ABSTRACT

The Media Gateway Control Protocol (MGCP) is a protocol for controlling Voice over IP (VoIP) gateways. The control is exercised from external call control

elements called Media Gateway Controllers (MGCs) or Call Agents (CAS). The operation of call agents and media gateways, and their interactions via the MGCP,

have been modelled using SDL. The checking of general properties of the model were performed using the ObjectGEODE tool. A specific scenario, specified

using MSCs, was used as a case study to validate our design against some of the specific properties of the MGCP protocol.The use of SDLMSC simplifies the

descriplion and validation of the protocol, and facilitates the possibility for future extensions of our model.

1. INTRODUCTION
The Media Gateway Control Protocol (MGCP) [I] is defined by the IETF for controlling Telephony Gateways from external call control elements called Media

Gateway Controllers (MGC) or Call Agents (CA). It allows an MGC or CA to instruct a media gateway (MG), which converts circuit-switched voice to packet-

based traffic. This permits the connection of streams coming from outside a packet or cell data network onto a packet or cell stream such as that

provided by the Real-Time Transport Protocol (RTP). MGCP assumes a call control architecture where the call control “intelligence” is outside the gateways

and is handled by external call control elements. The MGCP assumes that these call control elements, or Call Agents, will synchronize with each other to send

coherent commands to the gateways under their control. Its main application areas are in VoIP to build large gateways that separate the signaling from the

media-handling because of the density of the interconnections (which may have OC-3 or even OC-12 connections).Removing the signaling to a fast server is more

practical than trying to integrate it into the MG.

Endpoint and connection are the core concepts of MGCP. MGCP assumes a connection model where the basic constructs are endpoints and connections. Endpoints

are sources or sinks of data and could be physical or virtual. Connections may be either point to point or multipoint. A point to point connection is an

association between two end- points with the purpose of transmitting data between these endpoints. Once this association is established for both end- points,

data transfer between these endpoints can take place. A multipoint connection is established by connecting the endpoint to a multipoint session. Endpoints

are classified as different types. MGCP simply assumes that media gateways support collections of endpoints. The type of the endpoint determines its

functionalities. Connections are grouped in calls. One or more connections can belong to one call. Calls are identified by unique identifiers, independent

of the underlying platforms or agents. These identifiers are created by the Call Agent.Connection identifiers are created by the gateway when it is requested

to create a connection.They identify the connection within the context of an endpoint.

A CA, using a Notification Request message, can instruct an MG to create, modify, and disconnect a connection. It also instructs an MG to notify it if any

event from a list of required events occurs. Figure I shows the MGCP service primitives implemented in this project.

The media gateway control protocol is organized as a set of transactions, each of which is composed of a command and a response, commonly referred to as

an acknowledgement.MGCP uses a transaction identifier to corre- late command and response, to provide At-Most-Once functionality. MGCP messages, being

carried over UDP, may be subject to loss.   In the absence of a timely response, commands are repeated. Most MGCP commands are not idempotent. The

state of the gateway would become unpredictable. MGCP entities are expected to keep in memory a list of the responses that they have sent to recent

transactions and a list of the transactions that are currently being executed. The transaction identifiers of incoming commands are compared to the

transaction identifiers of the recent responses. If a match is found, the MGCP entity does not execute the transaction, but simply repeats the response. The

remaining commands will be compared to the list of current transactions. If a match is found, the MGCP entity does not execute the transaction, but simply

ignores it.

A Call Agent can send several messages at the same time to the same gateway. In MGCP, several messages can be piggy-backed.   The piggy-backed messages

should be processed exactly as if they had been received in several simultaneous messages. In this paper, we piggyback a RQNT message onto connection related

commands such as CRCX, MDCX, and DLCX message, since a RQNT message follows each connection-related command.

MGCP does not assume that the transport mechanism will maintain the order of commands and responses. This may cause race conditions. MGCP deals with race

conditions through the notion of a “quarantine list” and through explicit detection of desynchronization. When an event has been detected, the gateway, at

this point, will transmit the notification command and will place the endpoint in a “notification state” until the acknowledgement is received. As long as

the endpoint is in this notification state, the events that are to be detected on the endpoint are stored in a “quarantine” buffer for later processing.

The endpoint exits the “notification state” when the acknowledgement of the Notify command is received.

In this paper, we will focus on the modeling of the MG and CA entities, and our goal is to verify the behavior of the two entities. The events that can be

detected by the MG are offhook, digits, and onhook. We model a UDP entity to emulate the loss of packets in real networks.

In the next section, we will discuss our design model. We will start with a brief discussion of message sequence charts (MSC) and finite state machines

(FSM). We will then present our specificationdescription language (SDL) model, which is based on these FSM. In section 3, we introduce the scenario case

study and the obtained results. Finally, we will discuss our findings and give our conclusions in Section 4.

2. SDL MODEL

We chose SDL as the formal technique to model the FSM. Specification and description language (SDL) is an objectoriented, formal description language defined

by the International Telecommunications Union - Telecommunications Standardization Sector (ITU-T). SDL can describe systems using graphical representations

as well as textual representations. SDL provides structuring concepts that facilitate the specfication of large and/or complex systems. An SDL system

comprises four main hierarchical levels: system, blocks, processes, and procedures. The dynamic behavior in an SDL system is described in the

processes. Each process is an extended FSM. A transition in SDL from one state to another is triggered by the reception of a signal.   For each

process, SDL describes the actions the process is allowed to take and which events are expected to happen. SDL defines clear interfaces between

blocks and processes by means of a combined channel and signal route architecture. This communication architecture with formally clear signal interfaces

simplifies large team development and ensures consistency between different parts of a system. In SDL, a system is divided into building blocks that

communicate using channels. Blocks are composed of processes. Processes (within a block) are connected using routes. Each process has its own infinite queue

and is assumed to operate independently from all other processes. Detailed descriptions of SDL and how to model a system using SDL can be found in [2, 31.

For the modeling of the MGCP protocol, we begin with MSC [4] that describe the protocol behavior as a sequence of information exchanges. Figure 2 shows an

example of an MSC used for MGCP.

