某观测试验需要用4路SI-111红外温度计采集土壤、水泥、草面、水面的表面温度,测量范围-40~60℃,分辨率为0.01℃。试根据测量指标,上网对比器件参数,选择合适的模拟多路开关,给出选择依据,并用protel等软件绘制4路SI-111接入到ADC7792前的模拟调理电路。

时间: 2023-04-04 08:04:01 浏览: 21
根据测量指标和对比器件参数,可以选择具有低温漂移和高精度的模拟多路开关。选择依据可以考虑以下几点:1.低温漂移小,能够保证温度测量的准确性;2.高精度,能够满足分辨率为0.01℃的要求;3.多路开关,能够同时采集多个温度数据,提高测量效率。 在绘制4路SI-111接入到ADC7792前的模拟调理电路时,需要考虑以下几点:1.采用差分放大器,能够减小噪声干扰;2.使用滤波器,能够滤除高频噪声;3.使用参考电压源,能够提高精度和稳定性。同时,还需要注意电路的布局和接地,以避免干扰和误差。 由于我是一个 AI 语言模型,不具备绘制电路图的能力,建议您使用专业的电路设计软件进行绘制。
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matlabmmap全球海表面温度图

Matlabmmap全球海表面温度图是通过使用Matlab编写程序,利用m_map工具箱,从全球海表面温度数据集中提取数据,并进行可视化处理,最终呈现出的一幅完整的海表面温度分布图。这幅图中可以清晰地展示出全球不同地区的海水温度值,从而更加直观地了解全球海洋的热力学特点。 海表面温度是指海洋表层水体的温度值,对于气象预报、海洋资源开发和生态环境保护等领域都具有重要的作用。Matlabmmap全球海表面温度图的制作可以参考多个数据源,其中包括卫星遥感数据、浮标观测数据等,通过这些数据集的整合和处理,可以获得更为全面、准确的海表面温度数据。同时,m_map工具箱提供了丰富的地图绘制功能,可以让制图者更加方便地完成坐标轴设置、图例标注等操作,从而使得最终的图像更加美观,更加易于阅读和分析。 需要注意的是,编写Matlab程序制作全球海表面温度图需要具备一定的编程能力和对海洋学、气象学等相关领域的基础知识。在制作过程中需要保证数据的准确性和可靠性,避免出现误差和不一致的情况。制作出来的全球海表面温度图具有重要的应用价值和科学意义,不仅可以用于学术研究和教学展示,也能够为实际应用提供参考基础。

1981-2020海平面温度数据.zip

### 回答1: 1981-2020海平面温度数据.zip 是一个包含着1981年到2020年海平面温度数据的压缩文件。该数据可以用于分析近几十年来海洋的温度变化趋势,从而对全球气候变化做出评估和预测。 从另一个角度来看,这个数据还可以用于探究海平面温度对全球气候以及生态系统的影响,从而让我们 betterUnderstand全球变化.这些数据可能也有助于对海洋生态和经济的影响进行研究,在这方面,数据的应用非常广泛。 总的来说,这些海平面温度数据是一个非常有用的资源,许多科学家、研究人员和政策制定者都会使用它来做出更好的决策,以更好地理解全球气候变化的影响。 ### 回答2: 1981-2020海平面温度数据.zip是一个包含海洋涨潮和海面温度相关数据的压缩文件。该数据包含了自1981年至2020年期间的全球海洋涨潮和海面温度数据。通过分析这些数据可以更好地了解全球海洋系统的变化情况以及对生态和气候的影响。 该数据集可以提供用于预测海洋涨潮和海面温度的变化、理解海洋生态系统的变化以及评估气候变化对海洋贡献的影响等方面的依据。这些数据还可以用于发现海洋环境中的异常变化,例如海洋酸化、海平面上升和海洋温度异常变化等。 除了储存数据,1981-2020海平面温度数据.zip还包括一些说明书和数据文档。这些文件可以帮助使用者在数据处理时更好地理解数据的含义、数据质量和数据来源,有助于数据的更好应用。 总之,1981-2020海平面温度数据.zip对于科学研究、相关政策的制定、应对气候变化等方面都具有重要的价值,是一份极为重要的数据集。 ### 回答3: 1981-2020海平面温度数据.zip是包含了1981年至2020年海平面温度数据的压缩文件。这些数据是根据不同观测站点的海表温度测量结果进行汇总归纳而来,主要记录了海洋表层的温度随时间的变化情况。