我们通过Cobordism理论和更高的异常匹配的非扰动工具，探索了QCD $ _ {4} $夸克物质，μ-T（化学势-温度）相图，可能的't Hooft异常和拓扑术语。 我们着重于SU（3）的双基本面上的3色夸克和3味夸克，然后分析连续和离散的全局对称性，并注意有限的组扇区。 我们输入来自T = CP或CT时间反转对称性的约束，在不可定向的时空和独特的拓扑结构上实现QCD。 检查阶段包括高密度的高T QGP（夸克胶子血浆/液体），低T ChSB（手性对称性断裂），2SC（2色超导）和CFL（3色锁定超导）。 我们介绍了一个可能有用但仅近似的较高异常，涉及离散的0形轴向和1形混合手性风味锁定中心对称，与上述四个QCD相匹配。 我们还尽可能多地征募，但未找到与规范SU（2）或SU（3）QCD $ _ {d的对称保护/丰富拓扑状态（SPTs / SET）相关的所有Hooft异常和拓扑术语 }类似的$物质理论通常通过cobordism在任何时空维度d = 2,3,4,5中出现。

我们在本文中提出了一种增强动态信道均衡的方法。 动态信道的特征和模型是发射机和接收机之间的相对速度较高，并且波传播的环境条件快速变化。 基于Jakes模型，开发了用于这种动态系统（即时变通道）的自回归模型（AR）[1]。 更具体地说，我们提出的增强均衡方法是将多级时域和频域均衡器与前馈环路结合在一起。 带下划线的炒锅为均衡方法提供了一种统一的方法，该方法同时使用时域和频域数据来增强均衡方案。 在OFDM系统中，在连续的块的时域中，每个抽头的信道系数是部分独立的，因此相关。 如果考虑到这种相关性，则可以改善信道估计。 本文中的方法通过基于多普勒频率动态选择先前的OFDM符号数量来增强均衡性能。 为了降低系统模型的复杂性，我们利用自相关和多普勒频率来动态选择将存储在存储器中的先前OFDM符号。 除了以统一的方式得出较早的结果外，提出的方法还可以提高性能，而不会对OFDM系统施加任何限制或限制，例如增加导频或循环前缀的数量。

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该程序允许使用四种最常用的 EOS：van der Waals (vdW)、Redlich-Kwong (RK)、Soave-Redlich-Kwong (SRK) 绘制二元蒸汽混合物中组分的压缩系数和逸度系数与压力的关系图）和彭罗宾逊（公关）。 系统温度是固定的，而压力是变化的。 每个cubic eos都有自己的函数文件。 主文件是“binary_mixture_fugacity.m”。 请阅读文档以获得相应的指导。

当前，复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科，其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状，首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念，然后列举了几种典型的复杂网络模型，以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点，围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果，最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.

滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析 滚动轴承故障诊断是机械工程领域的一个重要研究方向。滚动轴承是一种常见的机械元件，用于支撑和转动机械装置中的轴。然而，由于长时间使用或其他原因，滚动轴承可能会出现故障，例如磨损、裂纹或松动等。因此，及时准确地诊断滚动轴承的故障非常重要，以避免设备损坏或生产中断。 MATLAB是一种强大的科学计算和数据分析工具，广泛应用于工程、科学和技术领域。它提供了丰富的函数和工具箱，可以用于信号处理、数据分析、图像处理等各种任务。在滚动轴承故障诊断中，MATLAB可以用于处理和分析滚动轴承的振动信号，以提取特征并判断是否存在故障。 快速谱峭度和谱峭度+包络谱分析是滚动轴承故障诊断中常用的方法之一。快速谱峭度是一种用于检测信号中频率成分变化的方法，可以帮助确定滚动轴承是否存在故障。谱峭度+包络谱分析结合了快速谱峭度和包络谱分析，可以更准确地识别滚动轴承的故障类型和程度。 总之，滚动轴承故障诊断是一个重要的领域，通过使用MATLAB编写的程序和快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析等方法，可以帮助工程师和技术人员及时准确地诊断滚动轴承的

分析了不确定度 B类评定的主要特征参数———标准不确定度、合成标准不确定度、覆盖因子和扩展不确定度的计算方法,在 LabVIEW 8.2的平台上实现了系统不确定度 A类和 B类评定,并采用该系统对光辐射测试系统的不确定度进行评定。结果表明,系统运行可靠、分析快速,能够满足误差自动分析的需要,提高了测试系统数据处理的自动化程度。

CST丛书18算例31_电子设备ESD抗扰度仿真

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"互联网+"与先进制造业的融合发展成为时代的热点,文中在创新的视角下,研究"互联网+"与高新技术产业创新的融合机理,分析"互联网+"对高新技术产业的作用效果,采用了熵权-灰色关联度模型,选取2013年、2015年和2017年长江经济带11省市高新技术产业的创新数据,对"互联网+"与高新技术产业创新的融合情况进行研究。研究结果显示:"互联网+"与高新技术产业创新能力的总体融合程度较好,"互联网+"与高新技术产业创新能力的融合状况存在较为显著的区域差异性,"互联网+"对高新技术产业发展薄弱的省份关联性更强。从时间维度上看"互联网+"的创新提升效果有增强的趋势;高新技术产业的创新产出、创新转化与"互联网+"的融合水平较高,创新投入和创新支撑与"互联网+"的融合水平相对较低,"互联网+"主要通过促进高新技术产业创新产出和转化提升其创新能力水平。