微操作中显微视频编码时域可缩放性的实现

在微操作中，为了观测微目标的变化过程，需要进行时间域拓展形成显微图像序列．由于微目标变化缓慢，显微图像序列具有极高的时间冗余度，为了提高效率，提出了一种基于三雏小波变换的可伸缩帧映射算法，实现了显微视频在时间尺度上的快速伸缩，为微操作中可伸缩性算法的研究提供了新的解决方案．     

考虑时滞影响的分层非线性全局控制器的设计

提出了基于广域信息的分层控制器结构,第一层是负责计算全局信息（如功角中心、角速度中心）的广域控制器,第二层是将本地测量信号与全局信息相结合以得到控制规律的本地控制器.同时,为了克服基于线性二次调节的非线性全局控制器易受时滞影响的弊端,应用线性矩阵不等式的H∞控制理论提出了新的计及时滞影响的非线性全局综合控制器.四机系统的仿真结果表明,当考虑广域信息的时滞影响时,该控制器仍能快速平息系统的振荡,提高系统的稳定性.     

高速并联机械手抓放操作时间最优轨迹规划

提出了一种两平动自由度高速并联机械手——Diamond机构的时间最优轨迹规划方法．首先分析得到3次样条规律的操作空间轨迹误差与关节空间插扑节点间距的4次方成正比，然后确定出典型抓放操作轨迹各段的最大插补间距并获得抓放轨迹上一组最少轨迹点序列，有效提高了计算效率。 在此基础上，以关节速度、加速度和其变化率，以及关节驱动转矩为约束条件，以抓放时间最短为目标，采用复合型优化法计算出电池分选操作的最大和最小单程运行时间分别为0．21S和0．13S，平均分选速度超过100次／min。该方法已成功应用于由4台Diamond机械手构成的高性能锂离子电池分选系统。     

非那西丁-β-环糊精包合物制备的研究

采用固相研磨和饱和水溶液两种方法将非那西丁与β-环糊精制备成包合物,并确定其最佳包合比例1∶3.固体研磨法比饱和水溶液法更易于在实际生产中应用:它耗时少--较饱和水溶液法节省4倍以上的时间;可以在较低温度下制备.     

工作流中多粒度时间约束的建模及其一致性分析

对基本工作流网进行了时间属性的扩展,定义了一个可以模拟业务过程多粒度时间约束的工作流模型:多粒度时间约束工作流网,可以很好地模拟与业务过程相关的多粒度时间约束,包括任务的相对就绪时间约束、任务的相对执行时间约束、任务的执行持续时间约束以及任务之间的时间约束,并且给出了这些多粒度时间约束的一致性分析.     

单电子存储器存储时间的Monte Carlo模拟

建立了多隧道结单电子存储器存储时间的Monte Carlo模拟模型,重点分析了器件的工作温度、隧道结电容和隧道结数目等因素对单电子存储器存储时间的影响,给出了用Monte Carlo模拟方法模拟单电子存储器存储时间的模拟流程和方法。计算结果表明,当温度越低、隧道结电容越小、电路中隧道结的数目越多时,存储时间越长,器件工作越稳定。     

高层建筑物沉降监测数据综合分析的几种方法

目的探求桩基基础与灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析的较优方法。方法应用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型对桩基基础与灰土地基基础的高层建筑物沉降实测数据进行分析。结果3种方法对桩基基础高层建筑物的数据分析均取得了良好效果,而对灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析中,时间系列模型要优于线性回归模型、灰色系统模型。结论桩基基础高层建筑物的监测数据分析可以采用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型,而灰土地基基础高层建筑物监测数据分析更适合选用时间序列模型。     

朱鹮不同生长发育期鸣声特征

目的通过研究朱鹮各生长阶段鸣声特征及其生物学意义,为朱鹮行为生态学研究提供重要的科学依据,为进一步研究、保护朱鹮提供基础资料。方法利用现代计算机数字分析技术,对朱鹮鸣叫声从时域、频域和时频三方面进行了特征定量分析。结果朱鹮雏鸟鸣声单调,频域特征为没有固定主频,频谱为一个包络,声谱图结构表现出高度的音节重复,形状为针形;幼鸟鸣声信号振幅较小,与雏鸟声谱图最大区别在于每声信号都出现多条频带,各频带之间近似有等间隔的关系,属多谐波;日常召唤声声谱图属多谐波,频带形状呈拱型;警戒驱赶声振幅较大,每声信号含多个脉冲组,声谱图属多谐波。结论朱鹮不同生长阶段、不同行为状态的鸣声之间特征差异显著。     

具有相依利息率的离散时间保险风险模型的一个联合分布

研究了在利率具有一阶自回归结构的情况下的离散时间保险风险模型,得到了破产前最大盈余的分布以及破产前盈余,破产后赤字与破产前最大盈余的联合分布的递推公式及其积分方程.     

Stability analysis of BAM neural networks with time-varying delays

Some new criteria for the global asymptotic stability of the equilibrium point for the bi-directional associative memory neural networks with time varying delays are presented. The obtained results present the structure of linear matrix inequality which can be solved efficiently. The comparison with some previously reported results in the literature demonstrates that the results in this paper provide one more set of criteria for determining the stability of the bi-directional associative memory neural networks with delays.