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Balest R Cho K Ford WT Lohner M Park H Rankin P Smith JG Alexander JP Bebek C Berger BE Berkelman K Bloom K Browder TE Cassel DG Cho HA Coffman DM Crowcroft DS Dickson M Drell PS Dumas DJ Ehrlich R Elia R Gaidarev P Garcia-Sciveres M Gittelman B Gray SW Hartill DL Heltsley BK Henderson S Jones CD Jones SL Kandaswamy J Katayama N Kim PC Kreinick DL Lee T Liu Y Ludwig GS Masui J Mevissen J Mistry NB Ng CR Nordberg E Patterson JR Peterson D Riley D Soffer A Avery P Freyberger A Lingel K Prescott C 《Physical review letters》1995,75(21):3809-3813
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A fluorimetric procedure for the determination of sulfamethoxazole using flow injection analysis is proposed. A two channel system is optimized for the fluorescent reaction with o-phthaldialdehyde and β-mercaptoethanol. The detection limit is 0.007 μg/ml. No fluorescence is generated by the metabolite N-acetylated sulfamethoxazole. The method is applied to the determination of sulfamethoxazole in pharmaceuticals, urine and bovine serum samples without matrix interference problems. 相似文献
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Least squares estimations have been used extensively in many applications, e.g. system identification and signal prediction. When the stochastic process is stationary, the least squares estimators can be found by solving a Toeplitz or near-Toeplitz matrix system depending on the knowledge of the data statistics. In this paper, we employ the preconditioned conjugate gradient method with circulant preconditioners to solve such systems. Our proposed circulant preconditioners are derived from the spectral property of the given stationary process. In the case where the spectral density functions() of the process is known, we prove that ifs() is a positive continuous function, then the spectrum of the preconditioned system will be clustered around 1 and the method converges superlinearly. However, if the statistics of the process is unknown, then we prove that with probability 1, the spectrum of the preconditioned system is still clustered around 1 provided that large data samples are taken. For finite impulse response (FIR) system identification problems, our numerical results show that annth order least squares estimator can usually be obtained inO(n logn) operations whenO(n) data samples are used. Finally, we remark that our algorithm can be modified to suit the applications of recursive least squares computations with the proper use of sliding window method arising in signal processing applications.Research supported in part by HKRGC grant no. 221600070, ONR contract no. N00014-90-J-1695 and DOE grant no. DE-FG03-87ER25037. 相似文献
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Acosta D Athanas M Masek G Paar H Bean A Gronberg J Kutschke R Menary S Morrison RJ Nakanishi S Nelson HN Nelson TK Richman JD Ryd A Tajima H Schmidt D Sperka D Witherell MS Procario M Yang S Balest R Cho K Daoudi M Ford WT Johnson DR Lingel K Lohner M Rankin P Smith JG Alexander JP Bebek C Berkelman K Besson D Browder TE Cassel DG Cho HA Coffman DM Drell PS Ehrlich R Galik RS Garcia-Sciveres M Geiser B Gittelman B Gray SW Hartill DL Heltsley BK Jones CD Jones SL Kandaswamy J Katayama N Kim PC 《Physical review D: Particles and fields》1994,49(11):5690-5700
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Ng D 《Physical review D: Particles and fields》1994,49(9):4805-4811
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