In order to implement proper call signaling , the Call Agent must keep track of the state of the endpoint, and the gateway must make sure that call agent is

properly notified about the events. From the MSC, we derived by hand the FSM of the endpoint state in CA and MG to keep track of the state of the endpoint.

Our SDL model is based on the FSM shown in Figures 3 and 4, and is comprised of four blocks: two MG blocks, one CA block, and one UDP block. Each MG or CA

block is connected to the UDP block in a star topology.

The model can be expanded to accommodate a larger population of MG(we chose two MG for simplicity). Each MG consists of a transaction control module, a

connection control module, and a data control module. The CA is comprised of a call control module, and a transaction control module. The UDP is composed

of a UDP module.

At the beginning, the MG sends a RestartInProgress(RSIP) command to the CA through the UDP to tell the CA the endpoint in the MG is now in service. CA

initializes the endpoint state and acknowledges it and sends a NotificationRequest (RQNT) command to tell the MG to listen for the offhook event of the

endpoint, then MG updates the list of request events and acknowledges it.

When a event of the endpoint such as offhook has arrived and is in the list of request events, the MG sends a Notify (NTFY) command to inform the CA and

enters "Notification State", from which it cannot issue a notification concerning any other command until the acknowledgement message of last Notify (NTFY)

command is received. The CA checks the current state of the endpoint and responds to the acknowledgement message and NotificationRequest(RQNT) command to

tell the MG to listen for digits or the onhook event of the endpoint. When a digits event of the endpoint has arrived, the MG informs the CA. If the digits

are correct, CA assigns a unique call identifier to the call and sends a Createconnection to the endpoint, also called the caller. The connection mode is

recvonly. After the MG succeeds in creating a connection for the endpoint and ac- knowledges it to CA with the address of the connection, the CA sends a

Createconnection with the address of caller's connection to the second MG, which manages the other endpoint that the caller calls, also identified as

the callee. The connection mode is recvsend. When the second MG succeeds in creating a connection for the callee endpoint, it acknowledges it to CA with

its own address of the connection. Once the offhook event of callee endpoint is de- tected, the MG sends a Notify (NTFY) command to inform the CA. CA then

sends Modifyconnection (MDCX) with the address of the callee's connection back to the first MG to modify the connection mode as recvsend. The two end-

points can communicate with each other now. When the onhook event from either one of the two endpoints has ar- rived, the MG notifies the CA about the

onhook event. The CA then sends Deleteconnection and RQNT commands to both endpoints involved in the same call for deleting the connection of each

endpoint.

2.1. MGCP system

Figure 5 shows the MGCP system model.

We assume the MGCP system to be composed of two media gateways, one call agent, and one UDP. Each media gateway is an instance of block type MG and the call

agent is of block type CA. From the figure, we see that media gateway block has g_MG_udp gate, which transfers MGCP command messages and g_MG_DATA_udp

gate, which can send voice data. The call agent block has g_CA_udp gate through which it communicates with the media gateway via the UDP block. Thus the

UDP block has five gates: one to CA, two to one MG, two to the other MG.

In our model, an MGCP command message contains some of the following fields:

Transaction Identifier: the transaction identifier is used to correlate commands and responses. Each command and its response has the same unique identifier

to pre- vent each command from being executed more than once.
Endpoint Identifier: it is used to identify the endpoint.
RequestIdentifier: the RequestIdentifier is used to corre- late this request with the notifications that it triggers. Each NotificationRequest (RQNT)

command and Notify (NTFY) command has the same unique RequestIdentifier.
RequestEvents: RequestedEvents is a list of events that the gateway is requested to detect and report. Such events include, for example, on-hook transition.
SignalRequest: SignalRequests is a parameter that contains the set of signals that the gateway is asked to apply to the endpoint, such as, for example

ringing.
CallId: CallId is a globally unique parameter that identifies the call (or session) to which this connection belongs. Connections that belong to the same

call share the same call identifier.
ConnectionId: ConnectionId uniquely identifies the connection within one endpoint.
ConnectionMode: ConnectionMode is used to identify the connection   mode,    such   as   recvonly,    sendonly, recvsend.
address: address is used to transmit connection descriptor for the remote side of a connection, on the other side of the network. The address will be used

for transmitting data.
Returncode: The Returncode is used in an acknowledgment message to indicate the status of the command.

2.2. MG block
Figure 6 depicts the MG block, which represents a media gateway.

The block type has three gates. The g_MG_user gate is for communication with the endpoint.   The g_MG_udp gate and the g_MG_DATA_udp gate are for

communication with the network. MG can detect events such as offhook, send call signals such as ringing, or receive data from the endpoint. The MG block

has three processes:

Transaction Control: it is used for transaction management. It keeps in memory a list of the responses that were sent to recent transactions and a list of

the trans- actions that are currently being executed. If the transaction identifier of an incoming command message is not in the list, it forwards the

message to the Connection Control process, otherwise it just repeats the response to the command. It is responsible for forwarding the MGCP message from

Connection Control to the network. It is also responsible for the timer management and resending the command message when a timeout occurs.

Connection Control: it is involved in detecting events from an endpoint and sending a notify command to the CA. It maintains the endpoint's state on

the MG's side. It is also responsible for forwarding the message of connection establishment to the Data Control process.

Data Control: It is involved in responding to the connection related commands from Connection

Control with connection identifier and connection address to Connection Control. It is also responsible for forwarding the data from the network to the

endpoint, and vice versa.
               When a transaction control receives a command message, it checks the list of events most recently received with the transaction id. If there

is no match, this is a new transaction, which is saved in the list of events and forwarded it to Connection Control. If a match is found, the response is

located in the list and the corresponding response is repeated. When a connection control detects the event of endpoint that is in RequestEvents, it sends

NTFY.REQ to transaction control, which can encapsulate it in a udp packet and send it to the CA. The connection control then enters “Notification State”,

where it cannot send another NTFY.REQ and does not execute RQNTJND from CA via transaction control. The ACKIND and RQNT.IND from CA may be out of order, but

connection control will save the RQNT.IND for later execution until it receives ACK.IND and exits from the “Notification State”. After that, it will

execute the saved RQNT.IND and respond with ACK.REQ. When Connection   Control      receives   CRCX_RQNT.IND, MDCX_RQNT.IND, or DLCX_RQNT.IND, it will

forward it to Data Control, which will check the resource limits and respond with the connectionID and address.

