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131.
研究了间断常系数抛物型方程组,应用特征修正区域分解有限元方法处理此问题.定义了一个函数,用这个函数在前一时间层的值近似在剖分子区域相交界面上的法向导数值,使得问题在子区域上是相互独立的,从而实现了并行.并给出了收敛性分析和L^2模误差估计.  相似文献   
132.
亏损股的价格波动是金融理论界和实务界的关注热点之一。将协整模型与ARCH模型和GARCH模型相结合,可探知亏损股板块的价格波动特征;进而采用脉冲响应函数和方差分解法可得知亏损指数波动和市场指数波动的相互冲击效应和相互影响程度。  相似文献   
133.
为提高ZnO在甲醇分部中的催化活性,以5A分子筛担载硝酸锌制备ZnO催化剂,并与碳酸锌直接分解制备ZnO的催化剂进行比较。发现前者的催化活性比后者高出很多,且克服了后者在实验中的许多不足。考查了分子筛担载硝酸锌制备ZnO的条件,确定出最佳焙烧温度与焙烧时间;所得催化剂的最高催化活性达76%。  相似文献   
134.
根据小波分解与重构理论,对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换,即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波,把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉,再把剩余各尺度的小波变换结合起来,作小波重构变换,从而得到较好地抑制了噪声的信号。  相似文献   
135.
基于Hilbert-Huang变换的第一心音信号时频分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量.对第一心音信号的分析研究,在临床上对心脏疾病的诊断有重要意义.本文用一种全新的时频分析方法:Hilbert-Huang变换(HHT),对30例心音数据进行心音分析实验.实验结果表明:HHT方法可以有效的分析心音信号;S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高.  相似文献   
136.
张密林  张红霞  陈野 《应用科技》2004,31(12):58-60
用共沉淀法制备纳米ZnO型复合金属氧化物脱硫剂,此脱硫剂在中温、无氧条件下脱硫,硫容可达32.5%.同时,进行了锌、铜、锰氧化物的一元及二元组合的脱硫反应.实验证明:在相同的反应条件下,同时掺杂CuO和MnO2的ZnO脱硫剂的脱硫能力最佳,且降低了单——ZnO脱硫剂的硫化温度,少量的La2O3和CeO2作用于脱硫剂中,增加了脱硫剂的反应活性,提高了脱硫能力.并采用了DTA和XRD技术分析金属氧化物分解温度及脱硫剂组成结构。  相似文献   
137.
量子群Uq(sl(2))的广义伴随作用   总被引:1,自引:0,他引:1  
设U表示单李代数sl(2)的量子化包络代数Uq(sl(2)),Ft(U)是由广义伴随作用下局部有限的元素组成,作为U-模,Ft(U)的单模分解式为Ft(U)=⊙i,j≥0[c^iE^jK^-t]。  相似文献   
138.
基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性  相似文献   
139.
针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。  相似文献   
140.
基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.  相似文献   
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