饲料卫生检验所要检测的有毒有害物质通常都是微量存在于样品中,而一般 的样品由于成分复杂、干扰因素多,不适于多数的检验项目。因此,在进行正式 分析前必须对样品进行前处理。 前处理的目的是将样品中的有毒有害物质提取出来,进行纯化和浓缩,除去 干扰物质,使样品符合分析要求

测定了碳纤维/清漆混合涂料及碳纤维预浸带对电磁辐射干扰的屏蔽效率。实验结果表明:(1)碳纤维在涂层中分布的致密程度对屏蔽效应有重要影响。(2)碳纤维预浸带具有良好的屏蔽性能。(3)表面反射是碳纤维屏蔽电磁辐射的主要机制

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

7-1城市园林绿地的生态效应 城市生态系统虽不象自然生态系统那样能承受 相当程度的外界干扰压力,通过负反馈调节维 持自身的平衡,但仍具有一定的抗外界干扰和 自我维持的能力。这一能力,在很大程度上来 自于城市园林绿地的生态效应 作为一个生态系统,城市在正常生产和消费的 同时,产生大量的余热、噪音和三废。这些污 染物质在城市生态阈值限度之内时,城市生态 系统有自我净化、自我消弭的能力,即:

在数字通信系统中,信道的传输特性和传输过程中噪声的存在是影响通信性 能的两个主要因素。本章将要讨论的最佳接收,就是研究在噪声干扰中如何有效 地检测出信号 信号统计检测所研究的主要问题可以归纳为三类 第一类是假设检验问题,它所研究的问题是在噪声中判决有用信号是否出 现 第二类是参数估值问题,它所研究的问题是在噪声干扰的情况下以最小的误 差定义对信号的参量作出估计

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题.首先选择了一个合适的滑模面,然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则.所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性.通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究,验证了所设计控制器的有效性

1范围 本方法的检出浓度为0.03mg/L,测定上限为5.0mg/L(相当于10.0mg/LHBO2)可用于饮 用水、地面水中硼的测定。 锡、碲、汞与显色试剂生成白色沉淀,铝、铍、钛、锆钒、镓、钼(VI)生成黄色;铜、 铬生成棕黄色;铁(III)铁(I)均对测定有干扰,可用EDTA加以掩蔽;钾、钠的存在会减缓 反应的速度,但可延长反应时间,在6h后再进行测定而消除干扰

针对真实深海采矿环境下实时微地形超声探测声信号获取难的问题，设计并建立了一套能模拟真实深海采矿混响环境的超声探测实验系统.在对螺旋采掘头结构简化的基础上，利用Fluent模拟了螺旋采掘头与多组叶轮模型对水下流场的影响，对二者所得的水下流场进行比较后，确定所选叶轮模型能较好地反映真实采矿环境.随后针对叶轮模型，实验测量了泥沙垂向浓度分布，验证了设计模型的正确性.最后进行超声探测实验，结果表明，悬浮泥沙不仅对声波产生黏滞和吸收，而且会产生严重的混响干扰，通过该超声探测系统的时间增益补偿，可有效抑制混响干扰，增加目标检测概率.本项研究为深海采矿混响环境下的超声微地形探测提供了研究基础

在局部腐蚀微区中,金属离子水解而造成PH下降的事实虽已由不少研究工作证实,但因研究技术上的困难,这方面原位的、定量的测量数据尚不充分,现在的数据多为模拟实验提供。本文把生理学上曾得到应用的钨电极引入局部腐蚀中来,较为系统地究究了钨电极的电位与溶液pH值的线性关系,钨电极的电位随温度、时间的变化,以及腐蚀介质和某些腐蚀研究中常见的离子对钨电极的电位的影响。证明:在PH值为0.5~5.0的范围内,钨电极的电位与溶液PH值有良好的线性关系:EP=+a×pH。式中a、b为与电极表面状态有关的常数,但a的数值一般在f0mv/pH左右。温度系数<2mv/度。Cl-、SO42-、NH4+、Na+、Mg2+、Mn2+、Zn2+、Al2+、Ni2+对测定干扰很少,Cr3+及Fe3+在浓度不大时干扰也较小,因此钨电极与微参比电极配合,可以应用在局部腐蚀的微区测量中

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性