1.解释微系统技术与微电子技术的差异
建议列表格进行比较，优先写标红部分。
2.比较MEMS封装与IC封装的不同
3.介绍BioMEMS的分类及其典型结构的工作原理
1）用于识别和测量生物物质的生物传感器
2）生物仪器及外科手术工具
3）生物测试诊断系统
典型结构：
生物医学传感器
工作原理：生物物质可与传感器内部的某些元素化学反应释放出某些元素，
这些元素可以改变传感器中的电流模式。
参考例图（根据时间决定画不画）：
生物传感器
工作原理：基于待检测分析物与生物分子(如酶、抗体或其他形式的蛋白等)
的相互作用。
参考例图（根据时间决定画不画）：
4. 介绍微型电动机的工作原理，介绍微型加速度计的典型配置及其工作原
理
1）微型电动机的工作原理：
介电材料运动方向
可动电极
如图所示，对A组电极施加电压，在电场的作用下，A与A’发生相对运动，使得A与A’对齐，但引起了B与B’的错位；接着给B组电极施加电压，B与B’发生相对运动，使得B与B’对齐，但引起了C与C’的错位；继续给C组电极施加电压，C与C’发生相对运动，使得C与C’对齐，但引起了D与D’的错位。如此反复，可动电极就能想着一个方向不断运动。电极间错开的距离越短，电极数越多，运动就越平稳。除了直线电动机，还可以通过类似的方法做出旋转电动机。
2）微型加速计的典型配置及工作原理
典型配置：质量振子、弹簧和阻尼器
工作原理：器件加速运动时，使得基体和弹簧同时加速运动，质量振子为了平衡，也需要弹簧提供一惯性力，从而使得弹簧拉伸（压缩）。通过测量弹簧力的大小，或弹簧引起的变形的大小，或由质量振子和固定基体组成的电容器电容的大小，来测量加速度的大小。阻尼器的作用是减弱弹簧的简谐运动，使质量振子快速稳定，从而快速获得测量值。
MEMS中常用的加速度计有悬梁式加速度计和平衡力式加速度计。悬梁式加速度计中，悬臂梁充当弹簧，质量块为质量振子，腔内流体充当阻尼器，通过测量悬臂梁上的压敏电阻值计算加速度。平衡力式加速度计中薄梁为质量振子，弹簧铰链为弹簧，周围流体为阻尼器，通过测量差动电容计算加速度。
5.解释硅被优先选择作为MEMS衬底材料的原因。
1）可以被集成到硅衬底的电子器件上
2）力学性能稳定，是理想的结构材料，拥有较高的杨氏模量和较小的密度
3）高温下的尺寸稳定性
4）热膨胀系数小
5）没有机械迟滞，硅晶面平整
6）材料来源广泛，成本较低
7）设计、制造更灵活，处理、制作工艺成熟
6.MEMS材料中压电晶体材料、聚合物类材料各自特点及应用；如何使聚
合物导电？
1）压电晶体材料：
特点：拥有压电效应（受到压力变形时，能在上线表面产生电压）和逆压电效应（在上下表面施加电压，材料能产生一变形）；通常为固体陶瓷材料应用：MEMS中的执行器、压电微泵、打印机墨盒、双压电微风扇2）聚合物材料：
特点：重量轻、成本低、熔点低、电导率差（一般为绝缘体）、处理工艺简单、
耐蚀性好、形状稳定性高
应用：光阻聚合物用于生产掩模和LIGA技术中MEMS的初模；铁电聚合物用于MEMS中的执行器；聚合物还用作介电材料、电磁屏蔽材料、封装材料和有机衬底
3）使聚合物材料导电的方法：
热解；掺入过渡金属原子；加入导电纤维
7.介绍化学气相沉积的工作原理
1）携带扩散反应物的气体流过热表面
2）表面温度提供的能量引起气体中反应物的化学反应
3）反应中和反应后形成薄膜
4）化学反应的副产品由出口排除。
8.比较干法腐蚀和湿法腐蚀的不同之处
9.等离子体在微加工中的作用
1）等离子刻蚀
2）离子注入
3）薄膜沉积
10.叙述体硅微制造、表面微加工和LIGA工艺的特点及其优缺点
体硅微制造特点:
缺点：材料损失大;仅限于低深宽比的几何形状,即表面尺寸远大于深度尺寸.
优点：简单,是一个成熟的工艺过程;生产成本低;适合简单形状的制造;
表面微加工特点:
缺点：需要在基底上构造材料层;
需要复杂的掩模设计及生产;必须要腐蚀掉牺牲层;
工艺过程耗时多,成本大;
有界面应力和粘连等工程问题.
优点：需要在基底上构造材料层;
不受硅晶片厚度的限制;薄膜材料的选择范围大;适合于复杂的形状. LIGA工艺的特点:
缺点：所有工艺中花费最多的工艺;
X射线光刻需要用到一种特殊的同步加速器辐射设备;
需要研制微注入压模技术及进行大批量生产的设备.
优点：微结构的深宽比不受限制;
柔性的微结构和几何形状;
是三种技术中唯一可生产金属微结构的工艺;
在制备注入压模的情况下,是三种制造工艺中最适合批量生产的.
11.表面微加工由几个的组成部件组成？对于表面微加工过程主要存在哪
些力学问题，分别阐述其原因
组成部分：
生成绝缘层显影并去除多余光刻胶
淀积材料刻蚀暴露的材料
旋涂光刻胶去除残留光刻胶
曝光
力学问题：
1 层间的粘附
层间粘结力不够
2 界面应力
衬底与淀积材料热膨胀系数不匹配
12.分析表面微加工中防止粘连产生的原因. 防止粘连的主要方法主要有哪
三类?
