LMS算法自适应均衡实验
Harbin Institute of Technology
自适应信号处理实验
课程名称：自适应信号处理
设计题目：LMS算法自适应均衡器实验院系：电子与信息工程学院
专业：信息与通信工程
设计者：宋丽君
学号：11S005090
指导教师：邹斌
设计时间：2011.4.10
哈尔滨工业大学
一、实验目的
研究用LMS算法自适应均衡未知失真的线性色散信道。通过本实验加深对LMS算法的理解，并分析特征值扩散度和步长参数对收敛迭代次数的影响。二、实验原理
最小均方算法（LMS算法）是线性自适应滤波算法，包括滤波过程和自适应过程，这两个过程一起工作组成了反馈环。图1给出了自适应横向滤波器的框图。
图1 自适应横向滤波器框图
LMS算法是随机梯度算法中的一员，LMS算法的显著特点是实现简单，同时通过对外部环境的自适应，它可以提供很高的性能。由于LMS算法在计算抽头权值的迭代计算的过程中移走了期望因子，因此抽头权值的计算会受到梯度噪声的影响。但是因为围绕抽头权值起作用的反馈环像低通滤波器，平均时间常数与步长参数μ成反比，所以通过设置较小的μ可以让自适应过程缓慢的进行，这样梯度噪声对抽头权值的影响在很大程度上可以滤除，从而减少失调的影响。LMS算法在一次迭代中需要2M+1次复数乘法和2M次复数加法，计算的复杂度为O(M),M 为自适应滤波器中抽头权值的数目。
LMS算法广泛地应用于自适应控制、雷达、系统辨识及信号处理等领域。主要应用有：处理时变地震数据的自适应反卷积，瞬态频率的测量，正弦干扰的自适应噪声消除，自适应谱线增强，自适应波束形成。
三、 实验内容
在实验中假设所使用的数据是实数，进行研究的系统框图如下图2所示。随机数发生器1产生用来探测信道的测试信号n x ；随机数发生器2用来干扰。信道输出的白噪声源()v n 。这两个随机数发生器是彼此独立的。自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道畸变。经过适当延迟，随机数发生器1也提供用做训练序列的自适应均衡器的期望响应。
)
n
图2 自适应均衡实验框图
加到信道输入的随机序列{}n x 由伯努利序列组成，1n x =±，随机变量n x 具有零均值和单位方差。信道的脉冲响应用升余弦表示为：
20.51cos (2)1,2,30n n n h W n π?????+-=? ???=????
???
为其他
（1）
其中参数W 控制均衡器抽头输入的相关矩阵的特征值分布()R χ，并且特征值分布随着W 的增大而扩大。随机数发生器2产生的序列n v 具有零均值，方差
20.001v σ=。
均衡器具有11M =个抽头。由于信道的脉冲响应n h 关于2n =对称。那么均衡器的最优抽头权值on w 在5n =对称。因此，信道的输入n x 被延时了257?=+=个样值，以便提供均衡器的期望响应。通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时
?，LMS 算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。
实验分为相同的两个部分，用来估计基于LMS 算法的自适应均衡器的响应，
以便改变特征值扩散度()R χ与步长参数μ。在描述这个结果之前，我们首先计算11个抽头均衡器相关矩阵R 的特征值。
在时刻n ，均衡器第1个抽头输入为：()()()3
k 1n n k u h x n k v ==-+∑
其中所有参数均为实数。因此，均衡器输入的11个抽头
()()()n-1,,10u n u n -，u 相关矩阵R 是一个对称的1111?矩阵。此外，因为其
脉冲响应n h 仅当n=1,2,3时是非零的，且噪声过程()v n 是零均值、方差为2v σ的白噪声，因此相关矩阵是R 是主对角线的，如以下特殊结构所示：
()()()
()()()()()()()()()()()()0120010120210100
2100
0000r r r r r r r r r r r R r r r r ??
?
?????=?
??????
?????
其中 ()222
21230v r h h h σ
=+++ ()12231r h h h h =+ ()132r h h =
由信道脉冲响应可知道参数123,,h h h 由参数W 的值来确定。 下表1列出了自适应均衡实验参数小结：
表1：自适应均衡实验参数小结
具体的两部分实验内容如下：
1. 特征值扩散度的影响
步长参数固定为0.075μ=。选择这个值的根据是：步长参数μ必须小于
max 1λ，其中max 1λ表示相关矩阵R 的最大特征值。 2. 步长参数的影响
固定参数W 的值为3.1，从而均衡器抽头输入相关矩阵的特征值扩散度为11.1238。步长参分别取0.075、0.025、0.0075。
四、 程序框图
主程序流程框图 LMS 算法流程图
图3实验程序流程和LMS 算法流程图
五、实验结果
图4中四条线，由下至上分别对应参数W值：2.9，3.1，3.3，3.5
μ=，改变特征值扩散度] 图4 自适应均衡LMS算法学习曲线[0.075
k
W=2.9
024
681012
W=3.1
W=3.3k
W=3.5
图5 四个不同特征值扩散度的自适应均衡器的集平均脉冲响应
0500
10001500
10
-3
10
-2
10
-1
10
10
1
迭代次数
集平均平方误差
图6 改变步长时LMS 算法学习曲线
图6中，蓝线对应步长为0.0075，红线对应步长为0.025，绿线对应步长0.075。
六、 结果分析
图4中四条线，由上至下分别对应参数W 值：3.5，3.3，3.1，2.9。对于每一个特征值扩散度，经过200次独立计算机实验，通过对瞬时误差()2e n 与n 的
关系曲线平均，可获得自适应滤波器的集平均学习曲线。由图可以看出，特征值扩散度变化范围的扩大降低了自适应均衡器的收敛速率，同时也提高了平均平方误差的稳态值。
在图5中，对于四个感兴趣的特征值分布，我们画出了1000次迭代后自适应均衡器的集平均脉冲响应。这个结果基于200次独立实验。我们看到，在每种情况下自适应均衡器的脉冲响应关于中心抽头对称，这正是我们希望看到的。从一个特征值扩散度到另一个特征值扩散度，其脉冲响应的变化仅仅反映信道脉冲响应相应变化的影响。
通过图6显示，证明了自适应均衡器收敛速率在很大程度上取决于步长参数。当步长参数较大时（如0.075），均衡器收敛到稳态需120次迭代。当步长较小时（如0.0075），收敛速率降低超过一个数量级。该结果也表明平均均方误差稳态值随着步长参数值的变大而增大。
