为了建立疲劳过程与声发射参数之间的关系,对压力容器常用钢材的典型代表——Q345R的疲劳裂纹扩展过程的声发射信号进行详细研究.结果表明:Q345R疲劳裂纹扩展的声发射过程分为三个明显的阶段,累积计数值和累积能量值可以很好地表征整个疲劳裂纹扩展过程;声发射参数在第2阶段到第3阶段的转折点比线弹性断裂力学定义下的要提前,表明声发射技术对疲劳进入失稳扩展阶段更加敏感;建立了Q345R声发射计数率和能量率与疲劳裂纹扩展速率的关系,它可以为Q345R剩余寿命的预测提供依据

本文考察了二十种常用有机合物钙吸光度的影响,结果表明:四种脂肪酸对钙的吸收信号有抑制作用;而其它试剂都有不同程度的增感作用,其中以磺基水扬酸的增感作用最大。较全面地研究了磺基水场酸对空气-乙炔火焰原子吸收测钙的影响,发现磺基水扬酸不但可作为钙的增感剂,同时又是干扰抑制剂,尤其适用于钢铁中钙的测定,回收实验结果较满意。并对有关机理进行了初步探讨

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

本文讨论了输入输出维数不等的线性多变量系统自校正控制器的设计方法。采用了对输出跟踪偏差量和控制输入量进行约束的二次型性能指标,最优控制律特使这一性能指标取最小值。将最优控制律所满足的方程和辅助系统输出的最优预报器有机地结合起来,得到适用于参数估计的方程,进而得到了自校正控制器结构。应用这一控制器所得到的闭环系统,可以跟踪时变的参考信号,并且适用于开环不稳定系统

色彩，它不是一个抽象的概念，它和室内每一物体的材料、 质地紧密地联系在一起‘人们常常有这个概念，在绿色的田野里， 即使在很远的地方，也能很容易发现穿红色服装的人，虽然还不 雕辨别是男是女，是老是少，但也充分说明色彩具有强烈的信号， 起到第一印象的观感作用．当我们在打扮得五彩缤纷的大厅里联 欢时，会倍增欢乐井充满节日的气氛，我们在游山玩水的时候

同步是数字通信中一个重要的实际问题.通 信系统如果出现同步误差或失去同步,就会 使通信系统性能降低或通信失效 同步是指收发两端的载波、码元速率及各 种定时标志都应步调一致地进行工作

存储器——用以存储二进制信息的器件。 半导体存储器的分类： 根据使用功能的不同，半导体存储器可分为两大类： （1）随机存取存储器（RAM）也叫做读/写存储器。既能方便地读出所存数据，又能随时写入新的数据。RAM的缺点是数据易失，即一旦掉电，所存的数据全部丢失

建立数学模型是为了利用它有效地分析、解 决现实问题, 真实世界的背景不容忽视. 通过观察、测量等手段收集的数据来自于现 实世界, 带有我们关注的研究对象的大量信息. 数据作用于模型的形式：

以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5～1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景