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针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性
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采用Thermo-Calc软件分别计算硅在不同温度Zn-50%Al-xFe-ySi(原子数分数)熔池液相中的溶解度及不同温度Zn-30%Al-2%Fe-xSi(质量分数)熔池中开始形成τ5渣相和FeAl3渣相消失时该熔池中硅含量,采用平衡合金法测定Zn-50%Al-xFe-ySi合金液相中硅的溶解度和不同硅含量的Zn-30%Al-2%Fe-xSi合金的相平衡关系.当温度分别为540、560、580、600和620℃时,硅在Zn-50%Al-xFe-ySi体系液相中的溶解度(原子数分数)计算值分别为0.82%、0.95%、1.11%、1.28%和1.47%,实验结果与计算结果吻合很好.当熔池温度分别为580、600和620℃时,在Zn-30%Al-2%Fe-xSi合金中刚开始出现τ5相时所对应硅质量分数的计算值分别为0.6%、0.72%和0.84%,发生FeAl3相消失对应的锌池中硅质量分数的计算值分别为1.12%、1.22%和1.34%,实验结果与计算预测结果基本一致
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含硫胶结充填体随着养护龄期的延长会出现膨胀开裂现象,存在明显裂隙的充填体试件再进行单轴抗压强度测试其结果十分离散,已不能有效地获得充填体力学参数.在室内进行配比试验,采用数字图像处理技术对得到的充填体表面裂隙图像进行二值化、去噪等预处理,而后计算其分形维数并分析其演化规律,且将分形维数与单轴抗压强度关联分析.研究结果表明:充填体试件面表的裂隙存在自相似性,表面裂隙越发育,其分形维数越大;分形维数与单轴抗压强度存在负相关关系,分形维数越小,其单轴抗压强度越高;分形维数可判别含硫充填体试件的完整性,当充填体表面裂隙的分形维数小于某阈值时,强度试验的结果更为可靠
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差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t=0表示第一周期初, t=1表示第二周期初等。记y为变量y在时刻t时的取值,则 称43为y的一阶差分,称为的二阶差分。类似地,可以定义y的m阶差分。 由ty1及y的差分给出的方程称为y1差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式
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分离纯化是农药分析必不可少的过程 不管是商品农药样品还是残留农药样品都 不是纯的农药成分。对于这些样品的分析 ,首先要进行一定的分离纯化步骤,使农 药和杂质尽可能分离,达到分析结果准确 的目的。 不同的农药样品有不同的纯化方法。 选择分离方法的依据是样品中农药的性质 和杂质的性质差别来选择分离纯化的方法
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胶体是物质存在的一种状态,是一种分散体系。根据分散体系中被分散的物质(分散相)的大小,可把分散系分为:粗分散系、胶体分散系和分子、离子分散系。指土壤能够吸收和保持土壤溶液中的分子和离子,悬液中的悬浮颗粒、气体及微生物的能力。土壤吸收性能:1、机械吸收:机械阻隔2、物理吸收性3、化学吸收性4、物理化学吸收性5、生物吸收性
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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量
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7-1差分公式的推导 7-2稳定温度场的差分解 7-3不稳定温度场的差分解 7-4应力函数的差分解 7-5应力函数差分解的实例 7-6温度应力问题的应力函数差分解 7-7位移的差分解 7-8位移差分解的实例 7-9多连体问题的位移差分解
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1、实证分析和规范分析 实证分析:分析客观经济现象内在因果关系, 从而揭示其运行规律的分析方法。它回答的 是“是什么“、”为什么”的问题,其目的在于陈述 事实。 规范分析:分析和判断经济现象的好坏,进而论 证经济现象应该如何运行的分析方法。它回答的 是“应该是什么”和“应该如何运行”的问题,其目 的在于价值判断
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