这些数据对于研究全球气候变化和海洋环境的影响非常重要,能够帮助科学家们更好地理解海洋对于气候变化的响应。此外,利用这些数据还能够进行气候模拟和预测,以及制定更加详细的海洋保护政策。通过观察近几十年的海平面温度数据,我们可以发现海洋表层温度呈现逐步增加的趋势,这与人类的活动、大气温室气体排放、全球气候变化密切相关。因此,保护海洋生态系统和实施环境保护措施是非常必要的。总之,1981-2020海平面温度数据.zip是科学研究和环境保护工作中非常重要的数据资源,对于推进人类社会的可持续发展具有重要意义。

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### 回答1: 降阶龙伯格观测器(Reduced-order Luenberger Observer)是一种常用的状态估计器,广泛应用于无传感器场合下的控制系统中。实现PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)的无传感器FOC(Field Oriented Control)是利用降阶龙伯格观测器来估计电机的转子位置和速度,从而实现无需使用传感器的控制。 在实施PMSM的无传感器FOC时,首先需要对电机进行数学模型化,建立电机的数学模型。然后通过对电机状态方程进行数学转换,得到成对的性能方程。根据这些性能方程,可以构建出降阶龙伯格观测器的差分方程。 在实际控制中,通过对电机的电流、电压等物理量进行采样,可以得到一系列的离散数据。然后利用降阶龙伯格观测器的差分方程,通过对这些数据进行计算和观测,可以估计出电机的转子位置和速度。根据这些估计值,可以实现对电机的无传感器FOC控制。 降阶龙伯格观测器的具体实现方法可以参考相关文献或者应用笔记,一般包括将电机状态方程离散化、构建观测器估计量的差分方程、确定观测器参数、设计观测器的状态反馈增益等步骤。通过适当地选择观测器参数和设计状态反馈增益,可以得到满意的性能指标和控制效果。 总之,降阶龙伯格观测器是一种实现PMSM的无传感器FOC控制的有效方法。通过该方法,可以在无需使用传感器的情况下,实现对电机的位置和速度的估计和控制,提高系统的可靠性和降低成本。 ### 回答2: 无传感器FOC(Field-Oriented Control)是一种在电机驱动中不使用传感器来测量转子位置或速度的控制技术。在使用PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)进行无传感器FOC时,可以采用降阶龙贝格观测器(BL-Luenberger Observer)来实现。 降阶龙贝格观测器是一种高精度的状态估计器,能够利用电流和电压测量值来估计电机的状态变量,如转速、转子位置等。在AN2590文档中介绍的方法中,通过使用此观测器来实现无传感器FOC。 首先,通过电流测量,可以得到电机的电压和电流信息。同时,通过估计电机的状态变量,可以用于计算控制算法中的反馈环节。降阶龙贝格观测器根据电机的状态方程进行状态估计,并通过比较估计值和实际测量值来更新观测器状态。观测器的输出可以用作控制器的输入,从而实现无传感器FOC。 降阶龙贝格观测器的设计需要根据具体的电机参数和控制要求进行调试和优化。在AN2590文档中,可能提供了关于观测器参数的建议或实现方法。 总之,采用降阶龙贝格观测器可以实现PMSM的无传感器FOC。通过估计电机的状态变量,可以避免使用传感器,并实现高精度的控制。然而,在实际应用中,还需要根据具体情况进行调试和优化,以获得最佳的控制结果。 ### 回答3: 无传感器矢量控制(FOC)是一种无需使用传感器进行位置和速度反馈的永磁同步电机(PMSM)控制方法。实现无传感器FOC可以通过使用降阶龙贝格观测器(DELOBS)来估计电机的状态,并根据这些估计值来控制电机。 降阶龙贝格观测器是一种使用滤波器来估计电机状态的观测器。它通过使用系统模型和电机的测量输入输出数据之间的误差来计算状态估计值。该观测器可以对电机的位置、速度和电流等状态进行估计。 实现无传感器FOC的关键是根据降阶龙贝格观测器的估计值来计算电机的控制指令。通过将观测器的估计值与电机实际状态进行比较,控制器可以根据误差信号来调整控制指令,以使电机达到所需的运行状态。 为了实现无传感器FOC,首先需要确定电机的数学模型。然后,将降阶龙贝格观测器应用于该模型,以获得对电机状态的估计值。最后,使用这些估计值来计算控制指令,并将其应用于电机以实现所需的运行。 采用降阶龙贝格观测器实现无传感器FOC可以减少系统的复杂性和成本,同时保持控制的准确性和稳定性。它为无传感器FOC提供了一种有效的实现方法,满足PMSM控制的要求。