　　SAS
　　一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
　　数据管理。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
　　统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。
　　绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。
　　总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

　　Stata
　　一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
　　数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
　　统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。
　　绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。
　　总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

　　SPSS
　　一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
　　数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。
　　统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模块）。
　　绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极佳，还能粘贴到其他文件中（Word 文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简单（功能稍逊）。
　　总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

　　总体评价
　　每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS，Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

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Absolute deviation, 绝对离差
Absolute number, 绝对数
Absolute residuals, 绝对残差
Acceleration array, 加速度立体阵
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
Acceleration normal, 法向加速度
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
Acceleration tangential, 切向加速度
Acceleration vector, 加速度向量
Acceptable hypothesis, 可接受假设
Accumulation, 累积
Accuracy, 准确度
Actual frequency, 实际频数
Adaptive estimator, 自适应估计量
Addition, 相加
Addition theorem, 加法定理
Additivity, 可加性
Adjusted rate, 调整率
Adjusted value, 校正值
Admissible error, 容许误差
Aggregation, 聚集性
Alternative hypothesis, 备择假设
Among groups, 组间
Amounts, 总量
Analysis of correlation, 相关分析
Analysis of covariance, 协方差分析
Analysis of regression, 回归分析
Analysis of time series, 时间序列分析
Analysis of variance, 方差分析
Angular transformation, 角转换
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
ANOVA Models, 方差分析模型
Arcing, 弧/弧旋
Arcsine transformation, 反正弦变换
Area under the curve, 曲线面积
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
Arithmetic grid paper, 算术格纸
Arithmetic mean, 算术平均数
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
Assessing fit, 拟合的评估
Associative laws, 结合律
Asymmetric distribution, 非对称分布
Asymptotic bias, 渐近偏倚
Asymptotic efficiency, 渐近效率
Asymptotic variance, 渐近方差
Attributable risk, 归因危险度
Attribute data, 属性资料
Attribution, 属性
Autocorrelation, 自相关
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
Average, 平均数
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
Average growth rate, 平均增长率
Bar chart, 条形图
Bar graph, 条形图
Base period, 基期
Bayes' theorem , Bayes定理
Bell-shaped curve, 钟形曲线
Bernoulli distribution, 伯努力分布
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
Bias, 偏性
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
Binomial distribution, 二项分布
Bisquare, 双平方
Bivariate Correlate, 二变量相关
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
Bivariate normal population, 双变量正态总体
Biweight interval, 双权区间
Biweight M-estimator, 双权M估计量
Block, 区组/配伍组
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
Boxplots, 箱线图/箱尾图
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
Canonical correlation, 典型相关
Caption, 纵标目
Case-control study, 病例对照研究
Categorical variable, 分类变量
Catenary, 悬链线
Cauchy distribution, 柯西分布
Cause-and-effect relationship, 因果关系
Cell, 单元
Censoring, 终检
Center of symmetry, 对称中心
Centering and scaling, 中心化和定标
Central tendency, 集中趋势
Central value, 中心值
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
Chance, 机遇
Chance error, 随机误差
Chance variable, 随机变量
Characteristic equation, 特征方程
Characteristic root, 特征根
Characteristic vector, 特征向量
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
Circle chart, 圆图
Class interval, 组距
Class mid-value, 组中值
Class upper limit, 组上限
Classified variable, 分类变量
Cluster analysis, 聚类分析
Cluster sampling, 整群抽样
Code, 代码
Coded data, 编码数据
Coding, 编码
Coefficient of contingency, 列联系数
Coefficient of determination, 决定系数
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
Coefficient of regression, 回归系数
Coefficient of skewness, 偏度系数
Coefficient of variation, 变异系数
Cohort study, 队列研究
Column, 列
Column effect, 列效应
Column factor, 列因素
Combination pool, 合并
Combinative table, 组合表
Common factor, 共性因子
Common regression coefficient, 公共回归系数
Common value, 共同值
Common variance, 公共方差
Common variation, 公共变异
Communality variance, 共性方差
Comparability, 可比性
Comparison of bathes, 批比较
Comparison value, 比较值
Compartment model, 分部模型
Compassion, 伸缩
Complement of an event, 补事件
Complete association, 完全正相关
Complete dissociation, 完全不相关
Complete statistics, 完备统计量
Completely randomized design, 完全随机化设计
Composite event, 联合事件
Composite events, 复合事件
Concavity, 凹性
Conditional expectation, 条件期望
Conditional likelihood, 条件似然
Conditional probability, 条件概率
Conditionally linear, 依条件线性
Confidence interval, 置信区间
Confidence limit, 置信限
Confidence lower limit, 置信下限
Confidence upper limit, 置信上限
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
Confirmatory research, 证实性实验研究
Confounding factor, 混杂因素
Conjoint, 联合分析
Consistency, 相合性
Consistency check, 一致性检验
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
Consistent estimate, 相合估计
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
Constraint, 约束
Contaminated distribution, 污染分布
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
Contamination, 污染
Contamination model, 污染模型
Contingency table, 列联表
Contour, 边界线
Contribution rate, 贡献率
Control, 对照
Controlled experiments, 对照实验
Conventional depth, 常规深度
Convolution, 卷积
Corrected factor, 校正因子
Corrected mean, 校正均值
Correction coefficient, 校正系数
Correctness, 正确性
Correlation coefficient, 相关系数
Correlation index, 相关指数
Correspondence, 对应
Counting, 计数
Counts, 计数/频数
Covariance, 协方差
Covariant, 共变
Cox Regression, Cox回归
Criteria for fitting, 拟合准则
Criteria of least squares, 最小二乘准则
Critical ratio, 临界比
Critical region, 拒绝域
Critical value, 临界值
Cross-over design, 交叉设计
Cross-section analysis, 横断面分析
Cross-section survey, 横断面调查
Crosstabs , 交叉表
Cross-tabulation table, 复合表
Cube root, 立方根
Cumulative distribution function, 分布函数
Cumulative probability, 累计概率
Curvature, 曲率/弯曲
Curvature, 曲率
Curve fit , 曲线拟和
Curve fitting, 曲线拟合
Curvilinear regression, 曲线回归
Curvilinear relation, 曲线关系
Cut-and-try method, 尝试法
Cycle, 周期
Cyclist, 周期性
D test, D检验
Data acquisition, 资料收集
Data bank, 数据库
Data capacity, 数据容量
Data deficiencies, 数据缺乏
Data handling, 数据处理
Data manipulation, 数据处理
Data processing, 数据处理
Data reduction, 数据缩减
Data set, 数据集
Data sources, 数据来源
Data transformation, 数据变换
Data validity, 数据有效性
Data-in, 数据输入
Data-out, 数据输出
Dead time, 停滞期
Degree of freedom, 自由度
Degree of precision, 精密度
Degree of reliability, 可靠性程度
Degression, 递减
Density function, 密度函数
Density of data points, 数据点的密度
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
Dependent variable, 因变量
Depth, 深度
Derivative matrix, 导数矩阵
Derivative-free methods, 无导数方法
Design, 设计
Determinacy, 确定性
Determinant, 行列式
Determinant, 决定因素
Deviation, 离差
Deviation from average, 离均差
Diagnostic plot, 诊断图
Dichotomous variable, 二分变量
Differential equation, 微分方程
Direct standardization, 直接标准化法
Discrete variable, 离散型变量
DISCRIMINANT, 判断
Discriminant analysis, 判别分析
Discriminant coefficient, 判别系数
Discriminant function, 判别值
Dispersion, 散布/分散度
Disproportional, 不成比例的
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
Distribution free, 分布无关性/免分布
Distribution shape, 分布形状
Distribution-free method, 任意分布法
Distributive laws, 分配律
Disturbance, 随机扰动项
Dose response curve, 剂量反应曲线
Double blind method, 双盲法
Double blind trial, 双盲试验
Double exponential distribution, 双指数分布
Double logarithmic, 双对数
Downward rank, 降秩
Dual-space plot, 对偶空间图
DUD, 无导数方法
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
Effect, 实验效应
Eigenvalue, 特征值
Eigenvector, 特征向量
Ellipse, 椭圆
Empirical distribution, 经验分布
Empirical probability, 经验概率单位
Enumeration data, 计数资料
Equal sun-class number, 相等次级组含量
Equally likely, 等可能
Equivariance, 同变性
Error, 误差/错误
Error of estimate, 估计误差
Error type I, 第一类错误
Error type II, 第二类错误
Estimand, 被估量
Estimated error mean squares, 估计误差均方
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
Euclidean distance, 欧式距离
Event, 事件
Event, 事件
Exceptional data point, 异常数据点
Expectation plane, 期望平面
Expectation surface, 期望曲面
Expected values, 期望值
Experiment, 实验
Experimental sampling, 试验抽样
Experimental unit, 试验单位
Explanatory variable, 说明变量
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
Explore Summarize, 探索-摘要
Exponential curve, 指数曲线
Exponential growth, 指数式增长
EXSMOOTH, 指数平滑方法
Extended fit, 扩充拟合
Extra parameter, 附加参数
Extrapolation, 外推法
Extreme observation, 末端观测值
Extremes, 极端值/极值
                                        
