基于上升管压力脉动标准差快速预报喷动床颗粒聚团现象

为了快速有效地预测喷动床颗粒聚团现象,采用了上升管压力测点脉动标准差的方法进行了喷动床颗粒聚团现象的预报研究。在喷动床上升管的不同标高位置布置压力测点,每一测点的下方设有清洗气流,避免了颗粒对压力测点产生堵塞,通过调节通带滤波的频率界限,保证了压力的准确测量。实验研究发现,在较低的表观气速下,上升管压力脉动的标准差与表观气速存在线性关系并服从卡方分布,基于以上发现提出了上升管压力脉动标准差预报颗粒聚团发生率的关系式模型。通过上升管压力脉动标准差预报方法与常规的平均压力降预报方法的对比发现,上升管压力脉动标准差预报方法在预报颗粒的聚团现象时具有较高的表观气速识别率和较小的响应时间,实现了喷动床颗粒聚团现象的快速预报。     

关于随机误差标准差的几点思考

从多种角度加深理解标准差的含义，有助于应用。用不同的代号表示贝塞尔公式和标准差的定义式不够妥当。     

单纱强力分布与纱片段长度间的关系

本文用样本极小值理论，从长度为１的单纱强力的分布、强力平均数及强力标准差，推导出长度为ｎｌ（ｎ为正整数）的单纱强力分布、强力平均数及强力标准差，在长度为１的单纱强力分布为正态的条件下，用线性回归方法求出了精度较高的强力平均数和强力标准差的计算公式。     

血压计和血压表压力示值误差测量结果的不确定度评定

文章分析了校准血压计和血压表时的误差来源,及由此产生的不确定度分量,经合成标准不确定度计算,得到合成标准不确定度.取置信概率p=95%,按有效自由度的数值,查t分布表,算得血压计和血压表的扩展不确定度.     

金银花的模式识别

应用人工神经网络原理，采用误差反向传播方法，通过3层BP网络，对中药金银花进行了模式识别。通过模式识别，对样本进行了成功的分类。结果表明，同一种药物利用不同的仪器、不同的实验方法进行分析，得到不同的实验数据，实验数据的特征值也不尽相同。但通过人工神经网络模式识别，可得到相同的结果，从而证明了人工神经网络性能的优越性。     

电子数字毫秒仪测量结果的不确定度评定

通过对时间测量的实例，介绍了用电子毫秒仪测量时间的测量不确定度的计算方法，并对其测量的可信性作出评价。     

六西格玛——企业追求卓越的重要战略举措

什么是六西格玛 六西格玛即6σ，是统计学术语，代表标准差。六西格玛是一项以数据为基础．追求几乎完美的质量管理方法。它的含义是指：通过设计，监督每一道生产工序和业务流程．以最少的投入和损耗赢得最大的客户满意度．从而提高企业的利润。六西格玛的目标．意味着每一百万个机会中只有3．4个错误或故障。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度．     

手持式激光测距仪"测距标准偏差综合评定"的扩展不确定度

在确定的函数关系(数学模型)中,因变量(输出量)随自变量(输入量)的变化规律完全由数学逻辑所确定,自变量到因变量的传递系数(灵敏系数)也可由因变量的标准差和自变量的标准差之比所决定,而与自变量的来历(测量的或者给定的)没有关系[1].本文根据这一基本原理,采用模拟自变量随机变化的方法,成功计算了手持式激光测距仪的测距固定偏差和比例偏差系数的测量不确定度,从而计算出测距标准差综合评定的扩展不确定度,同时解决了复杂的数学模型中多个输入量到输出量的灵敏系数和输出量的不确定度的计算问题.     

基于HHT变换的病态嗓音特征提取及识别研究

主要介绍基于HHT变换提取的瞬时能量(A)和瞬时频率(f)的标准差参数作为病态嗓音特征参数的有效性,详细描述了A-f新特征参数的提取过程,并利用DHMM模型对A-f标准差新特征参数,与语音识别中常用的MFCC系数进行识别。识别结果表明,由HHT变换提取的A-f标准差参数更适合于描述病态嗓音,更能有效区分病态嗓音和正常嗓音。