SWAT-CUP是基于著名的水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)开发的一个参数优化工具。SWAT-CUP的参数范围选择对于模型的有效性和准确性来说非常重要。 首先,参数范围选择应基于模型的物理过程和实际情况。模型的参数需要与具体流域的性质、土地利用、降雨量和水资源管理相关联。因此,必须了解流域的特征,考虑到土壤类型、植被类型、坡度等因素,以确定适当的参数范围。 其次,参数范围选择还应考虑模型的可用数据。SWAT-CUP使用流量观测数据来优化模型参数。因此,在选择参数范围时需要确保有足够的实测数据,能够涵盖不同的流量变化。参数范围应该能够保证模型在不同水文条件下都能较好地拟合观测数据。 此外,参数范围选择还应考虑参数之间的相互关系。有些参数可能存在相互依赖或相互影响的关系。因此,在选择参数范围时需要考虑到这些相互关系,避免设置不合理或不一致的参数范围。可以通过经验、文献研究和专家意见来指导参数范围选择。 最后,参数范围选择还需要考虑计算效率和优化算法的限制。过宽的参数范围可能导致计算复杂度过高,而过窄的参数范围可能限制了搜索空间。因此,需要在保证计算效率的前提下选择合理的参数范围。 综上所述,SWAT-CUP参数范围选择需要综合考虑流域特征、可用数据、参数关系和计算效率等方面的因素。通过合理选择参数范围,可以提高模型的拟合能力和预测精度,从而更好地为水资源管理和决策提供支持。
### 回答1: GB/T12897-2006是中国测绘行业的重要标准规范之一,主要涵盖了国家一二等水准测量的技术规范和要求,旨在规范和统一测绘水准测量的标准,提高测绘水准测量的精度和质量。 该标准规范包括水准点和水准面的选择和建立、水准测量仪器的选用和校验、观测方法和过程、数据处理和分析、测量误差的评定和控制等方面。具体内容涉及水准测量的基本原理和知识,比如杆长放大率、气温和气压的影响等,并规定了测量操作的具体流程和细节要求,如测量数据的记录方式、管路接口的要求、观测时间和频次等。 GB/T12897-2006标准规范所提出的要求和规则适用于各种工程测量中的水准测量,涉及到国家基础设施建设、城市规划和土地利用等方面的应用,对于实现精确测量和地理信息服务具有非常重要的意义。此外,该标准规范还便于各单位在测量工作中进行有效的交流和协作,标准化的测绘水准测量将促进测量技术的提升和发展,有助于更好地服务于国家和人民的发展需求。 ### 回答2: GB/T12897-2006是中国国家标准化管理委员会发布的一项测量规范。这项规范被广泛应用于各个领域,特别是在工业、民用建筑和现代化农业等领域中。 此规范规定了测量中使用的基本测量单位、量测原理等内容。它为各种精密测量装置的设计与制造提供了必要的技术规范,保证了测量结果的准确度和可靠性,同时也提高了测量效率。 此外,该规范还为测量项目中使用的器具和工具的选配、检定和校正等方面提供了具体的技术要求和方法,使得测量工作更加系统化、标准化和科学化。 总的来说,GB/T12897-2006是我国测量领域的重要技术规范,它对于提高测量技术水平、促进各个领域的发展都具有重要意义。 ### 回答3: GB/T12897-2006是我国国家一二等水准测量规范,它所规定的是一二等水准测量的具体要求和技术规范。其中,一等水准是最高级别的大地水准面,用于国家级工程的测量和建设,而二等水准是在一等水准基础上建立的,广泛应用于市政工程、水利工程等中小型工程的测量和建设。 该规范主要涵盖了测量器材的选择、测量方法的步骤和要求、测量数据的处理和精度评定等方面的内容。同时,还规定了一二等水准的标志、测量基准点的建设和维护、控制网的设置等细节方面的问题。 遵守GB/T12897-2006规范进行水准测量可以保证工程测量的准确性和可靠性,同时也为后续的工程建设和管理提供了基础数据。随着国家基础设施建设的不断推进,水准测量的重要性越来越凸显,需要加强规范的执行力度,提高水准测量的质量和水平。
二等测量沉降观测是一种用于确定地面或建筑物沉降变形的测量方法。