原因：一旦产生，接难以分离。
方法
13.介绍LIGA工艺过程，在LIGA工艺过程中为什么电铸是必要的？LIGA
对光刻胶有什么要求
LIGA包括三个工艺过程：深层同步辐射X射线光刻
电镀成形
注塑
使用电铸将微结构内部填充，将聚合物取出后就可得到金属的微结构，并以此为模子可进行下一步的注塑。
光刻胶选取：近年来选用高灵敏度的SU-8，曝光时间短，适用于大尺度加工。对电子束敏感，与衬底材料附着性能好。
14.描述DRIE工艺并分析DRIE如何获得近乎完美垂直腐蚀结构
DRIE在腐蚀过程可以在侧壁生成几毫米厚保护掩模;
采用高浓度等离子体源,使基底材料等离子刻蚀过程与侧壁上腐蚀保护材料沉积过程交替进行。
DIRE延伸了体硅微制造，获得高深宽比，并且腔壁完全垂直。
15.比较体硅微制造与表面微加工工艺技术的异同点。
体硅微加工是指对晶体或非晶体的体块材料进行腐蚀,得到三维形貌。
表面微加工是指在衬底上逐层累积与刻蚀,从而形成结构。
表面微加工尺寸上一般远小于由体硅微加工获得的器件。
共同的工艺技术：光刻、氧化、扩散、离子注入，LPCVD、PECVD、等离子刻蚀、多晶硅的使用、溅射、蒸发、电镀
工艺技术区别：体硅微加工中采用了各向异性腐蚀、键合技术、腐蚀停止层、双面工艺、电化学腐蚀；
表面微加工采用干法刻蚀实现图形化、各向同性腐蚀进行结构释放。
16.MEMS微系统封装主要难点
微系统有三维结构；
每层结构由不同材料成；
系统中含有流体或受环境排斥物质；
对需要直接与外部环境作用才能实现功能的MEMS器件，封装结构要实现保护及信号连接的作用。
17.键合技术主要应用领域，微系统元件键合的难点
应用领域：
（1）基片之间的键合:硅晶片键合到硅晶片、硅晶片键合到由玻璃、石英、蓝宝石、陶瓷和金属材料制成的承载晶片上
（2）微元件固定到承载基片上:硅模片固定到由玻璃或者陶瓷制成的基板上
（3）微器件上转换器的输入输出引线以及导电线的连接
微系统元件键合难点：
（1）表面之间的紧密结合
（2）温度
18.介绍粘合剂键合、共晶键合特点及工艺过程检测和控制要求
（2）
a粘合剂键和过程检测
过程温度控制：
温度影响粘性
温度过高，流动性好，污染表面
接触力
过小，晶片与黏合剂接触不好，强度不高；
环氧树脂键合过程失效的接触力变化范围较大，对测力的
精确性以及重复性必须检测
污染
污染导致键合性变差，造成电阻增加或者导电性能下降
污染可能是由于环氧树脂过期或者清洗不足
b共晶键合过程检测
过程温度控制
低于共晶点，长时间保温，键合结点颗粒状；
温度过高，热冲击、浸润不足
接触力
过大，不满足共晶键合所要求的清洗过程
过小，器件位置不平整，导致电路性能和机械可靠性变差清洗
不充分清洗，影响共晶键合形成；
过量清洗，共晶键合变薄，电路性能变差，机械性能变差空气条件
氧气过多，氧化、妨碍润湿。
N2调节空气成分，压力、速度、喷嘴位置
污染
无机污染物，Ar等离子气；有机，氧等离子或者化学溶液加工时间
增加键合时间，导致Au过度溶解，接头性能下降
19.介绍局部加热键合的主要方法，采用激光进行局部加热键合有何显著优
点？
主要方法：金硅共晶键合，硅-玻璃熔化键合，局部焊接键合，局部CVD键合，局部激光辅助键和。
激光进行局部加热键合的优点：
反应时间和温度可控
非接触式过程
不同材料可以使用不同波长的激光
加工复杂图形的能力和用户选择性
20.介绍三种导线键合方法和特点，对导线键合过程控制检测要求有哪些
热压：引线键合在机械压力和大约400℃的温度下完成键和过程为，加热引线形球，用毛细管状（热压头？ppt上是那么写的）的工具将球压倒焊盘上，施加机械压力在球键合到焊盘上之后移走毛细管状的工具楔形-楔形超声键合：室温下的键合能亮是由20-60khz的超声震动提供。
热压超声：是使用超声的热压键合，键和温度为100-150℃，键合形状为球形-楔形或者是楔形-楔形
导线键合键合过程检测
过程温度控制
超声波键合：室温；超声焊接：125～175℃；
热压键合：250～300 ℃；
工具温度超声波及热声键合：室温；热压键合：300～400 ℃；
键合力
过度键合：键合节点弱化
键合不足：键合材料形变不够，难以焊接
过程时间
过短，无法完成键合；过长：超声损坏焊点
超声波耦合
调整超声波发生器的输出电压调整超声能量；静态和动态下谐振频率和阻抗的偏差；固定传感器的晶体堆
键合表面金属化
薄而硬键合表面需要更大的超声波能量和接触力，较大
的键合表面；截尾时需要小的接触压力；
厚而软的键合表面需较小的超声波能量和接触力，较小
键和表面；截尾时要更大的接触压力。
键合表面污染：湿法清洗、等离子清洗
有机：氧或者氢等离子清洗或化学刻蚀；
无机：氩等离子体清洗
热压键合受表面污染的影响最大；热声受污染影响最小
键合材料属性（纯度、硬度延展性）
硬度大，需要大的接触力，高的温度，大的超声能量；
延展性引起截断时段点发生变化
21.为何对于MEMS器件制造，密封工序是要重点考虑的对象？按照材料
分类，密封分为哪两类，各有何特点？
MEMS密封的必要性:
防化学污染、湿气腐蚀、盐雾污染、来自生物体污染、空气污染；
防止机械破坏。
密封材料：有机材料、无机材料
有机材料经济、耐久性不够，性能受所用聚合物树脂渗透性控制；
无机密封相对长久、且是气密的，甚至实现真空封装，成本高。
22.集成密封过程的主要优点、步骤。
集成密封过程的主要优点：晶片切割和处理工序之前，可以对机械元件进行原位密封，避免受到污染。
集成密封过程的步骤：
①采用微细加工技术制作器件和起间隔作用的牺牲层；
②沉积牺牲层并形成图形，之后是封装盖层的沉积和图形制作过程，从而形
成具有刻蚀通道和空腔的密封外壳。
③去除牺牲层
④沉积密封通道和空腔
23.使用中间层进行晶片键合其工艺过程的主要特征。使用中间层进行晶片
键合的主要步骤。
主要特征：
●广泛用于陶瓷工业，形成金属与金属之间或者金属与陶瓷之间的键合，
包含如下特征
——融合或熔化两种材料形成一个稳定的、易于键合的中间成分
——扩散作用。被挤压的链接部分被加热到材料熔点70%的温度，从而在界面上形成一个稳定的中间层材料
——焊接过程。将填充材料放入待连接的两个部件之间，并在加热作用下形成稳定的中间层材料
●键合过程中，中间层可能流入并填充两个键合面之间的缝隙，从而对粗
糙度的要求没有晶片直接键合高
主要步骤：
①制作密封盖和器件
——在密封盖晶片上制作4微米厚多晶硅薄膜;
——可断裂连接链由金/多晶硅材料制作成;
——金焊接头分布在密封盖的边缘
②热压键合
——采用热压键合,金焊接头被焊到硅基底的密封环上
③连接链分离
24.判断真空密封好坏的依据。阳极键合工艺与局部CVD沉积结合的真空
密封步骤。
判断真空密封好坏的依据：
●密封后真空腔的真空度；
●真空腔在经过一定时间剩余真空度(泄漏速度)。
阳极键合工艺与局部CVD沉积工艺结合的真空密封步骤：
●通过KOH湿法刻蚀工艺在硅晶片上形成凹形空腔
●采用薄膜沉积、光刻和刻蚀形成ＭＥＭＳ结构和互连导线
●采用化学机械抛光磨平表面
●将玻璃晶片通过阳极键合连接到硅基底
●采用CVD工艺对通风孔进行密封
25.微组装过程中微观操作与宏观尺寸操作不同，具体叙述其特点答：
1.操作对象肉眼看不见。很难通过肉眼直接观察来进行操作，需借助特
定的显微镜进行。