几个哲学思想实验
想过什么是哲学吗？可能大家都不是很说的清楚。看看下面这些“史上最著名的10个思想实验”，可能你对哲学会有自己的理解了。 10．电车难题（The Trolley Problem） “电车难题”是伦理学领域最为知名的思想实验之一，其内容大致是：一个疯子把五个无辜的人绑在电车轨道上。一辆失控的电车朝他们驶来，并且片刻后就要碾压到他们。幸运的是，你可以拉一个拉杆，让电车开到另一条轨道上。但是还有一个问题，那个疯子在那另一条轨道上也绑了一个人。考虑以上状况，你应该拉拉杆吗？ 解读： 电车难题最早是由哲学家Philippa Foot提出的，用来批判伦理哲学中的主要理论，特别是功利主义。功利主义提出的观点是，大部分道德决策都是根据“为最多的人提供最大的利益”的原则做出的。从一个功利主义者的观点来看，明显的选择应该是拉拉杆，拯救五个人只杀死一个人。但是功利主义的批判者认为，一旦拉了拉杆，你就成为一个不道德行为的同谋——你要为另一条轨道上单独的一个人的死负部分责任。然而，其他人认为，你身处这种状况下就要求你要有所作为，你的不作为将会是同等的不道德。总之，不存在完全的道德行为，这就是重点所在。许多哲学家都用电车难题作为例子来表示现实生活中的状况经常强迫一个人违背他自己的道德准则，并且还存在着没有完全道德做法的情况。 9．空地上的奶牛（The Cow in the field） 认知论领域的一个最重要的思想实验就是“空地上的奶牛”。它描述的是，一个农民担心自己的获奖的奶牛走丢了。这时送奶工到了农场，他告诉农民不要担心，因为他看到那头奶牛在附件的一块空地上。虽然农民很相信送奶工，但他还是亲自看了看，他看到了熟悉的黑白相间的形状并感到很满意。过了一会，送奶工到那块空地上再次确认。那头奶牛确实在那，但它躲在树林里，而且空地上还有一大张黑白相间的纸缠在树上，很明显，农民把这张纸错当成自己的奶牛了。问题是出现了，虽然奶牛一直都在空地上，但农民说自己知道奶牛在空地上时是否正确？ 解读： 空地上的奶牛最初是被Edmund Gettier用来批判主流上作为知识的定义的JTB（justified true belief）理论，即当人们相信一件事时，它就成为了知识；这件事在事实上是真的，并且人们有可以验证的理由相信它。在这个实验中，农民相信奶牛在空地上，且被送奶工的证词和他自己对于空地上的黑白相间物的观察所证实。而且经过送奶工后来的证实，这件事也是真实的。尽管如此，农民并没有真正的知道奶牛在那儿，因为他认为奶牛在那儿的推导是建立在错误的前提上的。Gettier利用这个实验和其他一些例子，解释了将知识定义为JTB 的理论需要修正。 8．定时炸弹（The Ticking Time Bomb） 如果你关注近几年的政治时事，或者看过动作电影，那么你对于“定时炸弹”思想实验肯定很熟悉。它要求你想象一个炸弹或其他大规模杀伤性武器藏在你的城市中，并且爆炸的倒计时马上就到零了。在羁押中有一个知情者，他知道炸弹的埋藏点。你是否会使用酷刑来获取情报？ 解读：
基于LMS算法的自适应组合滤波器中英文翻译
Combined Adaptive Filter with LMS-Based Algorithms ′ Abstract: A combined adaptive ?lter is proposed. It consists of parallel LMS-based adaptive FIR ?lters and an algorithm for choosing the better among them. As a criterion for comparison of the considere d algorithms in the proposed ?lter, we take the ratio between bias and variance of the weighting coef?cients. Simulations results con?rm the advantages of the proposed adaptive ?lter. Keywords: Adaptive ?lter, LMS algorithm, Combined algorithm,Bias and var iance trade-off 1．Introduction Adaptive ?lters have been applied in signal processing and control, as well as in many practical problems, [1, 2]. Performance of an adaptive ?lter depends mainly on the algorithm used for updating the ?lter weighting coef?ci ents. The most commonly used adaptive systems are those based on the Least Mean Square (LMS) adaptive algorithm and its modi?cations (LMS-based algorithms). The LMS is simple for implementation and robust in a number of applications [1–3]. However, since it does not always converge in an acceptable manner, there have been many attempts to improve its performance by the appropriate modi?cations: sign algorithm (SA) [8], geometric mean LMS (GLMS) [5], variable step-size LMS(VS LMS) [6, 7]. Each of the LMS-bas ed algorithms has at least one parameter that should be de?ned prior to the adaptation procedure (step for LMS and SA; step and smoothing coef?cients