F distribution, F分布
F test, F检验
Factor, 因素/因子
Factor analysis, 因子分析
Factor Analysis, 因子分析
Factor score, 因子得分
Factorial, 阶乘
Factorial design, 析因试验设计
False negative, 假阴性
False negative error, 假阴性错误
Family of distributions, 分布族
Family of estimators, 估计量族
Fanning, 扇面
Fatality rate, 病死率
Field investigation, 现场调查
Field survey, 现场调查
Finite population, 有限总体
Finite-sample, 有限样本
First derivative, 一阶导数
First principal component, 第一主成分
First quartile, 第一四分位数
Fisher information, 费雪信息量
Fitted value, 拟合值
Fitting a curve, 曲线拟合
Fixed base, 定基
Fluctuation, 随机起伏
Forecast, 预测
Four fold table, 四格表
Fourth, 四分点
Fraction blow, 左侧比率
Fractional error, 相对误差
Frequency, 频率
Frequency polygon, 频数多边图
Frontier point, 界限点
Function relationship, 泛函关系
Gamma distribution, 伽玛分布
Gauss increment, 高斯增量
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
General census, 全面普查
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
Geometric mean, 几何平均数
Gini's mean difference, 基尼均差
GLM (General liner models), 一般线性模型
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
Gradient of determinant, 行列式的梯度
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
Grand mean, 总均值
Gross errors, 重大错误
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
Group averages, 分组平均
Grouped data, 分组资料
Guessed mean, 假定平均数
Half-life, 半衰期
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
Happenstance, 偶然事件
Harmonic mean, 调和均数
Hazard function, 风险均数
Hazard rate, 风险率
Heading, 标目
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
Hessian array, 海森立体阵
Heterogeneity, 不同质
Heterogeneity of variance, 方差不齐
Hierarchical classification, 组内分组
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
High-leverage point, 高杠杆率点
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
Hinge, 折叶点
Histogram, 直方图
Historical cohort study, 历史性队列研究
Holes, 空洞
HOMALS, 多重响应分析
Homogeneity of variance, 方差齐性
Homogeneity test, 齐性检验
Huber M-estimators, 休伯M估计量
Hyperbola, 双曲线
Hypothesis testing, 假设检验
Hypothetical universe, 假设总体
Impossible event, 不可能事件
Independence, 独立性
Independent variable, 自变量
Index, 指标/指数
Indirect standardization, 间接标准化法
Individual, 个体
Inference band, 推断带
Infinite population, 无限总体
Infinitely great, 无穷大
Infinitely small, 无穷小
Influence curve, 影响曲线
Information capacity, 信息容量
Initial condition, 初始条件
Initial estimate, 初始估计值
Initial level, 最初水平
Interaction, 交互作用
Interaction terms, 交互作用项
Intercept, 截距
Interpolation, 内插法
Interquartile range, 四分位距
Interval estimation, 区间估计
Intervals of equal probability, 等概率区间
Intrinsic curvature, 固有曲率
Invariance, 不变性
Inverse matrix, 逆矩阵
Inverse probability, 逆概率
Inverse sine transformation, 反正弦变换
Iteration, 迭代
                                   

