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西安电子科技大学:《信号与线性系统分析》课程电子教案(PPT课件讲稿)第四章 连续系统的频域分析
文档格式:PPT 文档大小:1.49MB 文档页数:78
第四章连续系统的频域分析 4.1信号分解为正交函数→ 4.2傅里叶级数→ 4.3周期信号的频谱→ 4.4非周期信号的频谱傅里叶变换 4.5傅里叶变换的性质→ 4.6周期信号的傅里叶变换→ 4.7LT系统的频域分析→ 4.8取样定理→
考虑大变形效应的薄壁钢结构烟道力学性能分析
文档格式:PDF 文档大小:916.51KB 文档页数:7
针对浙江华能玉环电厂脱硝工程,应用有限元分析方法对烟道结构进行小变形弹性和大变形弹性模拟,对钢结构烟道在实际荷载作用下的力学性能进行了分析,探讨了烟道长度变化对烟道结构应力和变形的影响.考虑大变形影响时,烟道的应力分布均匀,其应力值较不考虑大变形的应力值小5%~50%,烟道长度的变化对应力值的影响不超过20%.结合现场监测验证了数值模拟的可靠性
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第六章 氧化还原滴定法
文档格式:PPT 文档大小:173KB 文档页数:44
氧化还原滴定法是以氧化还原反应为基础的滴定分析 法。其反应比较复杂,往往伴随着副反应、诱导反应等, 其反应受到很多反应条件的影响。所以符合滴定分析的反 应不多,所以在滴定过程中要严格控制反应的条件(酸度 、温度、催化剂等)
《ansys使用技巧》学习资料:第六讲 膜元Shel141是否能作大变形分析
文档格式:DOC 文档大小:19KB 文档页数:1
膜元 Shell4141可以用于大变形分析。但是膜元 shell414在处理大变形问题时必须采用三角形单元,因为四边形单元会产生跷曲(warping),所以在划分网格时请选Tri
《分析化学课后答案》模拟二(卷)
文档格式:DOC 文档大小:60KB 文档页数:7
一.填空题:(每空1分,共20分) 1.定量分析过程包括 和 四个步骤 2.根据有效数字计算规则计算:1.683+37.42×7.33÷21.4-0.056= 3.某酸H2A的水溶液中,若8H2A为0.28,HA=582,那么82为 4.含有Zn2+和A13+的酸性缓冲溶液,欲在pH=5~5.5的条件下,用EDTA标准溶液滴定
一种改进的最大相关最小冗余选择性贝叶斯分类器
文档格式:PDF 文档大小:319.5KB 文档页数:5
利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题
邯钢250t转炉吹炼参数对传质能力影响的实验研究
文档格式:PDF 文档大小:536.34KB 文档页数:6
渣钢间传质速度决定了熔池元素的反应速度(尤其是脱碳和脱磷反应速度),并直接影响元素在渣钢间分配.本文以邯钢250 t转炉为研究对象,利用相似比1∶9建立水模型,考虑供气流量、枪位和底吹位置因素研究转炉内传质能力.结果表明:加大顶吹供气强度和底吹供气强度能够大大提高熔池元素在渣钢间的分配;渣钢间传质系数随底吹气体流量降低而明显降低,建议底吹气体流量不低于0.06 m3·t-1·min-1;底吹孔数越多,渣钢间传质系数越大;底吹流量分配方案优于流量平均分配方案,建议采用
一个广义三次样条光滑半监督支持向量机
文档格式:PDF 文档大小:261.49KB 文档页数:5
研究半监督支持向量机分类优化模型的非光滑问题.建立了光滑半监督支持向量机模型,采用广义三弯矩法导出零点二阶光滑的广义三次样条函数,并以此逼近半监督支持向量机优化中的非光滑部分.构造出基于上述样条函数的具有一阶光滑的半监督支持向量机,从而可以用优化中的光滑算法来求解该模型.分析了广义三次样条函数逼近对称铰链损失函数的逼近精度,证明了新模型的收敛性.数值实验显示新模型有较好的分类效果
北方工业大学建筑工程学院:《建筑力学 Architectural Mechanics》课程PPT课件讲稿_用力矩分配法计算图示连续梁,作弯矩图、用力矩分配法计算图示连续梁
文档格式:PPT 文档大小:168KB 文档页数:8
例1:用力矩分配法计算图示连续梁,作弯矩图
基于扩展三角特征的AdaBoost快速人眼检测算法
文档格式:PDF 文档大小:536.36KB 文档页数:5
首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高
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