煤炭采样器的设计与开发

自主研发的煤炭采样器具有广阔市场前景。分析了现有短螺旋、长螺旋和爪式采样头的结构和工作原理,发现现有的采样头存在一些设计缺陷,如短螺旋采样头破碎能力不强、长螺旋采样头螺旋叶片耐磨性差、爪式采样头强度刚度不足等。通过对采样头升降机构、旋转机构和采样装置进行创新设计,形成了一套结构简单、操作方便、可靠性高,而且能有效克服现有采样头设计缺陷的新型采样头,完成了采样头尺寸设计及零部件强度校核。新型采样头上线使用之后,各项指标都达到了现场采样要求,并实现了极寒天气条件下的破冰和自动取样,效果良好。     

基于Penrose铺砌的数字图像重要性采样算法

重要性采样是数字图像处理领域的研究热点.在改进Penrose铺砌基本多边形的基础上,提出一种数字图像重要性采样算法.算法改进了Penrose铺砌的胖瘦菱形并利用其变换得到的6种多边形对图像进行非周期性铺砌,依据图像自身特征对非周期铺砌进行自适应细分,根据细分之后的图形产生相应的采样点,并通过控制细分程度来控制采样点的数量;为滤除采样产生的噪声,利用“斐波那契码”设定密度阈值,根据每个初始采样点的密度阈值判断该采样点的去留,从而降低采样产生的噪声;最后根据铺砌结构和原始图像的纹理重要性,创建一个8×21的二维数组(矫正向量表)来优化采样点,优化后的采样点集摆脱了Penrose铺砌的相对固定性,分布更加均匀.实验表明,该采样模型符合数字图像采样的光谱特性、精度高,符合原始图像特征.     

基于LabVIEW的无人监测船水质采样系统设计

针对传统水样采集劳动强度大、采样误差大等缺点,结合无人船机动灵活、安全性高、节省人力的水域作业的特点,设计可以搭载于无人监测船上的水质采样系统。该系统利用真空抽气泵降低采样瓶内部气压的取样方式,将外部的水样压入采样瓶中。完成了水质采样系统的硬件部分设计与设备及其配件的选型,并且利用LabVIEW平台开发水质采样系统的控制软件。使用无人监测平台搭载自动采样装置,在湖面及水库进行大量实验。结果表明,该装置成功进行无人实时采样及分时段分地点自动采样,有效提高了采样速率,降低采样难度,使采样更加便捷高效。     

数理统计在环境监测水样采集质量保证中的应用

分析了数理统计技术在水样采集质量保证中的应用,在众多影响采样质量的因素中,找出引入误差的具体环节,使采样处于受控状态,从而减少采样误差,保证采样质量.     

一种非均匀采样的新方法

针对被采样信号的高低频率分布,利用三角插值的超收敛性,给出一种精确选择一列采样点的方法,该方法能用较少的采样点得到重构质量较高的采样.     

新鲜植株碳氮素的快速分析及其应用

本文提出了植株碳氮素的快速分析法 ,并对水稻碳氮素代谢进行了研究。结果表明 :不仅分析方法快速、准确 ,而且用在研究水稻碳氮代谢 ,在探明不同时间采样、不同部位采样、施肥前后采样、不同生育阶段采样、不同器官采样等方面的碳氮变化规律均获满意结果 ,最后还总结出以营养诊断为目标的采样分析方法。     

改变固定污染源烟气采样方法的探讨

在烟尘（气）的采样过程中,经常遇到烟道内负压过大,加上烟气采样枪的阻力,抽气泵功力小,从而出现SO2测不出的情况;烟气和烟尘采样不同步,计算烟气排放量用的标干流量是采集烟尘时的标干流量,导致烟气排放量的计算误差。改变的烟气采样方法具有以下优点：不再使用采样枪,节约了采样成本,采样设备更加简单;省去单独采气的环节,节省了采样时间,提高了工作效率;防止了电极污染,提高了电极的使用寿命,减小了测量误差;采集烟尘时的标干流量,就是采集烟气时的标干流量,消除了烟气排放量计算时产生的误差。     

强制采样制度存在的问题及完善

强制采样是一种独立的强制性侦查措施.该制度在有效打击犯罪的同时,也对公民的基本人权进行了直接的侵犯.应当从确立强制采样的比例性原则、确定强制采样的权力配置、规范强制采样的对象、确立强制采样的程序性制裁机制等四方面完善该制度.     