Jacobian determinant, 雅可比行列式
Joint distribution function, 分布函数
Joint probability, 联合概率
Joint probability distribution, 联合概率分布
K means method, 逐步聚类法
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
Kinetic, 动力学
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
Kurtosis, 峰度
Lack of fit, 失拟
Ladder of powers, 幂阶梯
Lag, 滞后
Large sample, 大样本
Large sample test, 大样本检验
Latin square, 拉丁方
Latin square design, 拉丁方设计
Leakage, 泄漏
Least favorable configuration, 最不利构形
Least favorable distribution, 最不利分布
Least significant difference, 最小显著差法
Least square method, 最小二乘法
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
Legend, 图例
L-estimator, L估计量
L-estimator of location, 位置L估计量
L-estimator of scale, 尺度L估计量
Level, 水平
Life expectance, 预期期望寿命
Life table, 寿命表
Life table method, 生命表法
Light-tailed distribution, 轻尾分布
Likelihood function, 似然函数
Likelihood ratio, 似然比
line graph, 线图
Linear correlation, 直线相关
Linear equation, 线性方程
Linear programming, 线性规划
Linear regression, 直线回归
Linear Regression, 线性回归
Linear trend, 线性趋势
Loading, 载荷
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
Location equivariance, 位置同变性
Location invariance, 位置不变性
Location scale family, 位置尺度族
Log rank test, 时序检验
Logarithmic curve, 对数曲线
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
Logarithmic scale, 对数尺度
Logarithmic transformation, 对数变换
Logic check, 逻辑检查
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
Logit transformation, Logit转换
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
Lognormal distribution, 对数正态分布
Lost function, 损失函数
Low correlation, 低度相关
Lower limit, 下限
Lowest-attained variance, 最小可达方差
LSD, 最小显著差法的简称
Lurking variable, 潜在变量

Main effect, 主效应
Major heading, 主辞标目
Marginal density function, 边缘密度函数
Marginal probability, 边缘概率
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
Matched data, 配对资料
Matched distribution, 匹配过分布
Matching of distribution, 分布的匹配
Matching of transformation, 变换的匹配
Mathematical expectation, 数学期望
Mathematical model, 数学模型
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
Maximum likelihood method, 最大似然法
Mean, 均数
Mean squares between groups, 组间均方
Mean squares within group, 组内均方
Means (Compare means), 均值-均值比较
Median, 中位数
Median effective dose, 半数效量
Median lethal dose, 半数致死量
Median polish, 中位数平滑
Median test, 中位数检验
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
Minimum distance estimation, 最小距离估计
Minimum effective dose, 最小有效量
Minimum lethal dose, 最小致死量
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
MINITAB, 统计软件包
Minor heading, 宾词标目
Missing data, 缺失值
Model specification, 模型的确定
Modeling Statistics , 模型统计
Models for outliers, 离群值模型
Modifying the model, 模型的修正
Modulus of continuity, 连续性模
Morbidity, 发病率
Most favorable configuration, 最有利构形
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
Multiple comparison, 多重比较
Multiple correlation , 复相关
Multiple covariance, 多元协方差
Multiple linear regression, 多元线性回归
Multiple response , 多重选项
Multiple solutions, 多解
Multiplication theorem, 乘法定理
Multiresponse, 多元响应
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
Multivariate T distribution, 多元T分布
Mutual exclusive, 互不相容
Mutual independence, 互相独立
Natural boundary, 自然边界
Natural dead, 自然死亡
Natural zero, 自然零
Negative correlation, 负相关
Negative linear correlation, 负线性相关
Negatively skewed, 负偏
Newman-Keuls method, q检验
NK method, q检验
No statistical significance, 无统计意义
Nominal variable, 名义变量
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
Nonlinear regression, 非线性相关
Nonparametric statistics, 非参数统计
Nonparametric test, 非参数检验
Nonparametric tests, 非参数检验
Normal deviate, 正态离差
Normal distribution, 正态分布
Normal equation, 正规方程组
Normal ranges, 正常范围
Normal value, 正常值
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
Null hypothesis, 无效假设
Numerical variable, 数值变量
                              
