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利用紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)和荧光激发-发射矩阵光谱(EEMs)技术研究了广州市番禺区大学城雨水中溶解有机质(DOM)的吸收和荧光等光谱特性. 结果表明:不同气候特征的雨水DOM的吸收光谱随波长增加呈指数衰减,UV-Vis光谱的斜率指数S的变化表明不同季节DOM 的相对分子量不同:夏季DOM平均相对分子量较高,而春季和冬季DOM相对分子量相对较低.雨水中DOM的EEMs光谱表明样品中存在3个类腐殖质峰:紫外类腐殖质峰A、海洋类腐殖质峰M和类蛋白(色氨酸)峰T,其中紫外类腐殖质峰A 在雨水DOM中占主导作用. 另外腐殖化指数(HIX)表明冬季雨水样品的腐殖化程度较高. 相似文献
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根据检测得到的右上肢主肌肉群的肌电信号,探讨了人体右上肢主肌肉群的肌肉功能状态和男性与女性之间肌肉功能状态的差别.20位实验者右上肢完成13个基本动作,对三角肌、肱二头肌、肱三头肌、掌长肌和指伸肌五块肌肉进行肌电采集,用SPSS 14.0软件时特征参数平均振幅(AEMG)和积分肌电(IEMG)进行数据处理.结果表明:完成不同的日常生活活动,肌肉的活跃程度存在着一定的相似性和差异性;男性以增强指伸肌和三角肌为主,女性则以掌长肌和三角肌为主.实验数据可为老年人和残疾人康复训练及肌电信号控制提供一定的理论依据和指导作用. 相似文献
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《C语言程序设计》是高职计算机软件开发专业的一门重要的核心课程,但是传统的教学过程面临越来越多的问题,导致教与学的收效甚微。本文针对传统教学过程中出现的问题,从高职学生的现状出发,提出了切合实际的教学目标、教学模式、教学方法以及考核评价等改革措施,旨在激发学生的学习兴趣,提高教学质量和教学效果。 相似文献
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The detection of the configuration of parameters is one of the most important problems im statistical studies. It is well known that the Akaike‘s information criterion (AIC) is a key tool for this problem (see [1]). Usually, the AIC is defined as: AIC(μ^) := l(μ^) -p, where l(μ^) is the log-likelihood with the maximum likelihood estimator (MLE) μ for μ, 相似文献
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In this paper, we consider the risk assessment problem under multi-levels and multiple mixture subpopulations. Our result is the generalization of the results of [1-5].1 Finite Mixture Normal ModelsIn dose-response studies, a class of phenomena that frequently occur are that experimental subjects (e.g., mice) may have different responses like 'none, mild, severe' after a toxicant experiment, or 'getting worse, no change, getting better' after a medical treatment, etc. These phenomena have attracted the attention of many researchers in recent years. Finite 相似文献
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We consider K independent 2×2 tables arising from the inverse sampling, and propose Mantel-Haenszel (M-H) estimator for the common odds ratio and the variance estimate of the estimator. The conditions for the asymptotic efficiency of this estimator are also discussed in this article. 相似文献
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针对近红外光谱检测中存在的模型传递问题,即在某一测试环境或仪器上建立的定性定量预测模型不适用于其他检测环境或仪器所采集的数据,该研究以土壤有机质为研究对象,采用FIR算法开展了此方面的研究工作。首先,在山西境内不同地方采集了59个壤土土壤样本,选用ASD公司的FieldSpec3光谱检测仪,分两批次对土壤样本进行了近红外光谱检测。第一批测试土样称为“源机样本”为50个,第二批测试土样称为“目标机样本”为9个;然后,随机选取“源机样本”中的41个样本作为校正样本,其余9个样本作为预测样本,采用偏最小二乘(PLS)定量预测方法建立了土壤有机质的定量预测模型,预测样本的预测相关系数为0.961,预测样本标准差(RMSEP)为0.600%,预测样本标准偏差(SEP)为0.597%,说明采用该方法可以很好地预测“源机样本”。当采用上述模型对9个“目标机样本”进行预测时,发现其预测相关系数为负值,表明采用该模型直接对“目标机样本”进行预测是不可行的。最后,采用FIR模型传递算法对“目标机样本”进行了处理,当窗口大小为p=516时预测效果提高,预测相关系数为0.706,RMSEP为0.662%,SEP为0.430%,说明FIR可以实现不同测试条件下获得谱图的传递,实现模型的共享。 相似文献