在给定了一个测度空间以后,由定义在这个空间上的一个函数可以自然地产生出各 种各样的集.为用测度论的方法研究这个函数我们自然要求这些集是可测的.由此产生 了可测函数的概念在定义积分时候,对被积函数的一个基本要求就是这个函数必须是可 测的我们将看到可测函数是一类很广泛的函数.特别地,欧氏空间R上的 Lebesgue可 测函数是比连续函数更广泛的一类函数.而且可测函数类对极限运算是封闭的,这将使我 们在讨论积分的时候更加便利

电压型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器的虚拟磁链矢量可以由电网电压矢量进行积分得到,实际中常用一阶低通滤波器代替纯积分环节来消除直流偏置误差和抑制高频次谐波干扰,但一阶低通滤波器的引入也会带来电网电压幅值衰减和相移,从而导致虚拟磁链观测不准确.为消除一阶低通滤波器对虚拟磁链观测的影响,本文提出一种基于矢量重构技术的观测方法,通过分析一阶低通滤波器的幅频特性和相频特性,分别对滤波后的电压矢量幅值和相位进行重构,可实现虚拟磁链幅值和相位的精确估算.该方法应用于虚拟磁链定向的电压型脉宽调制整流器直接功率控制系统.仿真和实验结果表明,与传统的一阶低通滤波器策略相比,该方法提高了虚拟磁链的估计精度,有效抑制了直流母线电压动态响应波动,更有利于滤除网侧电流谐波

基于D值理论,考虑矿山工程实际情况,引入微震事件概率因子、监测区域重要性因子和台网布设可行性因子重新构建了台网优化目标函数.以某磷矿顶板突水的微震监测为例,对全矿区按照监测区域重要性、台网布设可行性等因素进行分区,采用专家权重法分别给出了相关因子的参考值.按照影响因子取值差异将整个监测区域再次分区,给出了分区后目标函数的积分形式,其中各监测区域控制点坐标即为相应的积分上下限.基于文中提出的微震监测网络的动态优化设计原则,最终给出了该磷矿微震监测台网布设方案.爆破试验表明,本文提出的台网布设方案具有一定的合理性和准确性,三个坐标方向的平均定位误差为6.74 m,最大为10.05 m,空间定位误差为12.51 m,定位精度可满足工程监测需要

第四节微分学在天体力学中的应用 第十讲微分学在天体力学中的应用 课后作业: 阅读:第三章第四节在天体力学中的应用pp94-9 预习:第四章第一节重积分的概念与性质pp7-101 第二节二重积分的计算pp102--109 3-4微分学在天体力学中的应用 3-4-1 Kepler天体运行定律 在对行星运动进行大量观测的基础上,ohan- Kepler(1571-1630)提 出了太阳系中行星运动的三大定律 太阳系中的行星环绕着太阳作周期运动

第四章导数的应用 (The Applications Derivative of function) 第八讲微分中值定理 阅读:第4章4.1pp.8088 预习:第4章4.2pp.8995,第4章4.396-111 练习pp-9习题4.1:1至4;5,(1)81),(2)9,(2) 10,(2),(4) 作业pp-89习题4.1:5,(2);8,(3),()9,(1):10,(1),(3 重要通知: (1)第九周星期六下午在开放实验室进行微积分(小测验: 测验内容为罗比塔法则及以前的知识 测验方式:计算机考试,时间一小时。 每班具体考试时间下周考前通知。 (2)请每位同学务必在下周星期二以前,到网上 (网址为:info. Emathe.edu.cn) 阅读机考说明,并试做摸拟试卷

重点：掌握比例、加减、积分运算电路的工作原理和运算关系,利用“虚短”和“虚断”的概念分析各种运算电路输出电压和输入电压运算关系的方法,根据需要选择运算电路；滤波的有关概念,有源滤波电路的识别,各种滤波电路的用途及它们幅频特性的定性分析。为了训练学生的读图能力,电路的识别是课程的重点；对运算关系的分析是学习运算电路的重点；而对于滤波电路,电路的定性分析比定量计算重要。难点：运算电路和有源、滤波电路的识别,对数、指数运算电路和有源滤波电路的分析计算

一、实验目的 1. 熟悉 THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台及“THBDC-1”软件的使用； 2. 熟悉各典型环节的阶跃响应特性及其电路模拟； 3. 测量各典型环节的阶跃响应曲线，并了解参数变化对其动态特性的影响。 二、实验设备 1. THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台； 2. PC 机一台(含“THBDC-1”软件)、USB 数据采集卡、37 针通信线 1 根、16 芯数据排线、USB 接口线； 三、实验内容 1. 设计并组建各典型环节的模拟电路； 2. 测量各典型环节的阶跃响应，并研究参数变化对其输出响应的影响； 四、实验原理 自控系统是由比例、积分、微分、惯性等环节按一定的关系组建而成。熟悉这些典型环节的结构及其对阶跃输入的响应，将对系统的设计和分析十分有益

5.1 频率特性及其表示法 5.2 典型环节对数频率特性曲线的绘制 5.3 极坐标图(Polar plot)，幅相频率特性曲线，奈奎斯特曲线 5.3.1 积分与微分因子 5.3.2 一阶因子 5.3.3 二阶因子 5.3.4 传递延迟 5.4 对数幅-相图(Nichols Chart)尼柯尔斯图 5.5 奈奎斯特稳定判据(Nyquist Stability Criterion) 5.5.1 预备知识 5.5.2 影射定理 5.5.3 影射定理在闭环系统稳定性分析中的应用 5.5.4 奈奎斯特稳定判据 5.5.5 关于奈奎斯特稳定判据的几点说明 5.5.6G(s)H(s) 含有位于 j 上极点和/或零点的特殊情况 5.6 稳定性分析 *5.6.1 条件稳定系统 *5.6.2 多回路系统 *5.6.3 应用于逆极坐标图上的奈奎斯特稳定判据 *5.6.4 利用改变的奈奎斯特轨迹分析相对稳定性 5.7 相对稳定性 5.7.1 通过保角变换进行相对稳定性分析 5.7.2 相位裕度和增益裕度

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

若在i相混合物（重$\\sum {{\\rm{g}}_1}$克）中加入标准物质S的粉末（重gs克）时,可列出以下联立方程\\[\\left\\{ \\begin{array}{l}\\frac{{{{\\rm{V}}_{\\rm{1}}}}}{{{{\\rm{V}}_{\\rm{s}}}}}{\\rm{ = }}\\frac{{{{\\rm{I}}_{\\rm{1}}}}}{{{{\\rm{I}}_{\\rm{s}}}}}{\\rm{ \\bullet }}\\frac{{{{\\rm{K}}_{\\rm{s}}}}}{{{{\\rm{K}}_{\\rm{1}}}}}\\\\{{\\rm{V}}_{\\rm{1}}}{\\rm{ + V = 1}}\\end{array} \\right.\\]式中I为衍射X线的积分强度,K为有关强度因子的乘积。解方程可求出暂设体积分量V。因在以上方程中假设样品仅由i相及标准物质S所组成,所以对于暂设重量分量G也可写出:G1+Cs=1。由V可求出G,又因;\\[{{\\rm{G}}_{\\rm{s}}}{\\rm{ = }}\\frac{{{{\\rm{g}}_{\\rm{s}}}}}{{{{\\rm{g}}_{\\rm{s}}}{\\rm{ + }}{{\\rm{g}}_{\\rm{1}}}}} \\times 100\\% \\]即可求出i物相在混合物样品中的重量g1