Objective function, 目标函数
Observation unit, 观察单位
Observed value, 观察值
One sided test, 单侧检验
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
Open sequential trial, 开放型序贯设计
Optrim, 优切尾
Optrim efficiency, 优切尾效率
Order statistics, 顺序统计量
Ordered categories, 有序分类
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
Ordinal variable, 有序变量
Orthogonal basis, 正交基
Orthogonal design, 正交试验设计
Orthogonality conditions, 正交条件
ORTHOPLAN, 正交设计
Outlier cutoffs, 离群值截断点
Outliers, 极端值
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
Overshoot, 迭代过度
Paired design, 配对设计
Paired sample, 配对样本
Pairwise slopes, 成对斜率
Parabola, 抛物线
Parallel tests, 平行试验
Parameter, 参数
Parametric statistics, 参数统计
Parametric test, 参数检验
Partial correlation, 偏相关
Partial regression, 偏回归
Partial sorting, 偏排序
Partials residuals, 偏残差
Pattern, 模式
Pearson curves, 皮尔逊曲线
Peeling, 退层
Percent bar graph, 百分条形图
Percentage, 百分比
Percentile, 百分位数
Percentile curves, 百分位曲线
Periodicity, 周期性
Permutation, 排列
P-estimator, P估计量
Pie graph, 饼图
Pitman estimator, 皮特曼估计量
Pivot, 枢轴量
Planar, 平坦
Planar assumption, 平面的假设
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
Point estimation, 点估计
Poisson distribution, 泊松分布
Polishing, 平滑
Polled standard deviation, 合并标准差
Polled variance, 合并方差
Polygon, 多边图
Polynomial, 多项式
Polynomial curve, 多项式曲线
Population, 总体
Population attributable risk, 人群归因危险度
Positive correlation, 正相关
Positively skewed, 正偏
Posterior distribution, 后验分布
Power of a test, 检验效能
Precision, 精密度
Predicted value, 预测值
Preliminary analysis, 预备性分析
Principal component analysis, 主成分分析
Prior distribution, 先验分布
Prior probability, 先验概率
Probabilistic model, 概率模型
probability, 概率
Probability density, 概率密度
Product moment, 乘积矩/协方差
Profile trace, 截面迹图
Proportion, 比/构成比
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
Proportionate, 成比例
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
Prospective study, 前瞻性调查
Proximities, 亲近性
Pseudo F test, 近似F检验
Pseudo model, 近似模型
Pseudosigma, 伪标准差
Purposive sampling, 有目的抽样
QR decomposition, QR分解
Quadratic approximation, 二次近似
Qualitative classification, 属性分类
Qualitative method, 定性方法
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
Quantitative analysis, 定量分析
Quartile, 四分位数
Quick Cluster, 快速聚类
Radix sort, 基数排序
Random allocation, 随机化分组
Random blocks design, 随机区组设计
Random event, 随机事件
Randomization, 随机化
Range, 极差/全距
Rank correlation, 等级相关
Rank sum test, 秩和检验
Rank test, 秩检验
Ranked data, 等级资料
Rate, 比率
Ratio, 比例
Raw data, 原始资料
Raw residual, 原始残差
Rayleigh's test, 雷氏检验
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
Reciprocal, 倒数
Reciprocal transformation, 倒数变换
Recording, 记录
Redescending estimators, 回降估计量
Reducing dimensions, 降维
Re-expression, 重新表达
Reference set, 标准组
Region of acceptance, 接受域
Regression coefficient, 回归系数
Regression sum of square, 回归平方和
Rejection point, 拒绝点
Relative dispersion, 相对离散度
Relative number, 相对数
Reliability, 可靠性
Reparametrization, 重新设置参数
Replication, 重复
Report Summaries, 报告摘要
Residual sum of square, 剩余平方和
Resistance, 耐抗性
Resistant line, 耐抗线
Resistant technique, 耐抗技术
R-estimator of location, 位置R估计量
R-estimator of scale, 尺度R估计量
Retrospective study, 回顾性调查
Ridge trace, 岭迹
Ridit analysis, Ridit分析
Rotation, 旋转
Rounding, 舍入
Row, 行
Row effects, 行效应
Row factor, 行因素
RXC table, RXC表
Sample, 样本
Sample regression coefficient, 样本回归系数
Sample size, 样本量
Sample standard deviation, 样本标准差
Sampling error, 抽样误差
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
Scale, 尺度/量表
Scatter diagram, 散点图
Schematic plot, 示意图/简图
Score test, 计分检验
Screening, 筛检
SEASON, 季节分析
Second derivative, 二阶导数
Second principal component, 第二主成分
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
Semi-logarithmic graph, 半对数图
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
Sensitivity curve, 敏感度曲线
Sequential analysis, 贯序分析
Sequential data set, 顺序数据集
Sequential design, 贯序设计
Sequential method, 贯序法
Sequential test, 贯序检验法
Serial tests, 系列试验
Short-cut method, 简捷法
Sigmoid curve, S形曲线
Sign function, 正负号函数
Sign test, 符号检验
Signed rank, 符号秩
Significance test, 显著性检验
Significant figure, 有效数字
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
Simple correlation, 简单相关
Simple random sampling, 简单随机抽样
Simple regression, 简单回归
simple table, 简单表
Sine estimator, 正弦估计量
Single-valued estimate, 单值估计
Singular matrix, 奇异矩阵
Skewed distribution, 偏斜分布
Skewness, 偏度
Slash distribution, 斜线分布
Slope, 斜率
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
Source of variation, 变异来源
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
Specific factor, 特殊因子
Specific factor variance, 特殊因子方差
Spectra , 频谱
Spherical distribution, 球型正态分布
Spread, 展布
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
Spurious correlation, 假性相关
Square root transformation, 平方根变换
Stabilizing variance, 稳定方差
Standard deviation, 标准差
Standard error, 标准误
Standard error of difference, 差别的标准误
Standard error of estimate, 标准估计误差
Standard error of rate, 率的标准误
Standard normal distribution, 标准正态分布
Standardization, 标准化
Starting value, 起始值
Statistic, 统计量
Statistical control, 统计控制
Statistical graph, 统计图
Statistical inference, 统计推断
Statistical table, 统计表
Steepest descent, 最速下降法
Stem and leaf display, 茎叶图
Step factor, 步长因子
Stepwise regression, 逐步回归
Storage, 存
Strata, 层（复数）
Stratified sampling, 分层抽样
Stratified sampling, 分层抽样
Strength, 强度
Stringency, 严密性
Structural relationship, 结构关系
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
Sub-class numbers, 次级组含量
Subdividing, 分割
Sufficient statistic, 充分统计量
Sum of products, 积和
Sum of squares, 离差平方和
Sum of squares about regression, 回归平方和
Sum of squares between groups, 组间平方和
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
Sure event, 必然事件
Survey, 调查
Survival, 生存分析
Survival rate, 生存率
Suspended root gram, 悬吊根图
Symmetry, 对称
Systematic error, 系统误差
Systematic sampling, 系统抽样
Tags, 标签
Tail area, 尾部面积
Tail length, 尾长
Tail weight, 尾重
Tangent line, 切线
Target distribution, 目标分布
Taylor series, 泰勒级数
Tendency of dispersion, 离散趋势
Testing of hypotheses, 假设检验
Theoretical frequency, 理论频数
Time series, 时间序列
Tolerance interval, 容忍区间
Tolerance lower limit, 容忍下限
Tolerance upper limit, 容忍上限
Torsion, 扰率
Total sum of square, 总平方和
Total variation, 总变异
Transformation, 转换
Treatment, 处理
Trend, 趋势
Trend of percentage, 百分比趋势
Trial, 试验
Trial and error method, 试错法
Tuning constant, 细调常数
Two sided test, 双向检验
Two-stage least squares, 二阶最小平方
Two-stage sampling, 二阶段抽样
Two-tailed test, 双侧检验
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
Two-way table, 双向表
Type I error, 一类错误/α错误
Type II error, 二类错误/β错误

