时间变元Now的绑定算法

时间变元Now是时间元素中的特殊对象,对它的合理处理关系到整个数据库中时间元素的规范性,在数据库的查询等操作时,对Now的有效绑定是正确结果的前提.对Now的处理问题,一直为人们所关注,但是其中大多只是将Now问题示例化,不够系统全面.提出时间变元Now的绑定(binding)算法,用以解决Now变元的规范化问题.     

酵母菌单细胞电化学行为的循环伏安法及电化学交流阻抗研究

单细胞的电化学研究不仅对于电化学而且对于细胞生物学都是一个挑战.本文亚甲蓝化学修饰微铂盘电极吸附捕获单个酵母菌细胞,以循环伏安和交流阻抗方法研究了被吸附细胞的电化学行为。在亚甲蓝的催化下,吸附的酵母菌细胞给出了一个不可逆氧化还原峰,受表面控制.交流阻抗图中获得电极与溶液,溶液-细胞膜,细胞膜上的氧化还原反应,细胞膜与细胞内液之间的阻抗,电容等相关参数,为单细胞的电化学行为的进一步研究奠定基础。     

利用双束技术制备纳米锆氧化物薄膜的研究

作者采用离子束溅射沉积Zr的同时,进行氧离子的轰击,随着注入离子束流密度的变化,所形成的锆氧化物薄膜从非晶态向晶态转化,其形成的晶态薄膜为纳米量级范围内的微晶,实验发现,衬底不同对形成纳米锆氧化物的临界氧离子束流密度也不同,作者还对纳米晶粒的相结构及其化学组成进行了相应的分析。     

提取正弦信号参数的非线性寻优最小二乘算法

提出一种非线性动态寻优的最小二乘算法(LMS)，以高效地估计正弦信号幅值、相位和直流偏置．利用随机逼近理论中的Kiefer-Wolfowitz定理，提高了非线性梯度法搜索LMS估计量极值的收敛速度．以整周期内采样均值为迭代初值，迭代步长的选择根据各参数的差异分别选取，并采用修正因子以加快迭代的收敛速度，设置最大步长防止算法溢出．仿真表明，在计算量相当的情况下，该算法参数估计精度明显优于传统LMS.     

车载Wi-Fi应用的AP间切换误判性能研究

以不同的扫描时间间隔和车载移动速度,对车载移动环境下AP间切换误判性能进行了系列的仿真和实验研究.结果表明,在快速移动环境下,通过合理设置扫描间隔,基于多无线模块的AP间快速切换方法能保证较低的AP间切换误判率,可以满足车载Wi-Fi应用的切换判决需求.     

关于序进应力加速寿命试验中若干问题的探讨

采用若干基本假定,用分段函数连续化方法,给出了在恒定应力条件下寿命服从指数分布或威氏分布的产品,在序进应力加速寿命试验中的寿命分布;并给出了在加速寿命方程满足逆幂律且等速加载情况下的具体分布形式.文中还利用序进应力试验中所获得的数据,应用极大似然估计法估计加速寿命方程与寿命分布中的参数,并对参数估计值的性质进行了讨论.     

钻柱隔振理论及钻井效率分析

应用有限元法建立了钻柱隔振的力学模型，对钻柱进行了纵向振动的动力响应分析和固有频率计算，比较了常规钻柱和隔振钻柱钻头处的位移、井口处的位移以及钻压的变化．钻柱隔振后，其固有频率远高于常规钻井时的激振频率，因此隔振后的钻柱可以避免发生共振现象，提高钻井效率．钻柱隔振理论可以为隔振器的设计和应用提供可靠的理论基础．     

基于J2ME的移动银行混合加密方案

移动网络的安全性是移动银行发展的关键,数据加密技术则是保证移动网络安全的主要技术之一,设计合理的数据协议、加密方案对移动银行发展具有很重要的意义。考虑到移动银行实现方式、传输数据量等因素,提出了基于无线消息与移动多媒体两种类型下混合加密方案,分别给出了两种类型下的数据传输协议、混合加密、混合解密的流程,并给出了两种混合加密方案时间与数据量函数图像,验证了方案的可用性。     

陕西省森林生态系统服务功能价值评估

目的评估陕西省森林生态系统生态服务功能在不同区域的物质量和价值量。方法应用物质量和价值量相结合的方法，借助ARCVIEW地理信息系统技术，根据不同林分在不同区域的实地观测值进行估算。结果陕西省森林生态服务功能总价值为3911215．35万元，其中长城沿线风沙区155490．77万元；陕北黄土高原区720626．49万元；关中盆地177421．57万元；秦巴山地2857676．52万元。按服务功能类型划分，林产品价值467723．47万元，涵养水源价值842471．95万元，固定CO2价值684977．04万元，释放O2价值943217．78万元，营养元素循环价值76053．85万元，土壤保持价值896771．26万元。结论陕西省森林生态系统在全省生态系统中占有重要地位，对陕西省生态环境可持续发展和重建起着举足轻重的作用。     

一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。