for GLMS; various parameters affecting the step for VS LMS). These parameters crucially in?uence the ?lter output during two adaptation phases:transient and steady state. Choice of these parameters is mostly based on some kind of trade-off between the quality of algorithm performance in the mentioned adaptation phases. We propose a possible approach for the LMS-based adaptive ?lter performance improvement. Namely, we make a combination of several LMS-based FIR ?lters with different parameters, and provide the criterion for choosing the most suitable algorithm for different adaptation phases. This method may be applied to all the
土工试验方法标准(作业指导书)
1 试样制备 1.1试样制备 1.1.1本试验方法适用于颗粒粒径小于60mm的原状土和扰动土。 1.1.2根据力学性质试验项目要求，原状土样同一组试样间密度的允许差值为0.03g/cm3；扰动土样同一组试样的密度与要求的密度之差不得大于± 0.01g/cm3，一组试样的含水率与要求的含水率之差不得大于±1%。 1.1.3试样制备所需的主要仪器设备，应符合下列规定： 1细筛：孔径0.5mm、2mm。 2洗筛：孔径0.075mm。 3台秤和天平：称量10kg，最小分度值5g；称量5000g，最小分度值1g；称量1000g，最小分度值0.5g；称量500g，最小分度值0.1g；称量200g，最小分度值0.01g。 4环刀：不锈钢材料制成，内径61.8mm和79.8mm，高20mm。 5击样器。 6压样器。 7其他：包括切土刀、钢丝锯、碎土工具、烘箱、保湿缸、喷水设备等。 1.1.4原状上试样制备，应按下列步骤进行： 1将土样筒按标明的上下方向放置，剥去蜡封和胶带，开启土样筒取出土样。检查土样结构，当确定土样已受扰动或取土质量不符合规定时，
不应制备力学性质试验的试样。 2根据试验要求用环刀切取试样时，应在环刀内壁涂一薄层凡上林，刃口向下放在土样上，将环刀垂直下压，并用切主刀沿环刀外侧切削土样，边压边削至土样高出环刀，根据试样的软硬采用钢丝据或切土刀整平环刀两端土样，擦净环刀外壁，称环刀和土的总质量。 3从余土中取代表性试样测定含水率、界限含水率等项试验的取样。 4切削试样时，应对土样的层次、气味、颜色、夹杂物、裂缝和均匀性进行描述，对低塑性和高灵敏度的软土，制样时不得扰动。 1.1.5扰动土试样的备样，应按下列步骤进行： 1将土样从土样筒或包装袋中取出，对土样的颜色、气味、夹杂物和土类及均匀程度进行描述，并将土样切成碎块，拌和均匀，取代表性土样测定含水率。 2对均质和含有机质的土样，宜采用天然含水率状态下代表性土样，供颗粒分析、界限含水率试验。对非均质土应根据试验项目取足够数量的土样，置于通风处凉干至可碾散为止。对砂土和进行比重试验的土样宜在105～110°C温度下烘干，对有机质含量超过5%的土、含石膏和硫酸盐的土，应在65～70°C温度下烘干。 3将风干或烘干的土样放在橡皮板上用木碾碾散，对不含砂和砾的土样，可用碎土器碾散（碎土器不得将土粒破碎）。 4对分散后的粗粒土和细粒土，应按要求过筛。对含细粒土的砾质土，
自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.
自适应滤波 第1章绪论 (1) 1．1自适应滤波理论发展过程 (1) 1．2自适应滤波发展前景 (2) 1．2．1小波变换与自适应滤波 (2) 1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3) 第2章线性自适应滤波理论 (4) 2．1最小均方自适应滤波器 (4) 2．1．1最速下降算法 (4) 2．1．2最小均方算法 (6) 2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7) 第3章仿真 (12) 3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12) 3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15) 组别：第二小组 组员：黄亚明李存龙杨振
第1章绪论 从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过 程称为滤波。相应的装置称为滤波器。实际上，一个滤波器可以看成是 一个系统，这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、 或者希望得到的有用信号，即期望信号。滤波器可分为线性滤波器和非 线性滤波器两种。当滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波器称为线 性滤波器，当滤波器的输出为输入的非线性函数时，该滤波器就称为非线 性滤波器。 自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。 1．1自适应滤波理论发展过程 自适应技术与最优化理论有着密切的系。自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有／无约束条件的极值优化问题的。 1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。并利用Wiener．Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。基于这～准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。