数字滤波在动态轨道衡中的应用

动态轨道衡是矿山、工厂重要的自动秤量装置,传统上是用限位开关以判断车皮是否已驶上(或者离开)秤台,用电滤波器以滤除干扰信号的方法,该方法具有易损坏、适用车速较低等缺点,本文提出了用微型计算机数字滤波的方法来完成判断和滤除干扰信号,首先利用滑动平均与差分法相结合来判断车皮是否已驶上(或离开)秤台,然后再用递归滤波进一步抑制干扰信号。根据模拟信号试算的结果是令人满意的。采用这一方法不仅能提高车速而且可以省去易损的限位开关,增加系统的可靠性。     

酉群上极大Fejer算子的弱型不等式

设P1,我们将n阶酉群上P次可积函数的全体记为L~p(U_n)。当f(U)∈L~p(U_n)时,U_n上的Fejer算子可表示为(见〔1〕): F_N(f;U)=1/(B_N(N+1)~(n~2))U_n f(VU)│det(I-V~(N+1)/det(I-V)│~2nV这里B_N由F_N(1;U)≡1所确定。 在〔1〕中,已对上述Fejer算子作了许多细致的研究,从Fourier级数求和法的观点计算了Fejer求和的系数,并且给出了Fejer算子逼近U_n 上连续函数的阶的估计。 本文主要是从U_n上的极大Fejer算子的弱型不等式出发,给出了U_n上Fejer算子对于L~p(U_n)类函数的几乎处处收敛性的结果。     

典型群上FOURIER级数的HARDY-LITTLEWOOD型定理

典型群 U_(?),SO(n)及 USP(2n)上 Fourier 级数大于临界指标的 Riesz 球平均,已由龚升等人在中作了研究。本文主要讨论临界阶的 Riesz 球平均以及 Fourier 级数的球部分和,推广了一维 Fourier 级数的 Hardy-Littlewood 混合判别法。本文定理的证明主要就 n 阶酉群 U_n 上进行。由于 SO(n)和 USP(2n)上相应定理的证明本质上是和 U_n 上类似的,因此我们仅在文章最后作一说明。     

酉群上Fourier级数的(C,α)求和及其临界指标

本文讨论了酉群上Fourier级数的(C,a)平均,解决了龚升在文献[2]中提出的一个问题。