2.操作对象重量轻、结构脆弱，易于损毁。因而需要对操作过程中施加
的力要有正确估计，拥有力传感器非常关键。
3.操作对象形状复杂，因而操纵的不确定性较多。
4.制约微操作过程的物理化学规律与大尺寸情况不同。微操作的力作用
规律不同宏观，重力可以忽略，而黏附力、静电力、范德华力等变得重要。
5.微操作的行为呈多样化，对于操作要求更高。
6.用于制造微夹持器的材料呈现多样化。
26.比较微组装过程中，串行微组装与并行微组装的不同
答：
微组装分为串行微组装(顺序)与并行微组装(随机)，串行微组装中零件是一个一个装配的；并行微组装中许多相同或不同的零件同时被装配。
两者不同：
1.装配机理:串行微组装采用微操作机械手或微夹持器进行装配;并行微组装采用静电力、磁场力、毛细作用力、离心力等进行分布操作。
2.信息反馈：串行微组装需显微视觉及微力反馈以实现微小零件的准确定位，需闭环控制；并行微组装很少需反馈信息，为开环控制。
3.组装系统复杂度及效率：串行微组装可装配结构复杂零件，效率低；并行微组装装配结构简单零件，效率高。
4.组装灵活性：串行微组装灵活性比并行高。
27.微组装系统设计一般准则及主要流程
答：
一般准则：1.从系统角度出发设计，涉及机器人、计算机视觉、显微光学、物理和化学；
2.重视封装过程的结合，采用自对准结构和技术来降低机器人系统的
对准精度要
求；
3.可重新配置的能力，基于功能分解的模块化设计；
主要流程：1.送料
2.微夹具、机械手或机器人加持器件
3.器件键合和固定，包括引线键合和特殊表面键合
4.封装，包括金属、陶瓷、塑料封装以及真空封装
5.检测测试，目检结构完整性及性能测试
28.简述自动微组装系统的主要组成部分。
答：显微观测系统、多自由度工作台、微操作及夹持系统、测控系统
29. 压力传感器封装设计的几个主要步骤
答：
1.晶片的精密加工：表面涂层、晶片键合、晶圆切片；
2.分组组装：芯片键合（表面胶粘、引线键合）；
3.芯片或部分区域钝化；
4.系统组装；
5.系统封装（密封）；
6.产品包装。
30. 简述图示的集成密封工艺过程。
答：
1.采用微细加工技术制作器件和起间隔作用的牺牲层；
2.沉积牺牲层并形成图形，之后是封装盖层的沉积和图形制作过程，从而形成具有刻蚀通道和空腔的密封外壳；
3.去除牺牲层；
4.沉积密封通道和空腔。
31 简述图示的体内PH值、CO2和O2含量传感器的体硅微制造工艺过程。
A 在硅片正面腐蚀形成电化学井。经过氧化后，对背面腐蚀形成用于金属电极的接入空腔。对过孔的腐蚀停止在由氧化物覆盖的电化学井底部。
B 硅片第二次氧化。除了悬空的、氧化物无法生长的窗口区域外，所有表面层厚度增加一倍。
C 从硅片背面沉积所需电极金属到空腔内，沉积到氧化物窗口。
D 通过控制氧化物腐蚀去除金属膜上方的氧化物牺牲层，同时保留芯片上
其它部位较厚的氧化层。
精品文档 浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷（A 卷） 课程名称： 应用时间序列分析 课程类别： 必修 考试方式： 闭卷 注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确 答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型 。 ( ) 图1 图2 学院： 专业班级： 姓名： 学号： 装 订 线 内 不 要 答 题
A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3 图4
A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验，请选择 该序列的拟合模型 。 ( )
第8章时间序列分析 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有__________、__________和__________。 2．单位根检验的方法有：__________和__________。 3．当随机误差项不存在自相关时，用__________进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用__________进行单位根检验。 4．EG检验拒绝零假设说明______________________________。 5．DF检验的零假设是说被检验时间序列__________。 6．协整性检验的方法有__________和__________。 7．在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的2R的值，这种情况说明存在__________问题。 8．结构法建模主要是以______________________________来确定计量经济模型的理论关系形式。 9．数据驱动建模以____________________作为建模的主要准则。 10．建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，____________________；第二步，____________________。 二、单项选择题：
1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）。 A．1阶单整 ??? B．2阶单整??? C．K阶单整 ?? ?D．以上答案均不正确 2.? 如果两个变量都是一阶单整的，则（）。 A．这两个变量一定存在协整关系 B．这两个变量一定不存在协整关系 C．相应的误差修正模型一定成立 D．还需对误差项进行检验 3．当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（）来实现。 A DF检验 B．ADF检验 C．EG检验 D．DW检验 4．有关EG检验的说法正确的是（）。 A．拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B．接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C．拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D．接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系
应用时间序列分析试卷 一 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】
