复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

P3HT∶Ag@C复合膜的制备及其光学性能

采用一步水热法制备了用于聚合物太阳能电池受体材料的核壳结构碳银复合材料(Ag@C),并以聚3-己基噻吩(P3HT)为给体材料,旋涂制备P3HT∶Ag@C复合膜。通过场发射扫描电子显微镜、热重分析仪、透射电子显微镜及电化学工作站,对Ag@C的形貌、热稳定性和能级结构进行表征分析,并用荧光分析仪和紫外分光光度计对复合膜的光学性能进行表征分析。结果表明,Ag@C具有良好的热稳定性且与P3HT能级相匹配,满足作为聚合物太阳能电池受体材料要求;与纯P3HT薄膜相比,复合膜发生荧光猝灭现象,光生激子在复合膜界面处可得到有效分离;光谱吸收范围变宽,增强了对太阳光的吸收。     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

公理化局部有限空间中映射连续性的扩展

用公理化方法研究了局部有限空间中的连续映射及其扩张问题。给出了局部有限空间的公理化定义方法;利用邻近关系研究了局部有限空间中的连续映射、同胚和局部同胚等问题;通过对局部有限空间变形的研究,定义了局部有限空间的一种特殊收缩核,有效地解决了局部有限空间中连续映射的扩张问题。     

开一辆核电池汽车周游世界

<正>电动汽车非常环保,大家都知道,但它"叫好不叫座",主要原因是——电池储电量有限,电动汽车常常无法长时间连续行驶;配套的充电站在街头仍是"少数派",不像加油站呈网点式分布。现在,有一种超级电池可以装配到电动汽车上,让电动汽车在不充电的状态下长时间连续行驶,它叫核电池!核电池与核电站提起用核能发电,大家或许最先想到核电站,那么核电池是不是微型核电站呢?     

加权马尔可夫链在水稻产量预测上的应用

基于水稻的产量受多种因素的影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用加权马尔可夫链的方法对水稻产量进行预测,并依据黑龙江省历年水稻产量的数据对该省2012年水稻产量进行了预测,验证了其有效性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.