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第三版赵凯华陈
2023-04-23 10:18:05
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电磁学第三版赵凯华陈熙谋答案
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比较全面的中文电子电路教程
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习电子电路的朋友可以看看
2023-04-20 16:43:42
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电路与电子学
电路
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模拟电路
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基于LIF技术的光谱特征提取在油类检测中的应用
为了达到快速识别和检测油类污染物的目的,以激光诱导荧光技术为基础搭建了荧光光谱检测系统,得到0 #柴油、95 #汽油和普通煤油3种不同油种的荧光光谱,然后从荧光光谱信息中提取特征参量,将标准差、中心距和荧光峰的峰度系数作为敏感特征参量进行聚类分析,最后采用拟合曲线法求得待测样品的质量浓度。实验结果表明,LIF技术结合特征参量提取法和拟合曲线法可用于不同油类污染物的定性和定量检测,为快速识别和检测油类污染物提供了一种新思路。
2023-04-19 09:31:16
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光谱学
激光诱导
油类污染
特征参量
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Cortex-M3技术手册
Cortex M系列在处理能力基本与ARM7相同,主要是成本低,功耗小。该文档给出Cortex M3技术参考手册。
2023-04-18 23:01:41
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工学
嵌入式
1
《Linux就该这样
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》+官方文字版+完整书签
《Linux就该这样
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》2019年4月官方最新文字版,有完整书签!
2023-04-18 14:11:16
16.72MB
官方
2019年4
完整书签
文字版
1
甲醇柴油品质的拉曼光谱检测
利用拉曼光谱检测技术,对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象,划分校正集(72个)和预测集(21个)。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘(PLS)模型效果;然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入,结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型,并进行比较分析。结果表明,甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优,其校正集相关系数RC为0.9761,交互验证相关系数RCV为0.9551,校正集均方误差(RMSEC)为1.5089,交互验证均方误差(RMSECV)为2.0630;黏度的MSC-PLS模型预测效果也是最优的,RC为0.9794,RCV为0.9580,RMSEC为0.0907 mPa·s,RMSECV为0.1292 mPa·s。
2023-04-18 04:13:05
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光谱学
拉曼光谱
甲醇柴油
甲醇含量
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原理及实践配套英文版答案部分
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2023-04-15 21:43:46
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生读书报告2000字共7篇
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生读书报告2000字(共7篇)一读者简介李开复祖籍四川1961年12月出生于台湾11岁赴美求
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1988年获得卡内基梅隆大
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位并留校任教他所开发的世界上第一个非特定人连续语音识别系统被
2023-04-13 22:17:33
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高等教育
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