应用时间序列分析（试卷一） 一、 填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR （p ）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR （1）模型的平稳域是{}11<<-φφ。AR （2）模型的平稳域是 {}11,12221<±<φφφφφ且， 二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D ） A 前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 B 后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 C 前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D 后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D ） A 宽平稳一定不是严平稳。 B 严平稳一定是宽平稳。 C 严平稳与宽平稳可能等价。 D 对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B ）
A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其 中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+） （1++...+） B、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++?+） （1++?+） C、 []2 q 2 , Va() , t l l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1 （1++?+） （1++?+） D、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q-1 （1++?+） （1++?+）
1.1 MEMS概况 1.1.1 MEMS的定义 MEMS是微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems）的英文缩写。MEMS是美国的叫法，在日本被称为微机械，在欧洲被称为微系统，它是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。MEMS是随着半导体集成电路微细加工技术和超精密机械加工技术的发展而发展起来的，目前MEMS加工技术还被广泛应用于微流控芯片与合成生物学等领域，从而进行生物化学等实验室技术流程的芯片集成化。MEMS主要包括微型机构、微型传感器、微型执行器和相应的处理电路等几部分，它是在融合多种微细加工技术，并应用现代信息技术的最新成果的基础上发展起来的高科技前沿学科。 MEMS技术的发展开辟了一个全新的技术领域和产业，采用MEMS技术制作的微传感器、微执行器、微型构件、微机械光学器件、真空微电子器件、电力电子器件等在航空、航天、汽车、生物医学、环境监控、军事以及几乎人们所接触到的所有领域中都有着十分广阔的应用前景。MEMS技术正发展成为一个巨大的产业，就象近20年来微电子产业和计算机产业给人类带来的巨大变化一样，MEMS也正在孕育一场深刻的技术变革并对人类社会产生新一轮的影响。目前MEMS市场的主导产品为压力传感器、加速度计、微陀螺仪、墨水喷咀和硬盘驱动头等。大多数工业观察家预测，未来5年MEMS器件的销售额将呈迅速增长之势，年平均增加率约为18%，因此对对机械电子工程、精密机械及仪器、半导体物理等学科的发展提供了极好的机遇和严峻的挑战。 微机电系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)是一种全新的必须同时考虑多种物理场混合作用的研发领域，相对于传统的机械，它们的尺寸更小，最大的不超过一个厘米，甚至仅仅为几个微米，其厚度就更加微小。采用以硅为主的材料，电气性能优良，硅材料的强度、硬度和杨氏模量与铁相当，密度与铝类似，热传导率接近钼和钨。采用与集成电路（IC）类似的生成技术，可大量利用IC生产中的成熟技术、工艺，进行大批量、低成本生产，使性价比相对于传统“机械”制造技术大幅度提高。完整的MEMS是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。 1.1.2 MEMS的相关技术主要有以下几种： 1．微系统设计技术主要是微结构设计数据库、有限元和边界分析、CAD/CAM仿真和模拟技术、微系统建模等，还有微小型化的尺寸效应和微小
说明：答案请答在规定的答题纸或答题卡上，答在本试卷册上的无效。 一、填空题（本题总计25分） 1. 常用的时间序列数据，有年度数据、（ ）数据和（ ） 数据。另外，还有以（ ）、小时为时间单位计算的数据。 2. 自相关系数j ρ的取值范围为（ ）；j ρ与j -ρ之间的关系是（ ）；0ρ=（ ）。 3.判断下表中各随机过程自相关系数和偏自相关系数的截尾性，并用 2. 如果随机过程{}t ε为白噪音，则 t t Y εμ+= 的数学期望为 ；j 不等于0时，j 阶自协方差等于 ，j 阶自相关系数等于 。因此，是一个 随机过程。 1.（2分）时间序列分析中，一般考虑时间（ ）的（ ）的情形。 3. （6分）随机过程{}t y 具有平稳性的条件是： （1）（ ）和（ ）是常数，与 （ ）无关。 （2）（ ）只与（ ）有关，与 （ ）无关。 7. 白噪音的自相关系数是：
1.白噪音{}t y 的性质是：t y 的数学期望为 ，方差为 ；t y 与j -t y 之间的协方差为 。 1.（4分）移动平均法的特点是：认为历史数据中（ ）的数据对未来的数值有影响，其权数为（ ），权数之和为（ ）；但是，（ ）的数据对未来的数值没有影响。 2. 指数平滑法中常数α值的选择一般有2种： （1）根据经验判断，α一般取 。 （2）由 确定。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有拖尾性的有（ ），偏自相关系数具有拖尾性的有（ ）。 ①平稳(2) ②(1) ③平稳(1,2) ④白噪 音过程 4.（5分）下述随机过程中，具有平稳性的有（ ），不具有平稳性的有（ ）。 ①白噪音 ②t t y 1.23t+ε=+ ③随机漂移过程 ④t t t 1y 16 3.2εε-=++ ⑤t t y 2.8ε=+ 2.（3分）白噪音{}t ε的数学期望为（ ）；方差为（ ）；j 不等于0时，j 阶自协方差等于（ ）。 （2）自协方差与（ ）无关，可能与 （ ）有关。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有截尾性的有（ ），偏自相关系数具有截尾性的有（ ）。