“数字信号处理”课程综合性实验设计

以采样定理在工程中的实际应用为例,设计了“数字信号处理”综合性实验。该实验以脉冲雷达对目标的距离、速度和角度参数估计为应用背景,从脉冲内采样、脉冲间采样以及空域采样三个维度分别讨论采样频率对目标参数估计性能的影响。实验结果表明：当雷达在脉冲内以大于2倍信号最高频率的采样率对回波进行抽样时,可获得良好的测距性能;当脉冲间采样频率大于多普勒频率的2倍时,雷达可准确估计出目标速度;当空域采样间隔小于雷达工作波长一半时,雷达可准确测量出目标角度。     

基于MATLAB的信号采样与重构的实现

该文基于MATLAB再现了连续信号的采样频谱和重构的时域信号,给出了信号重构的误差,并分析了采样周期对采样频谱叠加和信号重构精度的影响。     

基于压缩感知的电能质量信号重构算法研究

为解决传统电能质量信号在采样时面临的采样率高,采样资源浪费和硬件成本高的问题,压缩感知理论被引入到电能质量信号的采样与重构过程。信号的稀疏表示是压缩感知理论中的关键问题,一般选择正交基作为压缩感知中的稀疏变换基。基于多重扰动的电能质量信号,本文提出了基于不同干扰的电能质量模型来选择不同的信号稀疏变换基的压缩感知重构算法。实验证明与整个信号采用单一DCT变换基或FFT变换基的压缩感知重构算法相比,本文提出的方法具有更好的信号重构性能。     

基于状态观测器的非一致采样系统状态反馈预测控制

针对输入更新不等间隔的非一致采样系统,提出一种基于状态观测器的状态反馈预测控制算法．通过提升控制信号,设计了输入输出同周期的非一致采样系统的状态观测器,并且给出了提升控制信号前后观测器系数矩阵的关系．运用线性矩阵不等式方法,解决无穷时域二次型性能指标下的优化问题,给出了状态反馈预测控制器存在的充分条件．仿真结果证明了控制算法的有效性．     

一种改进不规则采样信号频谱分辨率的算法

不规则采样信号的谱估计是时间序列分析中的一个重要问题。为改进不规则采样信号谱估计的分辨率,提出了一种抑制非均匀离散傅里叶变换频谱泄漏的算法,通过迭代非线性估计实现不规则采样信号离散傅里叶变换的计算。实际计算试验结果显示,这种方法能有效地抑制非均匀离散傅里叶变换结果中的频谱泄漏,提高DFT频谱的分辨率。     

提高采样频率实现随机共振用于高频信号检测

针对随机共振仅适合于低频信号的约束,对随机共振技术运用于强噪声背景下的高频信号检测进行研究,提出提高采样频率的方法,使高频信号变换成低频信号．数值仿真表明,此方法检测单频信号效果显著,检测调幅信号是有效的．     

Vector sampling theorem for wavelet subspaces

The vector sampling theorem has been investigated and widely used by multi-channel deconvolution, multi-source separation and multi-input multi-output （MIh40） systems. Commonly, for most of the results on MIMO systems, the input signals are supposed to be band-limited. In this paper, we study the vector sampling theorem for the wavelet subspaces with reproducing kernel. The case of uniform sampling is discussed, and the necessary and sufficient conditions for reconstruction are given. Examples axe also presented.     

阅读理解中的预测作用

以心理语言学为理论，说明阅读是一种积极的思维活动。在这个过程中，读者有选择地捕捉具有意义的语言符号，对文章所表达的信息进行一系列的预测(predicting)，体验(sampling)，验证(confirming)和修改(correcting)，以达到对文章全面，深刻的理解。     

脉冲模拟调制的分析

脉冲调制是用采样信号的采样值去控制脉冲序列信号的参数。脉冲序列信号有4个参数：脉冲幅度、脉冲宽度、脉冲位置、脉冲频率。因此脉冲模拟调制有4种方式：脉冲幅度调制（PAM）、脉冲宽度调制（PWM）、脉冲频率调制（PFM）、脉冲位置调制（PPM）。这几种调制方式的信号产生和解调原理与实现方法有很多相似之处,本文就PPM信号的产生与解调方法进行分析。     

Inferences About Variance Components and Reliability-Generalizability Coefficients in the Absence of Random Sampling

Generalizability theory (G theory) employs random-effects ANOVA to estimate the variance components included in generalizability coefficients, standard errors, and other indices of precision. The ANOVA models depend on random sampling assumptions, and the variance-component estimates are likely to be sensitive to violations of these assumptions. Yet, generalizability studies do not typically sample randomly. This kind of inconsistency between assumptions in statistical models and actual data collection procedures is not uncommon in science, but it does raise fundamental questions about the substantive inferences based on the statistical analyses. This article reviews criticisms of sampling assumptions in G theory (and in reliability theory) and examines the feasibility of using representative sampling, stratification, homogeneity assumptions, and replications to address these criticisms.     

基于协方差矩阵重构的稳健波束形成算法

当期望信号导向矢量失配以及采样协方差矩阵中包含期望信号时,传统自适应波束形成器性能会下降。对此问题,提出了一种基于协方差矩阵重构的稳健波束形成算法。该算法首先通过对期望信号和干扰的大致来波方向范围进行积分以估计出导向矢量,然后利用主模式抑制去除信号间多余的相干性,并重构出最终的协方差矩阵。仿真实验表明,该算法提高了期望信号导向矢量失配时的稳健性,降低了对快拍数的敏感性。     

基于分形理论的滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的概念,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的定量描述.试验结果表明,滚动轴承不同故障出现时,其分形维数明显不同.因此,可以利用分形维数有效地诊断出滚动轴承的故障.