正交试验法确定烟草甲成虫羧酸酯酶反应的最适条件

应用正交表L25(56)设计正交试验,研究了羧酸酯酶质量浓度、体积分数浓度、反应体系的pH值、反应温度和反应时间等5个因素对烟草甲成虫羧酸酯酶活性检测的影响,并从试验组合中选出最佳条件.在进行极差分析、方差分析和多重比较后,选择各因素的最优水平,得到了烟草甲成虫羧酸酯酶活性测定的最适条件,即酶的质量浓度为1头/mL、底物的体积分数为5.0×10-4 mo1/L,pH值为7.5,温度为42℃,时间为10 min.     

随机Dirichlet级数在L2中的收敛性

利用对称化方法,获得了独立序列在满足正则性条件下,随机Dirichlet级数在L2中收敛与a.s.收敛的等价性.将随机Dirichlet级数a.s.收敛性转化为某Dirichlet级数的收敛性,得到新的Valiron公式和Knopp-Bohr公式和收敛横坐标的简洁公式.     

区间删失数据函数的均值估计

运用无偏转换思想构造了区间删失数据函数的均值估计,并在此基础上对所构造的估计量方差进行了研究.针对Ⅰ型区间删失情况和Ⅱ型区间删失情况,找到了估计量方差有限的条件.     

模型预测控制器的广义最小方差性能评价

基于滚动时域最小方差性能评价方法和广义最小方差控制原理,提出了可处理约束问题的滚动时域广义最小方差性能评价方法。该性能评价方法既可考虑过程变量的硬约束,同时相对于滚动时域最小方差性能评价方法,又可考虑操纵变量的软约束。基于Wood-Berry精馏塔模型的仿真实例证明了该性能评价方法较滚动时域最小方差性能评价方法具有更高的实际意义,并验证了这种性能评价方法的有效性。     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

射频微机电并联电容式开关的参数性能分析

射频微电子机械系统RF MEMS开关的高隔离度与低插入损耗特性,同开关自身的结构参数密切相关。为了得到更好的开关性能,在设计过程中有必要对射频MEMS开关的相关参数进行优化。本文用ADS和HFSS仿真设计软件,对射频MEMS并联电容式开关的微波特性进行了分析和仿真,研究了MEMS开关的等效电路参数和结构参数的变化对RF MEMS开关微波特性的影响。仿真结果表明:等效电容参数和MEMS开关桥宽度是影响开关性能的关键参数,当开关的等效电容参数增加20 pF,或MEMS桥的宽度增加40μm时,RF MEMS开关的插入损耗则可能增加10 dB以上。     

基于方框图分析法的负反馈放大电路增益相对变化量的分析与仿真

推导反馈系数改变条件下的负反馈放大器增益相对变化量的一般公式.对电压并联负反馈放大电路采用方框图分析法,以微分形式、差分形式,以及一般公式对其相对变化量进行讨论.结果表明：基本放大器增益变化ΔA不大时,微分形式与差分形式计算结果基本一致;反馈系数改变时,仅有所推的一般公式成立;若同时ΔA也较大,3个公式的结果可以相差很大,说明相对变化量的一般公式具有普遍意义.     

30KV高压开关电源在雷达发射机中的应用

本文主要介绍了一种适用于大功率真空管发射机的高压电源设计方案,分析了其工作原理,并对防冲电路、零电压全桥逆变谐振电路、高性能控制电路等关键电路进行了论述。     

目标变量不完全情形下的最小二乘回归插补

充分利用对辅助变量的回答所提供的变量信息，采用最小二乘方法，给出了目标变量不完全情形下对其的一种回归插补，并对回归差补的期望和方差进行了讨论。     

Optimal sampling frequency for volatility forecast models for the Indian stock markets

This paper evaluates the performance of conditional variance models using high‐frequency data of the National Stock Index (S&P CNX NIFTY) and attempts to determine the optimal sampling frequency for the best daily volatility forecast. A linear combination of the realized volatilities calculated at two different frequencies is used as benchmark to evaluate the volatility forecasting ability of the conditional variance models (GARCH (1, 1)) at different sampling frequencies. From the analysis, it is found that sampling at 30 minutes gives the best forecast for daily volatility. The forecasting ability of these models is deteriorated, however, by the non‐normal property of mean adjusted returns, which is an assumption in conditional variance models. Nevertheless, the optimum frequency remained the same even in the case of different models (EGARCH and PARCH) and different error distribution (generalized error distribution, GED) where the error is reduced to a certain extent by incorporating the asymmetric effect on volatility. Our analysis also suggests that GARCH models with GED innovations or EGRACH and PARCH models would give better estimates of volatility with lower forecast error estimates. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.