                                    
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
Unbiased estimate, 无偏估计
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
Unequal subclass number, 不等次级组含量
Ungrouped data, 不分组资料
Uniform coordinate, 均匀坐标
Uniform distribution, 均匀分布
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
Unit, 单元
Unordered categories, 无序分类
Upper limit, 上限
Upward rank, 升秩
Vague concept, 模糊概念
Validity, 有效性
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
Variability, 变异性
Variable, 变量
Variance, 方差
Variation, 变异
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
Volume of distribution, 容积
W test, W检验
Weibull distribution, 威布尔分布
Weight, 权数
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
Weighted linear regression method, 加权直线回归
Weighted mean, 加权平均数
Weighted mean square, 加权平均方差
Weighted sum of square, 加权平方和
Weighting coefficient, 权重系数
Weighting method, 加权法
W-estimation, W估计量
W-estimation of location, 位置W估计量
Width, 宽度
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
Wild point, 野点/狂点
Wild value, 野值/狂值
Winsorized mean, 缩尾均值
Withdraw, 失访
Youden's index, 尤登指数
Z test, Z检验
Zero correlation, 零相关
Z-transformation, Z变换

一、任务

设计并制作一个液体点滴速度监测与控制装置，示意图如右图所示。

二、要求

    1、基本要求

（1）在滴斗处检测点滴速度，并制作一个数显装置，能动态显示点滴速度（滴/分）。

（2）通过改变h₂控制点滴速度，如右图所示；也可以通过控制输液软管夹头的松紧等其它方式来控制点滴速度。点滴速度可用键盘设定并显示，设定范围为20~150(滴/分)，控制误差范围为设定值 10% 1滴。

（3）调整时间≤3分钟（从改变设定值起到点滴速度基本稳定，能人工读出数据为止）。

（4）当h₁降到警戒值（2~3cm）时，能发出报警信号。

2、发挥部分

设计并制作一个由主站控制16个从站的有线监控系统。16个从站中，只有一个从站是按基本要求制作

的一套点滴速度监控装置，其它从站为模拟从站 (仅要求制作一个模拟从站)。

（1）主站功能：

a．具有定点和巡回检测两种方式。

b．可显示从站传输过来的从站号和点滴速度。

c．在巡回检测时，主站能任意设定要查询的从站数量、从站号和各从站的点滴速度。

d．收到从站发来的报警信号后，能声光报警并显示相应的从站号；可用手动方式解除报警状态。

（2）从站功能：

a．能输出从站号、点滴速度和报警信号；从站号和点滴速度可以任意设定。

b．接收主站设定的点滴速度信息并显示。

c．对异常情况进行报警。

（3）主站和从站间的通信方式不限，通信协议自定，但应尽量减少信号传输线的数量。

（4）其它。

三、评分标准

四、说明

1、控制电机类型不限，其安装位置及安装方式自定。

2、储液瓶用医用250毫升注射液玻璃瓶（瓶中为无色透明液体）。

3、受液瓶用1.25升的饮料瓶。

4、点滴器采用针柄颜色为深蓝色的医用一次性输液器（滴管滴出20点蒸馏水相当于1ml±0.1ml）。

5、赛区测试时，仅提供医用移动式点滴支架，其高度约1.8m，也可自带支架；测试所需其它设备自备。

6、滴速夹在测试开始后不允许调节。

7、发挥部分第（2）项从站功能中，c中的“异常情况”自行确定。

设计并制作一个液体点滴速度监测与控制装置，示意图如右图所示。

二、要求

    1、基本要求

（1）在滴斗处检测点滴速度，并制作一个数显装置，能动态显示点滴速度（滴/分）。

（2）通过改变h₂控制点滴速度，如右图所示；也可以通过控制输液软管夹头的松紧等其它方式来控制点滴速度。点滴速度可用键盘设定并显示，设定范围为20~150(滴/分)，控制误差范围为设定值 10% 1滴。

（3）调整时间≤3分钟（从改变设定值起到点滴速度基本稳定，能人工读出数据为止）。

（4）当h₁降到警戒值（2~3cm）时，能发出报警信号。

2、发挥部分

设计并制作一个由主站控制16个从站的有线监控系统。16个从站中，只有一个从站是按基本要求制作

的一套点滴速度监控装置，其它从站为模拟从站 (仅要求制作一个模拟从站)。

（1）主站功能：

a．具有定点和巡回检测两种方式。

b．可显示从站传输过来的从站号和点滴速度。

c．在巡回检测时，主站能任意设定要查询的从站数量、从站号和各从站的点滴速度。

d．收到从站发来的报警信号后，能声光报警并显示相应的从站号；可用手动方式解除报警状态。

（2）从站功能：

a．能输出从站号、点滴速度和报警信号；从站号和点滴速度可以任意设定。

b．接收主站设定的点滴速度信息并显示。

c．对异常情况进行报警。

（3）主站和从站间的通信方式不限，通信协议自定，但应尽量减少信号传输线的数量。

（4）其它。

三、评分标准

四、说明

1、控制电机类型不限，其安装位置及安装方式自定。

2、储液瓶用医用250毫升注射液玻璃瓶（瓶中为无色透明液体）。

3、受液瓶用1.25升的饮料瓶。

4、点滴器采用针柄颜色为深蓝色的医用一次性输液器（滴管滴出20点蒸馏水相当于1ml±0.1ml）。

5、赛区测试时，仅提供医用移动式点滴支架，其高度约1.8m，也可自带支架；测试所需其它设备自备。

6、滴速夹在测试开始后不允许调节。

7、发挥部分第（2）项从站功能中，c中的“异常情况”自行确定。

设计并制作一个液体点滴速度监测与控制装置，示意图如右图所示。

一、任务

设计并制作一个简易智能电动车，其行驶路线示意图如下：

 二、要求

1、基本要求

（1）电动车从起跑线出发（车体不得超过起跑线），沿引导线到达B点。在“直道区”铺设的白纸下沿引导线埋有1~3块宽度为15cm、长度不等的薄铁片。电动车检测到薄铁片时需立即发出声光指示信息，并实时存储、显示在“直道区”检测到的薄铁片数目。

