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12.9二阶常系数非齐次线性微分方程 一、f(x)=Pm(x)e型 二、f(x)=ex[P(x)coSox+px)sinox]型 方程y\+py+qy=f(x)称为二阶常系数非齐次线性微分方程,其中p、q是常数. 二阶常系数非齐次线性微分方程的通解是对应的齐次方程的通解y=Y(x)与非齐次方程本身的一个特解y=y*(x)之和:
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1、课程简介 该课程是农学专业十分重要的专业基础课,通过学习使学生对微生物的基本概念、 生命活动规律以及与农业生产的关系有比较全面、系统地认识和理解,为学好耕作栽 培、土壤微生物、植物保护、食用菌栽培等专业课程打下良好基础。 2、地位和任务: 微生物学是研究微生物生命活动规律的科学,是许多生物类专业的重要专业基础 课,农业微生物学,是农业类专业必不可少的专业基础课。本门课程的教学目的和任务 是: 使学生认识了解微生物的形态特征、生理生化特点,生态学规律为后继课程打好理 论基础;掌握利用有益微生物和控制消灭有害微生物的理论和方法,为农业生产服务。 3、总体要求: 作为专业基础课程,既要考虑到系统性和完整性,还应考虑到与本专业的专业课程 的联系,因此,在保持基本完整的系统前提下,应尽量加强与专业的结合,加强微生物 在农业上利用内容的课时比例。但在植物病理学和食用菌等课程里强调很多的真菌部 分,应尽量少讲,一面不必要的重复
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一、属性:指设计实体、结构体、数据类型、信号等对象的特定特征。 二、VHDL的预定义属性分类: 1、数值类属性; 2、函数类属性; 3、信号类属性; 4、数据类型类属性; 5、数据区间类属性
文档格式:PPT 文档大小:586.5KB 文档页数:14
一、理解FIR数字滤波器的结构 二、掌握FIR数字滤波器特性分析的方法 三、掌握设计FIR数字滤波器的窗函数法 四、掌握设计FIR数字滤波器的约束最小二乘法 五、掌握设计FIR数字滤波器的频率抽样法 六、了解sgolay函数设计FIR数字滤波器的方法
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岩块体崩塌破坏的突发性使其成为最难预防的地质灾害,严重威胁人类的生命财产安全.边坡岩块体崩塌破坏多是系统不稳定导致的动力破坏,而用振动特征参数来进行安全监测和损伤评价更为有效.本文应用激光多普勒测振技术,通过固有振动频率对危岩块体主控结构面的黏结力损伤进行定量分析.通过改进后的极限平衡模型,得出结构面不断劣化块体的安全系数由原来的1.17下降到1.04,与实际破坏结果相符.试验结果表明:固有振动频率一方面可对危岩块体累积损伤进行有效识别,另一方面可以为黏结力参数的合理确定提供客观的数据支持.因此,基于固有振动频率分析的激光多普勒测振技术可实现边坡岩块体的累计损伤评价,并将在未来的工程应用中发挥巨大的作用
文档格式:DOC 文档大小:1.78MB 文档页数:16
对机器的零、部件的测绘,使学生掌握一般测绘程序和步骤;从而掌握各类零件草图和工作图的绘制方法;掌握常用测量工具的测量方法;掌握尺寸的分类及尺寸协调和圆整的原则和方法;理解零、部件中的公差、配合、粗糙度及其它技术条件的基本鉴别原则;了解零件常用材料及其加工方法;有效地将制图课、金工、工厂实习等环节接触到的相关知识综合应用,从而提高工科学生的设计绘图能力
文档格式:PPT 文档大小:1.02MB 文档页数:26
一、了解数字滤波器的基本概念 二、理解IIR数字滤波器的各种类型 三、掌握IIR数字滤波器特性分析的方法 四、掌握模拟滤波器的低通设计方法 五、掌握高通、带通及带阻滤波器的设计方法 六、掌握IIR数字滤波器阶数的选择 七、掌握模拟滤波器的离散化
文档格式:PPT 文档大小:622KB 文档页数:139
软件工程的基本概念 软件开发模型 软件开发各阶段的任务、技术、方法 传统方法、面向对象方法 软件工程管理 软件质量保证 软件工程环境 第一章 绪论 第二章 软件开发模型 第三章 软件需求分析 第四章 软件设计概述 第五章 传统的设计方法
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7.1 根轨迹的概念 7.2 绘制根轨迹的方法 7.3 用根轨迹法分析和设计控制系统 7.4 用根轨迹法设计参数 7.5 灵敏度和根轨迹 7.6 PID控制器 7.7 设计举例: 激光操纵器控制系统设计 机器人控制系统设计 7.8 应用MATLAB绘制根轨迹
文档格式:PDF 文档大小:648.63KB 文档页数:9
为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好
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