分集技术概述 分集合并技术 时域分集技术 频域分集技术 空域分集技术

测试了阴离子型低相对分子质量聚丙烯酰胺PAM A401作用对煤及高岭石絮体表观粒径分布、样品红外光谱以及表面润湿性的影响,并通过浮选速度实验验证PAM A401的作用效果.研究表明,12 mg·L-1PAM A401且循环搅拌11 min时,煤絮体累积粒度分布达到10%、50%和90%时对应的粒径分别是高岭石絮体的6.86、2.22和2.45倍,呈较好的絮凝选择性.吸附PAM A401后,煤的亲水性官能团特征峰增强,疏水性降低;高岭石的亲、疏水性官能团均有增加,疏水性略高.与常规浮选相比,选择性絮凝浮选实验的浮选速率较大,捕收剂用量降低30%.浮选3 min时,选择性絮凝浮选实验的可燃体回收率为81.57%,较常规浮选实验高3.64%,精煤灰分相当.PAM A401虽使煤颗粒的表面润湿性降低,但微细粒煤颗粒表观粒径增大的效应促进微细粒煤泥的分选

本文提出一种按成因、物理状态与成分的分类方察。将包体分为正常与异常两类。正常包体按物理状态和成分划分亚类;异常包体主要按成因划分亚类。提出了正常与异常包体的定义,区分标志及各种异常包体的形成机理以及研究异常包体的重要意义。明确提出,只有正常包体才能用作译解内生成矿作用的密码,对各种包体特征及各类正常成因包体的地质意义进行了必要的说明

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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

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语法分析是编译程序的核心部分、语法分析的作用是识别 由词法分析给出的单词符号序列是否是给定文法的正确句子 （程序）， 自顶向下分析法也就是从文法的开始符号出发企图推导 出与输入的单词串完全相匹配的句子，若输入串是给定文法 的句子，则必能推出，反之必然出错。自顶向下分析法又可 分为确定的和不确定的两种，确定的分析方法需对文法有一 定的限制，但由于实现方法简单、直观，便于手工构造或自 动生成语法分析器，因而仍是目前常用的方法之一。不确定 的方法即带回溯的分析方法(又称回溯法)，这种方法实际上 是一种穷举的试探方法，因此效率低，代价高，因而极少使 用

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