁 2碳钢 3白口铸铁 4 铸铁 第三章 实验概述 1 实验目的 2 实验内容 第二部分 实验二 热处理、金相制备、力学性能测试 第一章 热处理 1、实验目的 2、实验原理 3、实验方法指导 第二章 热处理后的组织观察 1、金相试样的制备 2、金相组织观察分析 3、实验内容 第三章 钢热处理后的力学性能测试 一、硬度试验 1、布氏硬度试验 2、洛氏硬度试验 二、拉伸试验 1、试验目的 2、试验设备 3、试样 4、试验原理 5、试验步骤 6、试验结果处理 三、冲击试验 2、试验原理 3、试验方法与步骤 4、试验数据整理 第三部分 实验三 材料的塑性变形及回复再结晶 第一章 实验目的 第二章 原理概述 第三章 实验内容及步骤 第四部分 实验报告 第一章 预习报告 第二章 实验一实验报告 1实验目的 2实验内容 3实验结果 4论述题 第三章 实验二实验报告 2 实验仪器、实验材料 3 实验内容 4 实验原理 5 实验结果 6 结果分析 7 思考题 第四章 实验三实验报告 2 实验原理 3 实验材料及设备 4 实验内容 5 实验结果及分析 6 实验思考题

对稀土处理C-Mn钢的夹杂物和显微组织进行分析,统计稀土处理C-Mn钢中针状铁素体形核核心尺寸,并将稀土处理钢在不同温度下淬火,研究稀土夹杂物生成和长大过程.实验结果表明：C-Mn钢加入少量稀土后钢中夹杂物从MnS＋硅铝酸盐夹杂转变为La2O2S＋LaAlO3＋MnS＋硅铝酸盐夹杂,尺寸得到细化,显微组织也从马氏体＋贝氏体组织变成侧板条铁素体、针状铁素体和块状铁素体组织;稀土处理C-Mn钢中针状铁素体有效形核核心的尺寸集中在1~4μm,主要是在钢液中形成,冷却和凝固过程形成的数量较少;稀土夹杂物在钢液温度和冷却及凝固过程容易碰撞黏合长大,上浮从钢液中去除,MnS能在稀土夹杂物颗粒间析出

1、了解 Excel与外部数据交换的方法 2、掌握 Excel访问外部数据的条件 3、了解 MsQuery的功能及用法 4、掌握 MSQuery单表和多表查证方法 5、掌握 ExcelACCESS与、VFP交换数据的方法 6、掌握 Excel与文本文件交换数据的方法

对隧道窑直接还原焙烧-磁选法处理低品位难选赤铁矿石进行了探讨,重点研究助还原剂NCP的作用及机理.以煤作还原剂,质量分数为20%,CCO和NCP为助还原剂,质量分数分别为15%和5%,在焙烧温度为1200℃,焙烧时间为8 h的条件下,可以得到铁品位92.61%、铁回收率92.38%的铁精矿.利用X射线衍射和扫描电镜对助还原剂NCP的作用机理进行分析.结果表明NCP可以与原矿中石英发生反应,生成硅钠石和钠长石,破坏原矿结构,使还原性气体更易与赤铁矿接触发生还原反应生成金属铁

针对赤铁矿渣中存在杂质，影响其综合回收利用的问题，开展赤铁矿渣高温水热法脱杂，制备铁红的研究。研究了不同酸度、温度、时间和液固比条件，对铁红产品中铁、锌、硫含量以及锌、硫脱除率和铁溶出率的影响。实验结果表明：pH值为1，温度220 ℃，保温时间3 h，液固比6∶1，转速400 r·min?1条件下，铁红产品中铁质量分数由58.66%上升为66.83%；赤褐铁类矿物含铁由占总铁质量分数94.05%，上升为97.79%；硫质量分数由2.96%下降至0.82%；锌质量分数由1.03%下降至0.18%。经X射线衍射检测，与赤铁矿渣相比，铁红产品中氧化铁信号峰值提高，杂峰减少。通过扫描电镜/能量散射X射线分析，铁红产品表面附着的硫酸盐等杂质经高温水热法处理后明显减少；实验前后，赤铁矿渣与铁红产品颗粒形貌与大小没有发生变化。实验处理后的铁红产品经检测，满足国家标准氧化铁红含铁量C级，水溶物和水溶性氯化物及硫酸盐含量III型，筛余物2型，105 ℃挥发物V2型，来源a型标准

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的