基于LabVIEW的超精密磨床嵌入式监控系统

针对超精密磨削机床的监控需求,基于NI–sbRIO硬件平台开发了一套应用于超精密磨床状态监测和数据采集的嵌入式监控系统,使用FPGA对温度、振动、声发射等信息进行实时数据采集,并使用实时处理器对数据进行分析和处理,实现对机床的实时状态监测和数据存储。通过FPGA编程取代硬件数据采集卡,成本低,灵活性强。试验表明,该系统能够胜任超精密磨床的监控任务。     

数据采集系统直流增益和线性度的精确评价

介绍了两种新的精确评价数据采集系统的直流增益和线性度的方法与过程,即“按码精确评价法”和“定间距（为量化误差整数倍）精确评价法”。同时讨论了介绍了的优缺点及应用。     

数据采集系统动态特性的总体评价

数据采集系统动态特性的辨识和评价，是其总体性能评价中至关重要的一个目标。本文通过选取几个相互比较独立的指标来总体描述数据采集系统的动态特性，然后通过几个特殊的模型化方法将其动态特性分别以动态有效位数、传递函数、阶跃响应曲线和幅频特性、相频特性的方式给出，从而解决了数据采集系统动态特性的总体评价问题。     

8m×6m 风洞测控处系统

８ｍ×６ｍ风洞测控处系统以ＶＡＸ－Ⅱ为上位机，通过ＱＢＵＳ总线连接数据采集、速压控制、模型姿态角控制和数据实时分析与显示等四个子系统，完成对风洞试验的管理和数据测量与分析及显示。本文介绍了该系统的构成、主要功能和技术指标等。     

高精度温度控制方式述评

对高精度温度控制系统中常用的模拟控制方式、数字控制方式和模拟/数字控制方式作了比较,目的在于找到既能满足计量检定恒温装置所需的技术指标、又方便实用的控制方式.     

提高长线传输数字波形质量的技术措施

从两方面论述数字编码波形在长线上传输的影响因素及其改善措施。通过分析并经实验表明，长线的分布电容影响通常居诸因素之首位。改进长线驱动电路，在一定程度上，可改善其传输波形之质量。另外，可利用长线传输波形的同时，还传输供总线接口电路需要的电源能量，满足总线浮空隔离的要求，有效地抑制了共模干扰。此项技术适用于远距多路串行总线的数据采集系统。     

显微镜采集图象的自动化

介绍了一种利用ＰＣ机与单片机通讯控制显微镜载物平台作三维运动从而实现了自动搜索视场，自动聚焦的方法，文中较详细地介绍了作为自动采集系统前台控制和驱动部分的单片机系统的硬，软件结构，以及作为上位机的ＰＣ机的控制策略和软件流程，由于采用了微机技术并配以精密的机械传动机构，使得对数据的获取和分析快速，准确，克服了手动调节动作慢，误差大等问题，为以后进一步对图象信息进行分析处理提供了便利。     

英语习得与人为目的语环境的创造

"语言习得"与"语言学习"是外语教学理论研究中的两个重要概念,克拉申认为只有"习得"来的语言才能成为流利的口头表达,而"学习"只能起"监查"作用.在"学习"的条件下,通过营造人为目的语习得环境,以用为本,立足实践,学习者同样可以达到习得外语的目标.     

在PN码捕获中门限判决对TMA性能影响的分析

文章比较了在单径加性高斯白噪声(AWGN)无衰落信道环境下,利用匹配滤波器(MF)捕获方法,对不同的门限比较判决准则对系统平均捕获时间(TMA)性能的影响进行了分析;同时给出了不同门限值时系统的平均捕获时间的仿真结果,并对结果进行讨论,得出各种门限设置准则的应用环境,为捕获系统的设计与实现提供参考.     

Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples

During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level.