在线小波变换技术在气体传感器漂移故障检测中的应用

为了提高气体传感器漂移故障检测的灵敏度，采用了一种基于多分辨分析理论的在线小波分解算法（OLMS）。与传统的小波分解算法不同的是，OLMS算法具有较好的实时性，适于在线使用。采用该算法可以将传感器输出信号中发生在不同的时间尺度上的“事件”分离开，因此能够将变化微弱的漂移特征从信号噪声和其他干扰中有效地检测出来。此外，对于采集序列中常见的“野点”数据，提出一种改进的中位值滤波算法（MMF）予以消除。仿真计算结果证明了该算法的有效性。     

变电站绝缘子污秽在线监测系统的设计

采用长期实时监测运行中绝缘子污秽泄漏电流的方法来监测变电站绝缘子的污秽程度。所开发的泄漏电流传感器频带宽度为 1 50 k Hz,且在 1 0 0～ 5× 1 0 5μA范围内具有足够的线性度 ;基于工控机的高速数据采集和处理系统能够适应泄漏电流的大范围内变化 ,实时监测绝缘子污秽程度 ,当绝缘子污秽过度时能够及时报警 ,从而可以减小变电污闪的几率 ,提高供电系统的可靠性     

虚拟仪器技术在设备在线监测中的应用

虚拟仪器技术是一项在众多领域适用的技术。在设备在线监测中采用虚拟仪器技术，简单易行，方便灵活，成本低，技术更新容易。此技术具有广阔的应用前景。     

网络课程在线测试系统的设计与实现

随着INTERNET的蓬勃发展，网络学习成为未来学习的主要形式，伴随着网络课程的开发，许多新的问题摆在眼前，其中之一是，学习者和教师如何通过网络了解学员的学习状况？从而及时改变学习策略，为此，配合网络课程建立在线测验系统就显得相当必要，通过实践分析总结了网络课程在线测试系统的设计思路，结合目前学校的硬件环境，探讨了如何采用当今流行的ASP技术，结合ACCESS2000的关系数据库和VBScript脚本语言，建立网络课程在线测验系统。     

超声波氨水浓度在线分析仪的设计

介绍一种利用超声波检测技术与微控制器技术相结合所设计的智能型氨水浓度在线分析仪，利用单片机强大的处理功能和计算能力，成功地实现了单纯硬件无法完成的氨水浓度的实时在线分析，为中小氮肥厂解决了一个生产中长期存在的难题。     

原油含水率的测试方法

对原油含水率在线测量的几种主要方法进行了比较，主要介绍了使用电容传感器测量不同参数的几种方法．     

一个实时在线答疑系统的动力学模型

报道一个实时在线答疑教学系统的定量动力学模型．通过对此模型的分析，研究同步式答疑教学在远程教育中的可行性．可以预期这个模型的进一步修正和完备，将展示更加丰富的复杂行为。     

Boosting the Expense and Performance of Ann／Hmm Approch for on-line Handwriting Recognition

This paper focuses on a state sharing method for an artificial neural network (ANN) and hidden Markov model (HMM) hybrid on-line handwriting recognition system. A modeling precisionbased distance measure is proposed to describe similarity between two ANNs, which are used as HMM state-models. Limiting maximum system performance loss, a minimum quantification error aimed hierarchical clustering algorithm is designed to choose the most representative models. The system performance is improved by about 1.5% while saving 40% of the system expense. About 92% of the performance may also be maintained while reducing 70% of system pararfieters. The suggested method is quite useful for designing pen-based interface for various handheld devices.     

一种提高含边界扫描器件电路板在线测试速度的新方法

在包含有边界扫描器件的电路板在线测试（In Circuit Test,ICT)中，采用边界扫描技术可以简化高密度集成电路的测试矢量生成。但如何在ICT中减少边界扫描测试矢量从而提高测试速度，是1个重要问题。本结合1个实例，讨论了ICT中，采用伪穷举法与DeltaScan法相结合，在保证原错误覆盖率不变的情况下减少测试矢量数，增加测试速度的方法。     

一种Web文档在线自适应分类新方法

Web文档自动分类是Web挖掘中的重要研究内容。文档向量空间模型(VSM)是实现文档自动分类的基础，但如何排除冗余属性并降低向量空间的维数是一个难点。文中运用粗集理论对由样本文档集合构成的信息系统进行数据泛化，并求取文档的最优规约属性集，大大降低了文档的特征空间的维数，减少了冗余属性对文档分类的干扰，提高了分类效率。运用Fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping)神经网络，利用其自适应分类和增量学习的优良特性，实现了对Web文档的在线自适应分类。