（2）电动车到达B点以后进入“弯道区”，沿圆弧引导线到达C点（也可脱离圆弧引导线到达C点）。C点下埋有边长为15cm的正方形薄铁片，要求电动车到达C点检测到薄铁片后在C点处停车5秒，停车期间发出断续的声光信息。

（3）电动车在光源的引导下，通过障碍区进入停车区并到达车库。电动车必须在两个障碍物之间通过且不得与其接触。

（4）电动车完成上述任务后应立即停车，但全程行驶时间不能大于90秒，行驶时间达到90秒时必须立即自动停车。

2、发挥部分

（1）电动车在“直道区”行驶过程中，存储并显示每个薄铁片（中心线）至起跑线间的距离。

（2）电动车进入停车区域后，能进一步准确驶入车库中，要求电动车的车身完全进入车库。

（3）停车后，能准确显示电动车全程行驶时间。

（4）其它。

三、评分标准

四、说明

1、跑道上面铺设白纸，薄铁片置于纸下，铁片厚度为0.5～1.0mm。

2、跑道边线宽度5cm，引导线宽度2cm，可以涂墨或粘黑色胶带。示意图中的虚线和尺寸标注线不要绘制在白纸上。

3、障碍物1、2可由包有白纸的砖组成，其长、宽、高约为50cm 12cm 6cm，两个障碍物分别放置在障碍区两侧的任意位置。

4、电动车允许用玩具车改装，但不能由人工遥控，其外围尺寸（含车体上附加装置）的限制为：长度≤35cm，宽度≤15cm。

5、光源采用200W白炽灯，白炽灯泡底部距地面20cm，其位置如图所示。

6、要求在电动车顶部明显标出电动车的中心点位置，即横向与纵向两条中心线的交点。

一、任务

设计并制作一个8路数字信号发生器与简易逻辑分析仪，其结构框图如图1所示：

二、要求

1、基本要求

（1）制作数字信号发生器

能产生8路可预置的循环移位逻辑信号序列，输出信号为TTL电平，序列时钟频率为100Hz，并能够重复输出。逻辑信号序列示例如图2所示。

（2）制作简易逻辑分析仪

a．具有采集8路逻辑信号的功能，并可设置单级触发字。信号采集的触发条件为各路被测信号电平与触发字所设定的逻辑状态相同。在满足触发条件时，能对被测信号进行一次采集、存储。

b．能利用模拟示波器清晰稳定地显示所采集到的8路信号波形，并显示触发点位置。

c．8位输入电路的输入阻抗大于50kΩ，其逻辑信号门限电压可在0.25~4V范围内按16级变化，以适应各种输入信号的逻辑电平。

d．每通道的存储深度为20bit。

2．发挥部分

（1）能在示波器上显示可移动的时间标志线，并采用LED或其它方式显示时间标志线所对应时刻的8路输入信号逻辑状态。

（2）简易逻辑分析仪应具备3级逻辑状态分析触发功能，即当连续依次捕捉到设定的3个触发字时，开始对被测信号进行一次采集、存储与显示，并显示触发点位置。3级触发字可任意设定（例如：在8路信号中指定连续依次捕捉到两路信号11、01、00作为三级触发状态字）。

（3）触发位置可调（即可选择显示触发前、后所保存的逻辑状态字数）。

（4）其它（如增加存储深度后分页显示等）。

三、评分标准

四、说明

1、系统结构框图中的跳接线必须采取可灵活改变的接插方式。

2、数字信号的采集时钟可采用来自数字信号发生器的时钟脉冲clock。

3、测试开始后，参赛者不能对示波器进行任何调整操作。

4、题中涉及的“字”均为多位逻辑状态。如图2中纵向第一个字为一个8位逻辑状态字（00000101），而发挥部分中的3级触发字为2位逻辑状态。

二、要求

1、基本要求

（1）设计并制作一个相位测量仪（参见图1）

a．频率范围：20Hz～20kHz。

b．相位测量仪的输入阻抗≥100k 。

c．允许两路输入正弦信号峰-峰值可分别在1V～5V范围内变化。

d．相位测量绝对误差≤2°。

e．具有频率测量及数字显示功能。

f． 相位差数字显示：相位读数为0^o~359.9^o，分辨力为0.1°。

（2）参考图2制作一个移相网络

a．输入信号频率：100Hz、1kHz、10kHz。

b．连续相移范围：－45°～＋45°。

c．A＇、B＇输出的正弦信号峰-峰值可分别在0.3V～5V范围内变化。

2．发挥部分

（1）设计并制作一个数字式移相信号发生器（图3），用以产生相位测量仪所需的输入正弦信号，要求：

a．频率范围：20Hz～20kHz，频率步进为20Hz，输出频率可预置。

b．A、B输出的正弦信号峰-峰值可分别在0.3V～5V范围内变化。

c．相位差范围为0～359°，相位差步进为1°，相位差值可预置。

d．数字显示预置的频率、相位差值。

（2）在保持相位测量仪测量误差和频率范围不变的条件下，扩展相位测量仪输入正弦电压峰-峰值至0.3V～5V范围。

（3）用数字移相信号发生器校验相位测量仪，自选几个频点、相位差值和不同幅度进行校验。

（4）其它。

三、评分标准

四、说明

1、移相网络的器件和元件参数自行选择，也可以自行设计不同于图2的移相网络。

2、基本要求（2）项中，当输入信号频率不同时，允许切换移相网络中的元件。

3、相位测量仪和数字移相信号发生器互相独立，不允许共用控制与显示电路。