核物理实验中的慢变化信号自动记录仪

介绍了一种由单片机控制 ,用于核物理实验中对慢变化信号进行自动监测的数字记录仪 ,并对其工作原理。

慢变化分层媒质的波动方程解和W．K．B．二次近似

由实部、虚部分离，应用慢变化媒质概念，求出慢变化分层媒质中波传播的解．结果表明并不需λ→０，ｋ０→∞的条件，只需要应用慢变化媒质，因而扩大了应用范围．还利用Ｗ．Ｋ．Ｂ．近似方法，对慢变化媒质求了二次近似解，计算和分析表明，Ｗ．Ｋ．Ｂ．的一次近似与实部、虚部分离方法所得结果一致．而Ｗ．Ｋ．Ｂ．的二次近似结果发现在反射区，位相变化剧烈．

晋南蒲剧现代唱腔慢板曲调的基本形式与发展变化

晋南蒲剧唱腔慢板曲调的基本形式与发展变化,在现代戏里不是太大,这是因为过去对慢板的性能理解不透,又由于它本身戏剧程式化比较定型,没有其它板式用上方便,因此发展变化较慢。和其它板式比较起来,是字少、腔多、音乐性比较强。现在我们通常用的是三大句格式慢板,是在第三句的末句处进行过渡(即腔调过渡与过门过渡)。三大句的特点,是慢板的上句、下句可以反复运用,它的第三句本来是从上句变化发展而来,按照梆子腔板眼音乐上、下句的结构形式,它应当是上句的一种变化腔调形式,不能作为一种固定形式来看。

脑地形图的慢波变化与记忆功能测定的比较

脑地形图的慢波变化与记忆功能测定的比较王维四川省第四人民医院记忆是一项重要的神经心理功能，但影响记忆测试成绩的因素很多。测试明显降低可提示神经心理功能损害或脑结构受损。轻微记忆成绩变化是否为脑结构受损的后果，有时很难下结论。若结合脑电生理检查（如脑地...

行为m-NA随机变量阵列的完全收敛性

利用截尾方法和矩不等式,在更一般的条件下对m-NA阵列行和的收敛性进行了研究,并得到了m-NA阵列的完全收敛性.所得结果改进了文献[6]的研究结果。

浅谈钢琴学习中怎样做好慢练

钢琴的学习是建立在技术学习基础之上,需要学习者在连续不断的练习中逐步掌握钢琴弹奏的技艺本领。慢速练习是最重要和最有效的一种。慢速练习是钢琴的学习过程中的一个很关键的步骤,能够帮助钢琴学习者理解曲谱,全面地了解曲子。

试论“慢综艺”时代下人文情怀的艺术处理

这两种之间就是舒缓与张弛、深度与浅显、大气与小雅的一种表诉。可以将慢综艺概括出三个特性:舒缓、深度、大气。

关于Karamata定理的一个推广

得到了一 ( 0 ,∞ )上的正可测无穷远 (无穷近 )慢变化函数的一个解析表达式 .它是著名的Karamata定理[1] 的推广 ,由此得知正可测无穷远 (无穷近 )

结合非对称最小二乘法与傅立叶变换对差分吸收光谱的解析

在分析差分吸收光谱技术中的光谱时,光谱慢变化部分拟合结果的好坏尤其关键。在光谱处理过程中,提出了结合非对称最小二乘法与傅立叶变换来解析气体吸收光谱的方法。气体的吸收光谱经傅立叶变换后得到其对应的频谱曲线,在频谱的基础上,借助非对称最小二乘法拟合出频谱中对应于吸收光谱中慢变化部分的基线。根据傅立叶变换的性质,在频谱的函数值上减去所拟合的基线值,达到去除吸收光谱中的慢变化部分的目的;进一步处理得到气体的差分吸收光谱,从而反演出气体浓度;并与传统的光谱处理方法——多项式拟合光谱慢变化的处理结果做了比较,验证了结合非对称最小二乘法与傅立叶变换来解析差分吸收光谱分析方法的可行性和优越性。

B值随机元序列的矩完全收敛性

文章在随机元序列随机有界于某非负随机变量的条件下,引入慢变化函数l和选定的函数类S,在一定的概率性条件下,得到B值独立不同分布随机元序列矩完全收敛性的充分条件,推广了有关文献的结果。

B值随机元和的完全收敛性

在B值随机元随机有界于一非负随机变量的情况下．讨论了B值独立随机元序列非随机足标和的完全收敛性，作为应用，得到了随机足标和完全收敛性的相应结果，将[5]中的一些结果推广到B值独立随机无情形，同时使[3]（d=1），[4]，[6]的相应结果成为特例．

两两NQD随机序列的完全收敛性

利用矩不等式和截尾方法,研究了两两NQD随机序列的完全收敛性,并将独立阵列的相关极限定理推广到了两两NQD阵列的情形,所得结果推广和改进了文献[6]中定理3的结论.

随机环境中分枝过程的几个极限定理

研究了随机环境中分枝链的一般模型,并讨论了它们的一些性质,在此基础引入广义的下临界分支链的概念并得到了相应的性质.最后,得到了下临界情况下P(Zn>0|ξ=θ)mn(θ)的极限理论.这些结果对研究随机环境中分枝链的灭绝时是有帮助的.

行为m-NA阵列的完全收敛性

在研究m-NA阵列行和的收敛性质的基础上,利用截尾方法和矩不等式获得了m-NA阵列的完全收敛性定理.所得结果推广了文献[9]中的研究结果(m-NA随机变量序列要弱于NA随机变量序列).

关于D(Φ_α)和D(Λ)吸引场

研究了一定条件下吸引场D(Φα)和D(Λ)的关系 ,并进一步给出判别分布函数F(x)属于D(Λ)

关于重尾分布的一些探讨

讨论了由慢变化函数形式给出的重尾分布定义,与由指数阶矩形式给出的重尾分布定义是否一致.利用分析中的极限理论等方法,证明了重尾分布的这两种定义是一致的,并给出了重尾分布子族间的相互关系.

两两NQD列的几乎处处收敛性

利用吸引域和慢变函数的概念给出两两NQD列几乎处处收敛的充分条件.

混合序列的完全收敛性

讨论了混合序列的完全收敛性,推广了[5]的定理2.

任意随机变量序列的收敛性

得到了任意随机变量序列的收敛性定理。