MEMS Technology Basic MEMS Terminology Acceleration: Acceleration is the change in linear velocity. Accelerometer: An accelerometer is a sensor that measures acceleration. Analog Output Sensor: An analog output sensor provides a voltage that is proportional to its input stimulus. Digital Output Sensor: A digital output sensor provides a discrete binary code that is proportional to its input stimulus. Angular Acceleration: Angular acceleration is the rate of change of angular velocity over time. Angular Velocity: Angular velocity is the rate of change of angular displacement with respect to time. Angular Displacement: Angular displacement is the relative change in angular position. Coriolis Force: When an object is moving in a periodic fashion (either oscillating or rotating), rotating the object in an orthogonal plane to its periodic motion causes a translational force in the other orthogonal direction. Gyroscopes measure angular rate by measuring the Coriolis Force generated when an internal vibrating mass is rotated. Dead Reckoning: Dead Reckoning is a method of determining position using a combination of previous position, direction, and acceleration. A gyroscope can be used to measure rate of rotation, which is integrated once to obtain heading information. An accelerometer can be used to measure acceleration, which is integrated twice to obtain distance traveled.
20.1971年9月—1993年6月澳大利亚季度常住人口变动（单位：千人）情况如下表。 问题：（1）判断该序列的平稳性与纯随机性。 （2）选择适当模型拟合该序列的发展。 （3）绘制该序列拟合及未来5年预测序列图。 针对问题一：将以下程序输入SAS编辑窗口，然后运行后可得图1. data example3_1; input x@@; time=_n_;
cards; 63.2 67.9 55.8 49.5 50.2 55.4 49.9 45.3 48.1 61.7 55.2 53.1 49.5 59.9 30.6 30.4 33.8 42.1 35.8 28.4 32.9 44.1 45.5 36.6 39.5 49.8 48.8 29 37.3 34.2 47.6 37.3 39.2 47.6 43.9 49 51.2 60.8 67 48.9 65.4 65.4 67.6 62.5 55.1 49.6 57.3 47.3 45.5 44.5 48 47.9 49.1 48.8 59.4 51.6 51.4 60.9 60.9 55.8 58.6 62.1 64 60.3 64.6 71 79.4 59.9 83.4 75.4 80.2 55.9 58.5 65.2 69.5 59.1 21.5 62.5 170 -47.4 62.2 60 33.1 35.3 43.4 42.7 58.4 34.4 ; proc gplot data=example3_1; plot x*time=1; symbol1c=red I=join v=star; run;
图1 该序列的时序图 由图1可读出：除图中170和-47.4这两个异常数据外，该时序图显示澳大利亚季度常住人口变动一般在在60附近随机波动，没有明显的趋势或周期，基本可视为平稳序列。 再接着输入以下程序运行后可输出五方面的信息。具体见表1-表5. proc arima data= example3_1; identify Var=x nlag=8; run; 表1 分析变量的描述性统计 从表1可读出分析变量的名称、该序列的均值；标准差及观察值的个数（样本容量）。 表2 样本自相关图 由表2可知：样本自相图延迟3阶之后，自相关系数都落入2倍标准差范围
时间序列分析试卷1 一、 填空题（每小题2分,共计2０分） 1. ARMA(p, q)模型＿_＿___＿____＿___＿＿____＿______＿___＿，其中模型参数为＿＿ ___＿___＿_＿＿_＿__＿＿＿。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为____＿___＿___＿＿_＿__＿__＿＿__。 3. 设AR ＭA (２， 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为__＿＿_＿__＿_＿_＿_＿____＿_＿＿. 4. 对于一阶自回归模型A Ｒ（1)： 110t t t X X φε-=+＋,其特征根为_________，平稳域 是___＿___＿＿__＿______＿_＿__. 5. 设ARM Ａ（2, 1）：1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-,当ａ满足_______＿_时，模型 平稳。 6. 对于一阶自回归模型ＭA(1）： 10.3t t t X εε-=-,其自相关函数为__＿____________＿__＿___. 7. 对于二阶自回归模型AR （2）： 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Wal ｋer 方程是______________＿__＿＿_＿_。 8. 设时间序列{}t X 为来自A ＲMA （p,q)模型: 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++ 则预测方差为＿____＿___＿＿＿＿＿_＿＿＿_。 9. 对于时间序列{}t X ，如果_＿_＿＿____＿_____＿__＿,则()~t X I d 。 10. 设时间序列{}t X 为来自GARCH （p ，q ）模型，则其模型结构可写为＿______＿＿____。 二、（１0分）设时间序列{}t X 来自()2,1ARMA 过程,满足 ()()2 10.510.4t t B B X B ε-+=+,
