有机物分子量分布特点对BAF-O3-BAC净水工艺的评价

采用曝气生物滤池(BAF)、气浮和臭氧生物活性炭(BAC)联用技术对太湖原水进行试验.有机物分子量分布测定结果表明:曝气生物滤池单元对分子量小于0.5 kD(道尔顿)的有机物去除率最高,其次是分子量介于1～3 kD的有机物;气浮单元对分子量大于100 kD的有机物去除率最高;臭氧氧化单元对分子量大于3 kD的有机物去除率较高,而对于小于3 kD的有机物不但不能去除,反而有所增加;生物活性炭单元对分子量小于10 kD的有机物均能有效去除,分子量越小,去除率越高.综合评价认为:曝气生物滤池、气浮和臭氧生物活性炭联用技术处理微污染水源水的净水工艺是合理的.     

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

利用Laplace变换的分布阶微分方程数值解法

提出一种基于Laplace变换的求解分布阶微分方程的数值解法.首先,使用一种隐式梯形规则来离散化分布阶FDE积分为一个求和等式,即将分布阶FDE转化为多项式FDE.然后,基于Riemann-Liouville和Caputo分数阶导数的Laplace变换原理,对积分区间离散化后产生的多项式FDE进行求解.实例结果表明,该方法能够求解分布阶FDE,且具有较好的收敛性和准确性.     

锥阀稳态液动力及阀芯表面压力分布数值模拟

基于Fluent流场仿真软件,对锥阀外流和内流情况下阀芯所受稳态液动力及阀芯表面压力分布进行了数值模拟和分析。结果表明,稳态液动力随着阀口压差的增大而增加;当阀口压差大于2.5MPa时,阀芯表面出现负压,阀口处发生气蚀;当阀口开度为1mm时,稳态液动力最大;在其他条件相同的情况下,锥阀内流时的液动力小于锥阀外流时的液动力。     

不同介电系数下同轴线电场分布的计算方法

在线性各向同性电介质中,为了弄清高斯定理法和拉普拉斯方程法的差异,在深入分析拉普拉斯方程推导过程的基础上,采用2种解法对同轴线之间的电场分布进行了研究.结果表明,在均匀、线性、各向同性电介质中,系数e为常数,电位函数满足拉普拉斯方程;在非均匀、线性、各向同性电介质中,系数e为标量,电位函数满足修正的拉普拉斯方程,高斯定理法与修正的拉普拉斯方程法获得结果一致.在线性、各向同性电介质中e可能为常数或标量,建议将e称为介电系数.     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

激光共聚焦显微镜研究填料在涂料中的分布I：正交分析方法研究填料在涂料中的纵向分布以及对耐候性能的影响

设计制备了2种不同TiO2填料填充的环氧树脂涂料,用激光共聚焦显微镜（LSCM）对填料TiO2在这2种涂料中的横向和纵向分布分别进行了研究.结果表明,在这2种涂料中TiO2填料的纵向分布差别较大.TiO2在Disp样品中的纵向分布比较均匀,而TiO2在Non-disp样品的纵向分布中存在1.1μm的一个填料缺失层（gap）,这个填料缺失层严重影响耐候过程中涂料的表面光学性质.根据LSCM的测试结果,提出了填料在涂料中的分布模型,并且根据该模型预测了耐候过程中涂料表面性质的变化：涂料的表面光学性质出现一个先降低再提高的过程.此理论预测结果与实际耐候过程中表面光学性质的变化情况一致,说明该模型的正确性与科学性.     

斯金纳自动机：形成操作性条件反射理论的心理学模型

操作性条件反射是动物学习的一种基本的机制,它表示所有的动物,从微生物到人类都是通过操作性条件反射来指导学习的．介绍了一种新的概率自动机,称作斯金纳自动机,它是形成操作性条件反射的一种心理学模型．通过热力学过程来模仿动物的学习过程,并且从蒙特卡罗方法以及Metropolis算法,和模拟退火算法中提出了斯金纳算法．在特定条件下,证明了斯金纳自动机是便利的、ε-最优的、最优的以及操作概率会以概率1收缩到一个稳定的根．斯金纳自动机使机器可以像动物一样自主地学习．     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.