20世纪60年代初，卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论，在时间域上提出 了状态空间方法，提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法，并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波，克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性，并获得了广泛的应用。这种基于MMSE准则的对于动态系统的离散形式递推算法即卡尔曼滤波算法。这两种算法都为自适应算法奠定了基础。 从频域上的谱分析方法到时域上的状态空间分析方法的变革，也标志 着现代控制理论的诞生。最优滤波理论是现代控制论的重要组成部分。在控制论的文献中，最优滤波理论也叫做Kalman滤波理论或者状态估计理论。 从应用观点来看，Kalman滤波的缺点和局限性是应用Kalman滤波时要求知道系统的数学模型和噪声统计这两种先验知识。然而在绝大多数实际应用问题中，它们是不知道的，或者是近似知道的，也或者是部分知道的。应用不精确或者错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器将使滤波器性能变坏，导致大的状态估计误差，甚至使滤波发散。为了解决这个矛盾，产生了自适应滤波。 最早的自适应滤波算法是最小JY(LMS)算法。它成为横向滤波器的一种简单而有效的算法。实际上，LMS算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权 值。1996年Hassibi等人证明了LMS算法在H。准则下为最佳，从而在理论上证明了LMS算法具有孥实性。自Widrow等人1976年提出LMs自适应滤波算法以来，经过30多年的迅速发展，已经使这一理论成果成功的应用到通信、系统辨识、信号处理和自适应控制等领域，为自适应滤波开辟了新的发展方向。在各种自适应滤波算法中，LMS算法因为其简单、计算量小、稳定性好和易于实现而得到了广泛应用。这种算法中，固定步长因子μ对算法的性能有决定性的影响。若μ较小时，算法收敛速度慢，并且为得到满意的结果需要很多的采样数据，但稳态失调误差
土工试验方法标准上传
目录 1．总则--------------------------------------------------------- 3 2．术语、符号-------------------------------------------------3 3. 试样制备----------------------------------------------------5 4. 含水率试验-------------------------------------------------7 5. 密度试验----------------------------------------------------8 6. 颗粒分析试验----------------------------------------------8 6.2 粘粒分析移液管法试验----------------------------------10 7. 液塑限含水率试验----------------------------------------12 8 固结/黄土湿陷试验---------------------------------------13 9. 直接剪切试验---------------------------------------------17
土工试验方法 1．总则 1.0.1 为了测定土的基本工程性质,统一试验方法,为本工程设计和施工提供了可靠的参数,特制定本标准。 1.0.2 本标准适用于工业与民用建筑、水利、交通等各类工程的地基与填筑土料的基本工程性质试验。 1.0.3 土工试验资料的整理，应通过对样本（试验测得的数据）的研究来估计土体单元特征及其变化的规律，使土工试验的成果为工程设计和施工提供准确可靠的土性指标，试验结果的分析整理应附录A进行。 1.0.4 土工试验所用的仪器、设备应按现行国家标准《土工仪器的基本参数及通用技术条件》GB/T15406采用，并定期按现行有关规程进行检定和校准。 1.0.5土工试验方法除应遵守本标准外，商应符合有关现行强制性国家标准。 2．术语、符号 2.1 术语 2.1.1 校准 在规定条件下，为确定计量仪器和测量系统的示值或实物量具有所代表的值与相对应的被测量的已知值之间关系的一组操作。 2.1.2 测力计 强度试验时所用的钢环或负荷传感器。 2.1.3 平行测定 在相同条件下，采用两个以上的试样同时进行试验。 2.1.4 抗剪强度参数 表征土体抗剪切性能的指标，包括粘聚力和内摩擦角。 2.1.5 土试样 用于试验的具有代表性的土样。 2.2 符号 2.2.1 尺寸和时间
初中中学物理思想方法
初中中学物理思想方法文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
初中常见的探究问题的物理方法有：1、控制变量法： 把其中的一个或几个因素用人为的方法控制起来，使它保持不变，然后来比较，研究其他两个变量之间的关系，这种研究问题的科学方法就是“控制变量法”。例： ⑴电流I与导体电阻R和它两端电压U的关系； ⑵压强与压力和受力面积的关系； ⑶导体的电阻与长度、横截面积、材料的关系。 2、（理想）模型法： 为了更形象，更直观地表示某一种物理现象或物理规律，利用科学抽象的方法，抽象出简单直观的物理模型，利用物理模型研究物理问题。这种方法就叫做（理想）模型法。例： ⑴太阳系模型代表原子结构， ⑵光线描述光的传播； ⑶磁感线描述磁场 ⑷用简单的线条代表杠杆。 3、转换法： 一些看不见，摸不着的物理现象，不好直接认识它，我们常根据它们表现出来的看的见、摸得着的现象来间接认识它们。在物理学中有一些微观的或不易观察的现象，经常把这些现象通过转化，成为容易观察到的现象，这种方法就叫做转换法。例：