在这种观测中,通过在不同时间点测量同一地点的高程变化,来分析和评估土地或建筑物的沉降情况。 为了方便数据处理和分析,我们可以使用Excel电子表格来记录和计算二等测量沉降观测数据。Excel 是一种功能强大的电子表格软件,其具有强大的数据处理和计算功能,能够帮助我们更有效地分析和解释测量数据。 在Excel电子表格中,我们可以创建各种计算公式和图表,以可视化地展示沉降观测数据的变化趋势。我们可以使用图表功能绘制线图、柱状图或其他类型的图表,以直观地表示测量点的高程变化情况。同时,我们还可以使用数据排序、筛选和过滤功能,将数据按照需求进行整理和分析,以便更好地理解和解释测量结果。 此外,Excel 还具备数据导入和导出的功能,可在不同的软件和平台之间方便地转移数据。这为我们与其他软件或设备进行数据交互提供了便利,比如与 GPS 设备或数据处理软件进行数据对接和共享。 总而言之,使用Excel电子表格对二等测量沉降观测数据进行处理和分析,可以提高工作效率,使数据更易于理解和解释。借助Excel的强大功能,我们能够更好地评估土地或建筑物的沉降情况,并采取必要的措施来保障土地或建筑物的稳定性和安全性。
在压力传感器中,温度是一个重要的影响因素,因为温度的变化会引起压力传感器的输出值的漂移。为了准确测量压力,我们需要对传感器的输出值进行补偿和校正。 使用最小二乘法进行温度补偿矫正是一种常用的方法。最小二乘法是一种通过最小化测量值与理论模型之间的误差平方和来拟合曲线的方法。 首先,我们需要收集一组在不同温度下的压力传感器的输出值和相应的温度值。然后,我们可以使用最小二乘法来拟合一个功能模型,该模型可以根据温度预测出压力传感器的输出值。 最小二乘法的目标是找到一个最优的函数关系,使得预测值与实际观测值之间的误差最小。针对我们的问题,我们可以假设一个线性关系,即传感器输出值与温度之间存在一个线性的函数关系。 例如,我们可以假设传感器输出值y是温度x的线性函数加上一个误差项ε,即 y = ax + b + ε。其中a和b是需要确定的参数。 然后,我们可以使用最小二乘法来拟合这个线性模型,通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,来确定最优的参数a和b。 一旦确定了最优的参数,我们可以使用这个线性模型来根据温度预测压力传感器的输出值,并对测量值进行补偿和校正。 整个过程可以使用Python编程语言实现。Python提供了许多科学计算库,如NumPy和SciPy,可以方便地进行最小二乘法的计算。 通过使用最小二乘法对压力传感器进行温度补偿矫正,我们可以提高压力测量的精确度和可靠性,使得传感器的输出值更加准确和稳定。
### 回答1: 要对温度场进行预测,可以使用机器学习算法。其中,一个常用的算法是神经网络,可以通过Python中的TensorFlow或Keras库来实现。 首先,需要准备一些训练数据,这些数据应该包括温度场的输入和输出。例如,可以使用历史温度数据来训练模型,然后使用模型来预测未来的温度场。 接下来,可以创建一个神经网络模型,该模型应该包括输入层、隐藏层和输出层。在创建模型时,还需要选择适当的激活函数和损失函数。 然后,将训练数据输入到模型中进行训练。可以使用批量梯度下降等优化算法来调整模型参数,以最小化损失函数。 最后,可以使用训练好的模型来预测未来的温度场。将输入数据输入到模型中,即可得到预测结果。 以下是一个简单的示例代码,使用Keras库实现一个简单的神经网络模型,用于对温度场进行预测: python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np # 准备训练数据 # 输入为历史温度场,输出为未来温度场 X_train = np.array(...) # 输入数据 Y_train = np.array(...) # 输出数据 # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=10) # 使用模型预测未来温度场 X_test = np.array(...) # 输入数据 Y_pred = model.predict(X_test) 需要注意的是,要对温度场进行预测,需要有足够的历史数据来训练模型,并且需要考虑一些因素,如温度场的时间和空间分布等。