振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

(一)、托特定理 (二)、图的一因子分解 (三)、图的二因子分解 (四)、图的森林因子分解

在中学代数里我们学过因式分解,就是把一个 多项式逐次分解成一些次数较低的多项式乘积。在 分解过程中,有时感到不能再分解了也就认为它不 能再分了,但是当时没有理论根据,到底能不能再 分下去?

• 掌握糖酵解的过程、部位、关键酶和意义 • 掌握糖有氧氧化的过程、部位、关键酶和意义 • 掌握磷酸戊糖途径的意义 • 掌握糖原合成和分解的过程和关键酶 • 掌握糖异生的过程、部位、关键酶和意义 • 掌握血糖正常值、来源、去路和意义 第一节 概述 第二节 葡萄糖的分解代谢 第三节 葡萄糖的有氧分解 第四节 磷酸戊糖途径 第五节 糖原的合成与分解 第六节 糖异生（Gluconeogenesis谢） 第七节 血糖及其调节

本章主要内容：工程项目范围管理（项目识别、项目范围含义）；工程项目目标系统分析（工程项目常用的系统分析过程和方法、工程系统分解结构(EBS)、工程项目工作分解结构(WBS)、工程项目系统界面分析。本章重难点：工程项目常用的系统分析过程、工程系统分解结构(EBS)、工程项目工作分解结构(WBS)、工程项目系统界面分析与管理

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

一、矩阵的满秩分解 1.定义:设A∈C(r>0),若存在矩阵F∈Cx及G∈C,使得A=FG,则称其为A的一个满秩分解

应用有向超图理论引入超边的分解与收缩概念,把解决二个无源网络级联问题的陈氏基本互补划分(ECP)法改进为更有效的分解-收缩对(DCP)法,发展为有向(正根)分解-收缩对(PDCP)法,用于解决二个有源网络级联问题,在此基础上,进一步发展为一般分解-收缩(GDC)法,用于解决多个有源网络互联时求符号网络函数的问题

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划