⑴分子的运动情况通过扩散现象来认识； ⑵电流的大小（存在）通过电流的热效应、磁效应来认识； ⑶磁场的存在通过磁场中小磁针的偏转来认识并研究它。 ⑷音叉的振动通过乒乓球被弹起来认识； ⑸拉力的大小通过弹簧伸长的长度来体现 ⑹温度的高低通过温度计中液柱的高度（体积）来体现 4、放大法： 在实验中，为了更好、更方便地对实验中一些微小量的测量与显示，对一些量进行适当放大的方法。例： ⑴形变放大：如右图所示，在压力作用下，玻璃瓶发生形变，将容积的变化通过红色水，转化为细玻璃管中的红色小柱长度的变化。 ⑵减小斜面倾角，如伽利略的斜面实验的结果是“放大了时间” 5、理想实验法（实验推理法）： 有一些物理现象，由于受实验条件所限，无法直接验证，需要我们先进行实验，再进行合理推理得出正确结论，理想实验法也叫做实验推理法，就是在物理实验的基础上加上合理的科学的推理得出结论的方法就叫做理想实验法。例： ⑴真空不能传声。 ⑵牛顿第一定律——物体如果不受力的作用将保持原来的速度和方向做匀速直线运动。 6、叠加法：
检验和试验方法技术标准
（检验和试验方法技术标准） 禁止和限制使用的环境物质要求
2005 发布实施 目次 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1 范围 (4) 2 引用规范性文件 (5) 3 术语和定义 (5) 3.1 环境物质 (5) 3.2 含有 (5) 3.3 杂质 (5) 3.4 管理级别 (5) 3.5 CAS (6) 3.6 禁止使用 (6) 3.7 N.D. (6) 4 环境物质管理的要求 (6) 4.1 环境物质描述 (6) 4.2 RoHS指令规定的禁止使用物质在电气设备中的主要用途 (7) 4.3 环境物质使用和控制要求 (8) 4.4 包装材料限制物质（重金属）Heavy metal in packing material (14) 4.5 电池限制物质要求 (16) 5 环境物质测试 (17) 5.1 总要求 (17) 5.2 包装材料重金属含量Heavy metal in packing material (18) 5.3 测试设备要求 (19) 附录A （资料性附录）禁止和限制使用的环境物质相关法律法规和使用实例说明 (19)
前言 本标准属于中兴通讯股份有限公司绿色产品标准中的环境物质要求部分。 本标准通过明确中兴通讯产品的部件或设备中所含环境管理物质中的禁止使用物质和限制使用物质，使ZTE产品符合环保要求、遵守法令、保护地球环境以及减轻系统影响。 本标准的附录A是资料性。 。 。 部提出，技术中心规划发展部归口。 本标准起草部门：。 本标准主要起草人： 本标准于2005年3月首次发布。 本标准于2005年*月首次修订。 本标准修订人：
第二章物理实验研究的基本思想及方法第二节物理实验研究与设计思想方法二作业.doc
第二章物理实验研究的基本思想及方法 第二节物理实验研究与设计思想方法（二）作业 简答?论述 1.物理实验研究的基本思想及实验的观点是什么？ 答：物理学家们在进行物理学研究时，通常采用下列方法：首先，通过观察与实验认识研究对象的主要特征；接着，凭借理性思维提出假说，设法建立理想模型，运用数学语言对假说进行定量描述；最后，用实验对定量描述的内容加以检验和修正，使假说成为科学结论从而完成建立物理理论的第一个“循环”。随着研究的深入，可能会出现一些理论解释不了的新问题，需要采用更先进的观察实验手段、数学手段或其他手段进入下一个层次的循环，以达到认识的深入和理论的更趋合理和完善。可见，物理学是以实验为基础的科学，即实验的观点。 物理科学研究中的实验，可以是一种探求未知自然的观测活动，也可以是在人为地控制或模拟物理现象，人为创设的、能排除各种干扰、突出主要因素的条件下，利用各种仪器或手段，去观测和研究物理现象的发生及变化规律的活动。 物理学及自然科学研究从通过观察与实验认识研究对象的主要特征开始，经过提出假说建立理想模型，到最后用实验检验和修正，建立科学的物理理论。物理学是以实验为基础的科学。在物理学发展中，物理实验方法是物理学家研究物理学的重要方法。 2.物理实验在科学研究中的作用及特点是什么？ 答：物理实验研究与设计的核心是设计和选择实验方案，并在实验中检验方案的正确性与合理性，根据实验精度的要求及提供的主要仪器，选择实验测量及测量方法，确定测量条件等。其次，物理实验研究与设计具有综合性、探索性和密切结合科研应用实际的特点。在解决问题的过程中往往需综合运用力学、热学、电磁学和光学等实验中所学的基本实验原理和实验方法。 在物理实验教学过程中所遇到的实验方法，大多是前人创造和总结出来的科学方法，我们学习应用这些方法，一方面是学习它、掌握它、运用它，但更主要的是积累前人正确的创新思维方法，从中吸取规律性的认识，并在未来的工作中去创造和开拓。这就是进行物理实验研究与设计的主要目的。例如麦克尔逊实验古老的物理思想仍然应用于现代科技前沿。 3.物理实验的主要测量方法有哪些？ 答：常用的测量方法有： ⑴比较法 ①直接比较法 ②间接比较法 ③比较系统法 ⑵补偿法 ⑶放大法 ①机械放大法 ②累计放大法 ③电学放大法 ④光学放大法 ⑷转换法 ①参量换测法 ②能量换测法
LMS算法
自适应信号处理算法（LMS算法） 近来有许多同学想我询问LMS算法的仿真程序，这里提供一个从别处下载下来的，要验证。%自适应信号处理算法 clear all； hold off； sysorder=5; %抽头数 N=1000; %总采样次数 n1=randn(N,1);%产生高斯随机系列 n2=randn(N,1); [b,a]=butter(2,0.25); Gz=tf(b,a,-1); %逆变换函数 h=[0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;]; %信道特性向量 y = lsim(Gz,n1);%加入噪声 noise = n2 * std(y)/(10*std(n2));%噪声信号 d = y + noise;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 y(n)= w' * u;%系统输出 e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 if n < 20 mu=0.32; else mu=0.15; end
w = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程end %检验结果 for n = N+1 : totallength u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w' * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,'r'); title('系统输出') ; xlabel('样本') ylabel('实际输出') figure semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标title('误差曲线') ; xlabel('样本') ylabel('误差矢量') figure%作图 plot(h, 'k+') hold on plot(w, 'r*') legend('实际权矢量','估计权矢量') title('比较实际和估计权矢量') ;
高考物理实验的基本思想方法
2019年高考物理实验的基本思想方法 2019年高考物理实验的基本思想方法 1.等效法 等效法是科学研究中常用的一种思维方法.对一些复杂问题采用等效法，可将其变换成理想的、简单的、已知规律的过程来处理，常使问题的解决得以简化.因此，等效法也是物理实验中常用的方法.如在验证力的平行四边形定则的实验中，要求用一个弹簧秤单独拉橡皮条时，要与用两个互成角度的弹簧秤同时拉橡皮条时产生的效果相同使结点到达同一位置O，即要在合力与两分力等效的条件下，才能找出它们之间合成与分解时所遵循的关系平行四边形定则.又如在验证动量守恒定律的实验中，用小球的水平位移代替小球的水平速度；在验证牛顿第二定律的实验中，通过调节木板的倾斜度使重力的分力抵消摩擦力而等效于物体不受摩擦力作用.还有，电学实验中电流表的改装、用替换法测电阻等，都是等效法的应用. 2.转换法 将某些不易显示、不易直接测量的物理量转化为易于显示、易于测量的物理量的方法称为转换法(间接测量法).转换法是物理实验常用的方法.如：弹簧测力计是把力的大小转换为弹簧的伸长量；打点计时器是把流逝的时间转换成振针的周期性振动；电流表是利用电流在磁场中受力，把电流转化为指
针的偏转角；用单摆测定重力加速度g是通过公式T=2把g 的测量转换为T和L的测量，等等. 3.留迹法 留迹法是利用某些特殊的手段，把一些瞬间即逝的现象(如位置、轨迹等)记录下来，以便于此后对其进行仔细研究的一种方法.留迹法也是物理实验中常用的方法.如：用打点计时器打在纸带上的点迹记录小车的位移与时间之间的关系；用描迹法描绘平抛运动的轨迹；在测定玻璃的折射率的实验中，用大头针的插孔显示入射光线和出射光线的方位；在描绘电场中等势线的实验中，用探针通过复写纸在白纸上留下的痕迹记录等势点的位置等等，都是留迹法在实验中的应用. 4.累积法 累积法是把某些难以直接准确测量的微小量累积后测量，以提高测量的准确度的一种实验方法.如：在缺乏高精密度的测量仪器的情况下测细金属丝的直径，常把细金属丝绕在圆柱体上测若干匝的总长度，然后除以匝数就可求出细金属丝的直径；测一张薄纸的厚度时，常先测出若干页纸的总厚度，再除以被测页数即所求每页纸的厚度；在用单摆测定重力加速度的实验中，单摆周期的测定就是通过测单摆完成多次全振动的总时间除以全振动的次数，以减小个人反应时间造成的误差影响等. 5.模拟法
ASTM击实试验标准试验方法D a
Ｄesignation: D 69８—ＯOaε1 击实试验标准试验方法 1、范围 1、1这些试验方法适用于实验室击实方法,以确定土得含水率与干重度之间得关系(击实曲线),在直径为４或6in、(10１.６或1５２。4-ｍm)模子里,重为５、5—lｂf(２4。４-N)得重锤从1２ｉn.(３0５ｍm)得高度掉落,产生1２,４00(600)得击实作用力。 注释1— 注释２－ 1.2这些试验方法仅应用于含30%或更少质量得保留在—ｉn。(19.0—mm)筛上得土(材料)。 注释３— １。3 提供三种供选择得方法。使用得方法应按规范说明得,规范为试验材料得说明。如果没有指定方法,方法得选择应基于材料等级、
1。3、1 方法A: １、3.1。1模子-直径4iｎ。(101、6-mm)。 1.3.１.２材料—通过No.4(4。75—mm)号筛。 1.3.1、3 分层—三层。 １、３。1。4每层击数-25、 1、3。1、５用料－如果保留在Ｎo.4(４、7５—mm)号筛得质量含量为２0％或就是更少得材料可使用。 1。３。1.6 其它用料-如果方法没有明确指定,符合等级要求得材料都可能被方法B或C使用。 1。3.2 方法B: １、3、２。１模子-直径4in。(101、6—mm)。 1、3、２。2材料—通过－iｎ。(9.５-mm)筛。 １.3。2、３分层－三层、 １.3.2.4每层击数—２5击。 1、3、 2、５用料-如果保留在Ｎo.4(4、75-mm)号筛得质量含量超过20%得材料与保留在-iｎ、(９.5-mm)筛得质量含量为20％或更少得材料可使用。 1、3。 2、6 其它用料—如果该方法中没有明确指定,符合等级要求得材料可能被试验方法C使用。 1。3、3 方法C: 1。3。3。１模子－直径6-in.(１52。4－mｍ)、 1、３、３、2材料－通过－inｃh(19、0-mm)筛。 1。３.3.3层数—三层。 1。３。3、4 每层击数－５6击、 1.３.3.５用料—如果保留在—ｉn。(9、5—mm)筛得质量含量超过20％得材料与保留在－ｉncｈ(１９。0-mm)筛得质量含量超过30％得材料可使用。 1。3.４直径6-iｎ、(152、４-mｍ)得模子不能用在试验方法A或就是Ｂ、注释4- 1、4 如果试验含有超过质量百分数超过5%得超粒径部分(粗粒),则该材料在
2021年高中物理实验的十种思想方法
高中物理实验的十种思想方法 欧阳光明（2021.03.07） 一、直接比较法 高中物理的某些实验，只需定性地确定物理量间的关系，或将实验结果与标准值相比较，就可得出实验结论的，这即是直接比较法。如在“研究电磁感应现象”的实验中，可在观察记录的基础上，经过比较和推理，得出产生感应电流的条件和判定感应电流的方向的方法。 二、等效替代法 等效替代法是科学研究中常用的一种思维方法。对一些复杂问题采用等效方法，将其变换成理想的、简单的、已知规律的过程来处理，常可使问题的解决得以简化。因此，等效法也是物理实验中常用的方法。如在“验证力的平行四边形定则”的实验中，要求用一个弹簧秤单独拉橡皮条时，要与用两个弹簧秤互成角度同时拉橡皮条产生的效果相同——使结点到达同一位置O，即要在合力与分力等效的条件下，才能找出它们之间合成与分解时所遵守的关系——平行四边形定则；在“碰撞中的动量守恒”实验中，用小球的水平位移代替小球的水平速度；画电场中等势线分布时用电流场模拟静电场；验证牛顿第二定律时调节木板倾角，用重力的分力抵消摩擦力的影响，等效于小车不受阻力等等。 三、控制变量法 控制变量法即在多因素的实验中，可以先控制一些物理量不变，依次研究某一个因素的影响。