第九章 时间序列分析 一、单项选择题 1、乘法模型是分析时间序列最常用的理论模型。这种模型将时间序列按构成分解为（ ） 等四种成分，各种成分之间( )，要测定某种成分的变动，只须从原时间序列中（ ）。 A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；减去其他影响成分的变动 B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；减去其他影响成分的变动 C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；除去其他影响成分的变动 D.长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；除去其他影响成分的变动 答案：C 2、加法模型是分析时间序列的一种理论模型。这种模型将时间序列按构成分解为（ ）等四种成分，各种成分之间( )，要测定某种成分的变动，只须从原时间序列中（ ）。 A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；减去其他影响成分的变动 B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；减去其他影响成分的变动 C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；除去其他影响成分的变动 D.. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；除去其他影响成分的变动 答案：B 3、利用最小二乘法求解趋势方程最基本的数学要求是（ ）。 A. ∑=-任意值2)?(t Y Y B. ∑=-min )?(2t Y Y C. ∑=-max )?(2t Y Y D. 0)?(2 ∑=-t Y Y 答案：B 4、从下列趋势方程t Y t 86.0125?-=可以得出（ ）。 A. 时间每增加一个单位，Y 增加0.86个单位 B. 时间每增加一个单位，Y 减少0.86个单位 C. 时间每增加一个单位，Y 平均增加0.86个单位 D. 时间每增加一个单位，Y 平均减少0.86个单位 答案：D. 5、时间序列中的发展水平（ ）。 A. 只能是绝对数 B. 只能是相对数 C.只能是平均数 D.上述三种指标均可以 答案：D.
第二章习题答案 2.1 （1）非平稳 （2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下 （2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图
2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4 ，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下
（2） 非平稳 （3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)） （2）差分序列平稳，非纯随机 第三章习题答案 3.1 解：1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+ 0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-）B 7.01( t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221 +++=-=- 229608.149 .011 )(εεσσ=-= t x Var 49.00212==ρφρ 022=φ 3.2 解：对于AR （2）模型： ?? ?=+=+==+=+=-3.05 .021102112 12112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15 /115/721φφ 3.3 解：根据该AR(2)模型的形式，易得：0)(=t x E 原模型可变为：t t t t x x x ε+-=--2115.08.0
工业分析思考题答案 第一章绪论 1.什么是工业分析? 其任务和作用是什么? 工业分析就是分析化学在工业生产中的应用。 其任务是：对工业生产中的原料，辅料，中间产品，副产品以及“三废”进行测定，从而达到评定原料，产品的质量，对生产工艺进行控制，指导和促进生产，改善环境。 作用：通过工业分析，可以评定其材料或产品的质量，判断工艺生产过程是否正常，从而正确地组织生产，如原料的合理利用，新配方的研制，工艺条件的调整，产品质量的严格定级等。具体表现在指导作用，监督作用，仲裁作用，参谋作用 2.工业分析的特点是什么? 1）分析对象的物料量大，组成不均匀。 （2）分析对象的组成复杂。 （3）分析任务广 （4）分析试样的处理复杂 （5）分析方法的实践性强 （6）与其他课程关系密切 3.工业分析方法按照完成时间和所起作用是如何分类的？其各自特点是什么？ 标准分析法和快速分析法。前者分析方法的准确度高，后者分析方法简便，快速，但是对其准确度要求较低 4.什么是允许差? 分析结果可以允许的误差值，它是分析方法所允许的平行测定间的绝对偏差。 5.标准物质有何特点？其作用是什么？ 特点：组成均匀，性质稳定，化学成分已经被准确确定，附有标准物质证书，在国家主管部门授权的情况下，可按规定精度成批生产，并有足够的产量。 作用： 作为参照物质 用于定标仪器或标定标准滴定溶液 作为已知试样用以发展新的测量技术和新的仪器 在仲裁分析和进行实验室考查审核中，经常采用标准物质 采用标准试剂消除基体效应 选择分析方法时应注意哪些方面的问题？ 6.用艾氏卡法测定煤中总硫含量，当硫含量为1%-4%时，允许误差为±0.1%，实验测得的数据，第一组为2.56%，2.80%，第二组为2.56%，2.74%，请用允差来判断哪一组为有效数据。 第一组的数据之差为0.24 %，第二组为0.18 %，按照规定，结果不能大于0.2%，故第二组为有效数据。
考核课程 时间序列分析（B 卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。 （A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ， （D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；
6、 方法一：趋势拟合法 income<-scan('习题4.6数据.txt') ts.plot(income) 由时序图可以看出，该序列呈现二次曲线的形状。于是，我们对该序列进行二次曲线拟合： t<-1:length(income) t2<-t^2 z<-lm(income~t+t2) summary(z) lines(z$fitted.values, col=2) 方法二：移动平滑法拟合 选取N=5 income.fil<-filter(income,rep(1/5,5),sides=1) lines(income.fil,col=3)
7、（1） milk<-scan('习题4.7数据.txt') ts.plot(milk) 从该序列的时序图中，我们看到长期递增趋势和以年为固定周期的季节波动同时作用于该序列,因此我们可以采用乘积模型和加法模型。在这里以加法模型为例。 z<-scan('4.7.txt')
