利用Mathematica绘制二元函数图形的方法与技巧

介绍了Mathematica软件中二元函数图形绘制的基本方法,进而研究了曲面相交所围成的空间立体图形的绘制方法和技巧,利用Mathematica软件绘制出了牟合方盖、球面与圆柱面相交、马鞍面与平面相交的立体图形.     

东江下游水环境重金属污染特征及现状评价

测定东江下游包括东江干流、东江支流和东莞运河的8个监测断面的水质及表层沉积物中As、Ni、Pb、Cd、Cu、Zn、Cr和Hg的质量比,并应用地积累指数法和潜在生态风险评价法对东江下游水环境的重金属污染潜在风险进行评价。结果表明,东江下游表层沉积物中重金属积累明显,Cd的地积累指数对应的污染程度为极强;Hg为中—强;Cu、Zn在东江干流为中,在东江支流和东莞运河达到强—极强。潜在生态风险评价显示,东江下游区段(包括东江干流、东江支流和东莞运河)的潜在生态危害指数接近或超过300,表明重金属引起的东江下游潜在生态风险程度达到了重度;存在潜在生态风险的重金属类物质主要是Cd、Hg和Cu,其危害程度由大至小依次为:Cd>Hg>Cu。水质监测结果显示,东江下游枯水期水质堪忧,Hg已超出地表水Ⅲ级水质标准。     

列表法计算架空蒸汽管道保温层经济厚度

通过计算保温层的各项费用,并对其进行列表分析,找出了最小总费用所对应的保温层厚度,从而得到了保温层的经济厚度,达到了节约能源的目的。算例分析结果表明,该方法能够科学地反映保温层厚度与年总费用的关系。该方法简单易懂,可大大提高设计效率和设计质量。     

一种基于遗传聚类的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络(WSNs)存在负载能量不平衡的问题,为实现传感器网络能耗均衡、最大化延长网络周期,提出一种基于遗传模糊聚类算法的WSNs分簇算法。在该算法中,用遗传算法(GA)优化模糊聚类算法,改进模糊聚类算法对初始值敏感的问题,形成节点位置的最优分簇。仿真结果表明:无论传感器节点如何分布,与FCM相比,该算法每次都收敛到最优目标函数值,每次分簇结果都相同,其分簇效果要优于FCM。     

基于空间向量遗传聚类的海洋环境监测数据分析

给出了一种空间向量遗传聚类分析方法,对海洋环境监测得到的多参数数据进行分析。采用空间向量遗传聚类方法对采样点的温度,盐度,pH,DO等参数进行聚类,并将聚类结果投影到环境监测参数特征空间,便可以在特征空间中直观地对监测区某一时段采样点进行多参数数据分析,获知各采样点水质状况。通过对不同时段采样点数据的聚类分析,还可以对监测区海水变化趋势进行判断。此方法不仅能挖掘出采样点数据的关联性,而且使得对多采样点多参数数据的分析变得直观、清晰,提高了对海洋环境监测数据的分析效果。     

高压真空断路器缺相故障分析研究

针对一起电动机过电流保护动作故障,采用理论分析计算和实际检查分析验证相结合的方法进行分析研究,得出了结论。     

用CF卡在CNC与PC间传输数据

随着数码产品的日益普及，存储卡在我们的生活中扮演了越来越多的角色，它不但给我们生活增添温馨和欢乐，也给我们的工作带来方便与高效。存储卡家族中应用最广泛的CF卡，在数码多媒体中担当重任，已成为不争的事实，但在数控机床中作为传输数据的使者，可能还鲜为人知。     

流媒体技术在VOD点播中的应用

多媒体语音教学采用图文并茂、声音与视频结合的教学方式,力求提高教师与学生在教学过程当中的交互性和灵活性。为了更好的让学生根据自己的兴趣合适的选择多媒体视频文件进行学习,在基于TCP/IP网络的多媒体语音教学系统设计中增加了VOD点播模块,可实现视频点播的功能。在该功能的实现中应用了当今网络上较为流行的新兴的流媒体的相关技术。     

为调谐器设计的带自动幅度控制1.1GHz差分压控振荡器

为集成调谐器接收机芯片系统设计了一个带自动幅度控制回路的差分结构电容电感压控振荡器.通过采用pMOS管作为有源负阻使振荡器谐振回路可以直接接地电平,减小了寄生效应,扩大了频率调谐的线性及其范围.采用的自动幅度控制AAC回路具有元件少,噪声低,控制灵敏,调节容易,结构简单及设计方便的优点,并保证振荡器电路的性能最小地依赖于环境和制造工艺参数的变化.所设计的压控振荡器采用新加坡特许50GHz 0.35μm SiGe BiCMOS工艺流片,经测试在1MHz频率偏移处达到了-127.27dBc/Hz的相位噪声性能,具有宽的(990～1140MHz)和线性(调谐增益32.4MHz/V)的频率调谐曲线.整个振荡器电路在5V的供电电压下仅消耗6.6mA的电流,可以满足调谐器的应用需要.     

聚类挖掘在监控视频中的应用

提出了一种针对监控视频数据的挖掘算法.算法根据输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,按运动量所属类型分割视频段,然后根据视频段的平均运动量采用K均值算法进行聚类分组.通过对大楼走廊的监控视频进行运动量挖掘,能对可能的异常事件给予告警,发现一天中各时段走廊的拥挤程度和模式.实验结果表明该挖掘算法对于室内走廊监控视频是有效的和鲁棒的,可以在一定程度上提高监控视频的智能应用.