如牛顿第二定律实验中可以先保持质量一定，研究加速度和力的关系；再保持力一定，研究加速度和质量的关系。在研究欧姆定律的实验中，先控制电阻一定，研究电流与电压的关系，再控制电压一定，研究电流和电阻的关系。 四、累积法 把某些用常规仪器难以直接准确测量的微小量累积将小量变大量测量，以提高测量的准确度减小误差。如在缺乏高精密度的测量仪器的情况下测细金属丝的直径，常把细金属丝绕在圆柱体上测若干匝的总长度，然后除以匝数可求细金属丝的直径；测一张薄纸的厚度时，常先测量若干页纸的总厚度，再除以被测页数而求每页纸的厚度；在“用单摆测重力加速度” 的实验中，单摆周期的测定就是通过测单摆完成多次全振动的总时间除以全振动的次数，以减少个人反应时间造成的误差影响。 五、模拟法 有时受客观条件的限制，不能对某些物理现象进行直接实验和测量，于是就人为地创造一定的模拟条件，在这样模拟的条件下进行实验。模拟法是一种间接实验的方法，它是通过与原型相似的模
常用试验方法标准名称
常用标准名称一览表 序号检测标准编号（含年号） 1 GB/T2910.1-2009《纺织品定量化学分析第1部分：试验通则》 2 GB/T2910.2-2009《纺织品定量化学分析第2部分：三组分纤维混合物》 3 GB/T2910.3-2009《纺织品定量化学分析第3部分：醋酯纤维与某些其他纤 维的混合物（丙酮法）》 4 GB/T 2910.4-2009《纺织品定量化学分析第4部分：某些蛋白质纤维与某些 其他纤维的混合物(次氯酸盐法)》 5 GB/T 2910.5-2009《纺织品定量化学分析第5部分：粘胶纤维、铜氨纤维或莫代尔纤维与棉的的混合物(锌酸钠法)》 6 GB/T 2910.6-2009《纺织品定量化学分析第6部分：粘胶纤维、某些铜氨纤维、莫代尔纤维或莱赛尔纤维与棉的混合物(甲酸-氯化锌法)》 7 GB/T 2910.7-2009《纺织品定量化学分析第7部分：聚酰胺纤维与某些其 他纤维混合物(甲酸法)》 8 GB/T 2910.8-2009《纺织品定量化学分析第8部分：醋酯纤维与三醋酯纤维 混合物(丙酮法)》 9 GB/T 2910.9-2009《纺织品定量化学分析第9部分：醋酯纤维于三醋酯纤维 混合物(苯甲醇法)》 10 GB/T 2910.10-2009《纺织品定量化学分析第10部分：三醋酯纤维或聚乳酸纤维与某些其他纤维的混合物(二氯甲烷法)》 11 GB/T 2910.11-2009《纺织品定量化学分析第11部分：纤维素纤维与聚酯纤 维的混合物(硫酸法)》 12 GB/T 2910.12-2009《纺织品定量化学分析第12部分：聚丙烯腈纤、某些改性聚丙烯腈纤维、某些含氯纤维或某些弹性纤维与某些其他纤维的混合物(二甲基甲酰胺法)》 13 GB/T 2910.13-2009《纺织品定量化学分析第13部分：某些含氯纤维与其他纤 维的混合物(二硫化碳_/丙酮法)》 14 GB/T 2910.14-2009《纺织品定量化学分析第14部分：醋酯纤维与某些含氯 纤维的混合物(冰乙酸法)》 15 GB/T 2910.15-2009《纺织品定量化学分析第15部分：黄麻与某些动物纤维 的混合物(含氮量法)》 16 GB/T 2910.16-2009《纺织品定量化学分析第16部分：聚丙烯纤维与某些其 他纤维的混合物(二甲苯法)》 17 GB/T 2910.17-2009《纺织品定量化学分析第17部分：含氯纤维(氯乙烯均聚物)与某些其他纤维的混合物(硫酸法)》
高中物理实验的十种思想方法(一)
高中物理实验的十种思想方法（一） 一、直接比较法 高中物理的某些实验，只需定性地确定物理量间的关系，或将实验结果与标准值相比较，就可得出实验结论的，这即是直接比较法。如在“研究电磁感应现象”的实验中，可在观察记录的基础上，经过比较和推理，得出产生感应电流的条件和判定感应电流的方向的方法。 二、等效替代法 等效替代法是科学研究中常用的一种思维方法。对一些复杂问题采用等效方法，将其变换成理想的、简单的、已知规律的过程来处理，常可使问题的解决得以简化。因此，等效法也是物理实验中常用的方法。如在“验证力的平行四边形定则”的实验中，要求用一个弹簧秤单独拉橡皮条时，要与用两个弹簧秤互成角度同时拉橡皮条产生的效果相同——使结点到达同一位置O，即要在合力与分力等效的条件下，才能找出它们之间合成与分解时所遵守的关系——平行四边形定则；在“碰撞中的动量守恒”实验中，用小球的水平位移代替小球的水平速度；画电场中等势线分布时用电流场模拟静电场；验证牛顿第二定律时调节木板倾角，用重力的分力抵消摩擦力的影响，等效于小车不受阻力等等。 三、控制变量法 控制变量法即在多因素的实验中，可以先控制一些物理量不
变，依次研究某一个因素的影响。如牛顿第二定律实验中可以先保持质量一定，研究加速度和力的关系；再保持力一定，研究加速度和质量的关系。在研究欧姆定律的实验中，先控制电阻一定，研究电流与电压的关系，再控制电压一定，研究电流和电阻的关系。 四、累积法 把某些用常规仪器难以直接准确测量的微小量累积将小量 变大量测量，以提高测量的准确度减小误差。如在缺乏高精密度的测量仪器的情况下测细金属丝的直径，常把细金属丝绕在圆柱体上测若干匝的总长度，然后除以匝数可求细金属丝的直径；测一张薄纸的厚度时，常先测量若干页纸的总厚度，再除以被测页数而求每页纸的厚度；在“用单摆测重力加速度” 的实验中，单摆周期的测定就是通过测单摆完成多次全振动的总时间除以全振动的次数，以减少个人反应时间造成的误差影响。 五、模拟法 有时受客观条件的限制，不能对某些物理现象进行直接实验和测量，于是就人为地创造一定的模拟条件，在这样模拟的条件下进行实验。模拟法是一种间接实验的方法，它是通过与原型相似的模型，来说明原型的规律性。模拟法在中学物理实验中的典型应用是“电场中等势线的描绘”这一实验。由于直接描绘静电场的等势线很困难，而恒定电流的电场与静
产品标准及试验方法
CPE质量检验 目录 一、原料检验 1. 生产工艺对原料质量要求 2. 原料采购标准 3 .原料标准和试验方法 4. 原料分析所需要仪器和试剂材料 5. 原料的分析 6. 原料的采样 7. 原料标准与青岛海晶分析项目对照 二、中间控制检验 1. CPE中间控制分析检验一览表 2. CPE中间控制分析所需要仪器和试剂材料 3. 液氯中间控制分析检验一览表 4. 中间控制项目的分析 三、产品检验 1. 产品标准和试验方法 2 .产品分析所需要仪器和试剂材料 3. 氯化聚乙烯的分析 4. 产品结果的判定 5. 产品标准与青岛海晶分析项目对照 6. CPE采样 7. CPE用包装袋采购及检验规定 四、分析专用仪器信息、使用操作法及安全注意事项 1. 分析专用仪器 2. 使用操作法及安全注意事项 3. 与分析专用仪器安装相关的公用工程 4. 分析专用仪器目前使用状况