ts.plot(z) z<-ts(z,start=c(1962,1),frequency=12) z.s<-decompose(z,type='additive') //运用加法模型进行分解z.1<-z-z.s$seas //提取其中的季节系数，并在z中减去（因为是加法模//型）该季节系数 ts.plot(z.1) lines(z.s$trend,col=3) z.2<-ts(z.1) t<-1:length(z.2) t2<-t^2 t3<-t^3 r1<-lm(z.2~t) r2<-lm(z.2~t+t2) r3<-lm(z.2~t+t2+t3) summary(r1)
工业分析化学知识点总结 1.工业分析的特点：首先是分析对象的复杂性，其次是分析方法的多样性，第三是显著的实践性，第四是本课程与其他课程联系密切。 2.工业分析方法的评价:①准确度，一般用误差来表示，误差越小准确度越高②灵敏度，灵敏度表示方法可以测定某组分的最小量，该量越小表示方法的灵敏度越高③选择性，即专属性，特效性④速度⑤成本⑥环境保护。①-④最主要被喻为海上采油平台的四根支柱。 3.在规定的采样点采集的规定量物料称为子样（小样、分样）。合并所有的子样得到原始平均试样或被称为送检样，应采取一个原始平均试样的物料总量，称为分析化验单位（基本批量）。能代表研究对象整体的样品最小量称为样品最低可靠质量。 4.试样采集方法（工厂实验室）：固态物料的采样:①物料堆中采样②物料流中采样③运输工具中采样，液态物料的采样:①自大贮存容器中采样②自小贮存容器中采样③自槽车中采样④自输送管道中采样，气态物料的采样：①常压状态气体的采样，通常使用封闭液采样法 ②正压状态气体的采样③负压状态气体的采样。 5.试样制备的流程一般要经过破碎、过筛、混匀和缩分四个程序。泰勒标准筛是以200网目筛（孔径0.074mm）为基础，称为零位筛，筛比为42。我国地矿部门规定：样品经过制样，累计损失率不得超过原始样品的5%；缩分样品时，每次缩分误差不得超过2%。 6.试样分解法：湿法分解法和干法分解法，各有优缺点，湿法分解特别是酸分解法的优点主要是:酸较易提纯，分解时不致引入除氢以外
的阳离子;除磷酸外，过量的酸也较易用加热法除去；一般的酸分解法温度低，对容器腐蚀小；操作简便，便于成批生产。其缺点是湿法分解法的分解能力有限，对有些试样分解不完全；有些易挥发组分在加热分解试样时可能会挥发损失。干法分解，特别是全熔分解法的最大优点就是只要溶剂及处理方法选择恰当，许多难分解的试样均可完全分解。但是，由于熔融温度高，操作不如湿法方便。 7.试样分解方法的选择要考虑多种因素，其一般原则如下:①要求所选溶（熔）剂能将样品中待测组分全部转变为适宜于测定的形态。②避免引入有碍分析的组分，即使引入亦应易于设法除去或消除其影响。③应尽可能与后续的分离、富集及测定的方法结合起来，以便简化操作。④成本低、对环境的污染少。 8.湿法分解法：盐酸分解法、硝酸分解法、硫酸分解法、氢氟酸分解法、硝酸分解法、高氯酸分解法。 干法分解法:碱金属碳酸盐分解法、苛性碱熔融分解法、过氧化钠分解法、硫酸氢钾分解法、硼酸和硼酸盐分解法、铵盐分解法。 9.岩石全分析:工业分析工作者对岩石、矿物、矿石中主要化学成分进行系统的全面测定称为全分析。一份称样中测定一、二个项目称为单项分析；若将一份称样分解后，通过分离或掩蔽的方法，消除干扰离子对测定的影响之后，系统地、连贯地进行数个项目的依次测定，称为系统分析。 10.在系统分析中从试样分解、组分分离到依次测定的程序安排称为分析系统。一个好的分析系统必须具备下述条件：①称样次数少②尽
第一章习题答案 略 第二章习题答案 2.1 （1）非平稳 （2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下 （2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图
2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4 ，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下
（2） 非平稳 （3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)） （2）差分序列平稳，非纯随机 第三章习题答案 3.1 ()0t E x =,2 1 () 1.9610.7 t Var x ==-,220.70.49ρ==,220φ= 3.2 1715φ=,2115 φ= 3.3 ()0t E x =,10.15 () 1.98(10.15)(10.80.15)(10.80.15) t Var x += =--+++ 10.8 0.7010.15 ρ= =+,210.80.150.41ρρ=-=,3210.80.150.22ρρρ=-= 1110.70φρ==,2220.15φφ==-,330φ= 3.4 10c -<<, 1121,1,2 k k k c c k ρρρρ--?=? -??=+≥? 3.5 证明: 该序列的特征方程为：32 - -c 0c λλλ+=，解该特征方程得三个特征根： 11λ=，2λ=3λ=
第九章时间序列分析习题 一、填空题 1．时间序列有两个组成要素：一是，二是。 2．在一个时间序列中，最早出现的数值称为，最晚出现的数值称为。 3．时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。其中是最基本的序列。 4．绝对数时间序列可以分为和两种，其中，序列中不同时间的数值相加有实际意义的是序列，不同时间的数值相加没有实际意义的是序列。 5．已知某油田1995年的原油总产量为200万吨，2000年的原油总产量是459万吨，则“九五”计划期间该油田原油总产量年平均增长速度的算式为。 6．发展速度由于采用的基期不同，分为和两种，它们之间的关系可以表达为。 7．设i=1，2，3，…，n，a i为第i个时期经济水平，则a i/a0是发展速度，a i/a i-1是发展速度。 8．计算平均发展速度的常用方法有方程式法和. 9．某产品产量1995年比1990年增长了105%，2000年比1990年增长了306．8％，则该产品2000年比1995增长速度的算式是。 10．如果移动时间长度适当，采用移动平均法能有效地消除循环变动和。 11．时间序列的波动可分解为长期趋势变动、、循环变动和不规则变动。 12．用最小二乘法测定长期趋势，采用的标准方程组是。 二、单项选择题 1．时间序列与变量数列( ) A都是根据时间顺序排列的B都是根据变量值大小排列的 C前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的 D前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的 2．时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是( ) A平均数时间序列B时期序列C时点序列D相对数时间序列 3．发展速度属于( ) A比例相对数B比较相对数C动态相对数D强度相对数 4．计算发展速度的分母是( ) A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平 则该车间上半年的平均人数约为( ) A 296人 B 292人 C 295 人 D 300人 6．某地区某年9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150．2万人，该地区10月的人口平均数为( ) A150万人B150．2万人C150．1万人D无法确定 7．由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( ) A有8个B有9个C有10个D有7个 8．采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( )
诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《时间序列分析》课程考试卷 课程代码 课程序号 20 —20 学年第一学期 姓名 学号 班级 一、 填空题（每小题2分，共计20分） 1. ARMA(p, q)模型_________________________________，其中模型参数为 ____________________。 2. 设时间序列{}t X ，则其一阶差分为_________________________。 3. 设ARMA (2, 1)： 1210.50.40.3t t t t t X X X εε---=++- 则所对应的特征方程为_______________________。 4. 对于一阶自回归模型AR(1): 110t t t X X φε-=+＋，其特征根为_________，平稳域 是_______________________。 5. 设ARMA(2, 1):1210.50.1t t t t t X X aX εε---=++-，当a 满足_________时，模型 平稳。 6. 对于一阶自回归模型MA(1): 10.3t t t X εε-=-，其自相关函数为______________________。 7. 8. 对于二阶自回归模型AR(2) : 120.50.2t t t t X X X ε--=++ 则模型所满足的Yule-Walker 方程是______________________。 9. 10. 设时间序列{}t X 为来自ARMA(p,q)模型： 1111t t p t p t t q t q X X X φφεθεθε----=++++++L L …………………………………………………………… 装 订 线…………………………………………………
谈论MEMS技术原理及优势 可能大部分对MEMS还是比较陌生，但其实MEMS在生活中早已无处不在了，智能手机、手环、汽车、无人机、VR/AR头戴式设备等，都应用了MEMS器件。 既然MEMS应用这么广泛了，那么它到底是什么技术呢?稍安勿躁，听笔者慢慢道来。 1 、谈谈MEMS技术原理 MEMS是微机电系统，英文全称是MicroElectromechanicalSystem，。是指尺寸在几毫米乃至更小的传感器装置，其内部结构一般在微米甚至纳米量级，是一个独立的智能系统。简单来说，MEMS就是将传统传感器的机械部件微型化后，通过三维堆叠技术，例如三维硅穿孔TSV 等技术把器件固定在硅晶元(wafer)上，最后根据不同的应用场合采用特殊定制的封装形式，最终切割组装而成的硅基传感器。受益于普通传感器无法企及的IC 硅片加工批量化生产带来的成本优势，MEMS 同时又具备普通传感器无法具备的微型化和高集成度。 MEMS主要涉及微加工技术，机械学/固体声波理论，热流理论，电子学，生物学等等。MEMS器件的特征长度从1毫米到1微米，相比之下头发的直径大约是50微米。MEMS传感器主要优点是体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高、易于集成等，是微型传感器的主力军，正在逐渐取代传统机械传感器，在各个领域几乎都有研究，不论是消费电子产品、汽车工业、甚至航空航天、机械、化工及医药等各领域。 2 、MEMS是替代传统传感器的唯一选择 模拟量到数字化、大体积到小型化以及随之而来的高度集成化，是所有近现代化产业发展前进的永恒追求。MEMS被看作是替代传感器的唯一可能选择，也可能是未来构筑物联网感知层传感器最主要的选择之一。其有以下优势： 优势一：微型化
时间序列分析课后习题答案（上机） 第二章 2、 3283303323343363383403421975 197619771978 19791980 （1）时序图如上：序列具有明显的趋势和周期性，该序列非平稳。 （2）样本自相关系数： （3）该样本自相关图上，自相关系数衰减为0的速度缓慢，且有正弦波状，显示序列具有趋势和周期，非平稳。 3、（1）样本自相关系数：
（2）序列平稳。 （3）因Q 统计量对应的概率均大于0.05，故接受该序列为白噪声的假设，即序列为村随机序列。 5、（1）时序图和样本自相关图： 50 100 15020025030035000:0100:0701:0101:0702:0102:0703:0103:07
（2）序列具有明显的周期性，非平稳。 （3）序列的Q统计量对应的概率均小于0.05，该序列是非白噪声的。 6、（1）
根据样本相关图可知：该序列是非平稳，非白噪声的。 （2）对该序列进行差分运算：1--=t t t x x y {t y }的样本相关图： 该序列平稳，非白噪声。 第三章：17、（1）
结论：序列平稳，非白噪声。 （2）拟合MA(2) model: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 80.40568 4.630308 17.36508 0.0000 MA(1) 0.336783 0.114610 2.938519 0.0047 MA(2) 0.343877 0.116874 2.942297 0.0046 R-squared 0.171979 Mean dependent var 80.29524 Adjusted R-squared 0.144379 S.D. dependent var 23.71981 S.E. of regression 21.94078 Akaike info criterion 9.061019 Sum squared resid 28883.87 Schwarz criterion 9.163073 Log likelihood -282.4221 F-statistic 6.230976 Durbin-Watson stat 2.072640 Prob(F-statistic) 0.003477 Inverted MA Roots -.17+.56i -.17 -.56i Residual tests （3）拟合AR(2)model： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 79.71956 5.442613 14.64729 0.0000 AR(1) 0.258624 0.128810 2.007794 0.0493