六、需要青岛海晶提供的资料 1. 原料标准及试验方法 2. 产品标准及试验方法 3. 分析专用仪器档案资料（仪器说明书，采购资料，使用状况等） 4. 分析试剂和玻璃仪器采购厂家信息 CPE质量检验 一、原料检验 (一) 生产工艺对原料质量要求 1. 高密度聚乙烯（HDPE） LG公司HDPE 熔融指数MI5（CE6040）＝0.45±0.05g/10min 190℃ MI5（CE2030）＝1.5～2.0 g/10min 190℃ MI5（CE2080）＝1.4±0.2 g/10min 190℃ 颗粒分布≥500μm ≤2% ≤63μm ＜5%（CE6040）＜15%（CE2030） 125—315μm ＞60%（CE6040）＞50%（CE2030/CE2080） 125—250μm ＞55%（CE6040）＞45%（CE2030/CE2080）熔点（DSC）法133℃—139℃（CE6040） 131℃—137℃（CE2030 GE2080） 辽阳石油化纤公司化工三厂HDPE 熔融指数MI5（L0555P）＝0.50±0.10g/10min 190℃ MI5（L2053P）＝1.6—2.4 g/10min 190℃ 颗粒分布≥500μm ＜5% 过筛 ＜125μm ≤5% 熔点（DSC）法136℃—139℃（L0555P ） 131℃—136℃（（L2053P） 三星TOTAL株式会社 N220P）＝0.60±0.10g/10min 190℃ 熔融指数MI5（ （ MI5（（N230P）＝2.0±0.20 g/10min 190℃
实验方法和步骤
实验1 《科达组装电脑管理信息系统》 一、上机实验目的 1. 了解使用数据库开发一个小型信息系统的过程。 2. 掌握使用Access 数据库保存数据、按用户要求对数据进行处理，通过友好界面输出信息报告的方法。 3. 掌握Access 数据库查询、统计、输出等功能。 4.通过实验理解数据库知识、软件开发工具知识和管理信息系统知识，了解如何将它们融会贯通起来为解决实际应用问题服务。 二、上机实验基本要求 1. 在规定上机时间内完成信息系统的开发任务，由指导老师检查通过。 2. 按时提交上机实验报告。 3. 指出系统的创新之处（学生要说明系统的创新点及意义）。 三、开发系统资料 （一）公司基本情况 科达电脑公司现在是一个销售电脑外部设备和组装电脑的小公司，成长很快。该公司成立于1997 年，由于销售量增长很快，公司考虑扩展其业务。 公司目前推出5 种型号的计算机：入门级PC、家用PC、小企业PC、高能PC 和超强PC。公司采用标准配件组装这些计算机，其中一些配件如键盘、鼠标、主板及电源对所有型号的计算机都是一样的。另外一些配件象CPU，不同型号的计算机有不同的配置，入门级和家用PC 使用的是Celeron 系列产品，而其它型号则使用不同速度的Pentium 系列产品。还有一些配件包括硬盘、显示器和声卡对不同型号的计算机有不同的配置。在某些计算机中可能有一个特别的配件，另外一些则可能有多个特别的配件。例如，一些计算机中配置多条内存，另一些则配置多个硬盘。 （二）各种型号计算机的配置说明 科达公司的仓库里存放着装配公司五种计算机的全部配件，一共有36 个品种，每组装一台计算机，会使用15～20 种配件。 下列表格给出了每种计算机使用配件的详细情况。（注意，这些表格含有大量的重复和冗余，这种格式是不宜用作数据库表的）。
LMS与RLS算法程序
%LMS算法程序 clear N=2000;Fs=500 n=0:N-1;t=n/Fs; s=5*sin(2*pi*t);%标准正弦信号 xn=randn(1,length(t));%与时间t等长随机信号 x=s+xn;%加噪信号 w=[0,0];%初始2阶加权系数 u=0.00026;%最佳参数 for i=1:N-1;%自适应算法 y(i+1)=xn(i:i+1)*w'; e(i+1)=x(i+1)-y(i+1); w=w+2*u*e(i+1)*xn(i:i+1); end; %画图程序 subplot(4,1,1) plot(t,s); title('输入周期信号'); xlabel('t'); ylabel('s(t)'); subplot(4,1,2) plot(t,xn); title('噪声信号'); xlabel('t'); ylabel('xn(t)'); subplot(4,1,3) plot(t,x); title('加噪信号'); xlabel('t'); ylabel('x(t)'); subplot(4,1,4) plot(t,e); title('自适应滤波器输出结果'); xlabel('t'); ylabel('e(t)'); %RLS算法程序 clear N=2000;Fs=500;
n=0:N-1;t=n/Fs; xs=( sin(2*pi*t))'; subplot(4,1,1); plot(t,xs);grid; ylabel('幅度'); title('\it{输入周期性信号}'); xn=( 0.6*randn(1,length(t)))'; subplot(4,1,2); plot(t,xn);grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('\it{随机噪声信号}'); d=xs; x=xs+xn; M=32; w=(zeros(1,M))'; p=0.001*eye(M,M); a=0.98; for n=M:N; x1=x(n:-1:n-M+1); pi_ = x1' * p ;%互相关函数 k = a + pi_ * x1 ; K = pi_'/k;%增益矢量 e(n)=d(n)-w'*x1; w=w+K*conj(e(n)); y(n)=w'*x1; end subplot(4,1,3); plot(t,x);grid; axis([0 4 -2 2]); ylabel('幅度'); xlabel('时间'); title('\it{加入噪声信号}'); subplot(4,1,4); plot(t,y);grid; ylabel('幅度'); xlabel('时间'); axis([0 4 -1 1]); title('\it{自适应滤波器输出信号}');