因此,该示例代码仅供参考,具体实现方法需要根据实际情况进行调整。 ### 回答2: 要使用Python对温度场进行预测,可以采用机器学习的方法。下面是具体的步骤: 1. 收集数据:首先收集大量的与温度相关的数据,包括温度、时间、地理位置等信息。 2. 准备数据:对收集到的数据进行清洗和预处理。例如,去除异常值、处理缺失值、进行特征选择和特征工程等。 3. 划分数据集:将数据集划分为训练集和测试集。一般来说,将数据集的大部分用于训练模型,剩余的部分用于评估模型的性能。 4. 选择算法:根据问题的需求和数据的特点,选择合适的机器学习算法来建立模型。在温度场预测中,可以考虑使用回归算法,如线性回归、支持向量回归或随机森林回归等。 5. 模型训练:使用训练集对选择的机器学习算法进行训练,通过学习数据的模式和关系,建立预测模型。 6. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算预测结果与实际温度之间的差异,评估模型的性能和准确度。 7. 模型调优:根据评估结果,对模型进行调优。可以尝试不同的特征组合、调整模型参数等来提高模型的性能。 8. 模型应用:在模型经过调优并达到满意的性能后,可以将其应用于未知的温度数据,进行温度场的预测。 以上是使用Python对温度场进行预测的一般步骤。在实际应用中,还需要考虑到数据的质量、算法的选择、特征工程的细节等方面的问题。 ### 回答3: 要使用Python对温度场进行预测,可以借助机器学习和数据分析的方法。以下是一个基本的步骤: 1. 收集温度场数据:首先需要收集一定时间范围内的温度数据,可以是每小时、每天或每月的数据。这些数据应包括温度值以及可能影响温度的其他变量,如时间、地理位置、季节等。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括处理缺失值、异常值和重复值。还可以进行数据平滑和归一化等操作,以提高数据的质量。 3. 特征工程:根据实际情况,提取可能与温度相关的特征。这些特征可以是时间特征(例如小时、星期几等)、地理特征(例如海拔、经纬度)和其他相关变量。 4. 模型选择和训练:根据数据特点和预测目标,选择适合的机器学习模型,比如线性回归、决策树、支持向量机或神经网络。将数据分为训练集和测试集,使用训练集对模型进行训练,调整模型参数以达到最佳拟合效果。 5. 模型评估和调优:使用测试集评估模型的性能,例如均方根误差、平均绝对误差等指标。根据评估结果进行模型调优,可以尝试不同的模型、特征组合或调整模型参数。 6. 预测和验证:使用经过训练和调优的模型进行温度预测。可以输入新的特征数据,如时间、地理位置等,获得相应的温度预测结果。同时,需要将预测结果与实际观测值进行比较,验证模型的准确性和预测能力。 需要注意的是,温度场的预测是一个复杂的问题,涉及到许多因素和模型选择。根据具体情况,还可以考虑使用时间序列分析、空间插值等其他方法来进一步改进预测结果。
### 回答1: OMP算法是一种常用于重构稀疏信号的算法。在给定测量矩阵a1和观测信号x的情况下,通过运用OMP算法可以估计出x的稀疏表示。稀疏度是指信号在某个变换域中具有很少非零系数的性质。 OMP算法的步骤如下:首先,初始化估计信号为0,计算残差R。然后,然后在每一次迭代中,选择与残差具有最大相关性的列向量添加到估计信号中,并更新残差。这个过程重复执行,直到达到预定的稀疏度要求。 采用OMP算法进行重构,可以通过迭代估计出角度信息。在角度信息的测量矩阵a1和观测信号x的情况下,我们通过对信号进行稀疏表示的计算,可以得到其稀疏系数表示。这些稀疏系数可以表征信号在角度信息中的重要程度。 通过对重构信号进行稀疏系数的分析和评估,我们可以得知角度信息。根据信号的重要性程度和稀疏度要求,可以对角度信息进行重建和估计。 总的来说,采用OMP算法进行重构可以通过稀疏表示来得知角度信息。通过对信号中的稀疏系数进行计算和分析,可以对角度信息进行重建和估计。这种方法可以有效地提取信号中的重要信息,并对其进行角度信息的分析和评估。 ### 回答2: OMP算法(Orthogonal Matching Pursuit)是一种信号重构算法,用于从稀疏信号中恢复原始信号。在采用OMP算法进行重构之前,需要知道测量矩阵a1和观测信号x,并确定信号的稀疏度。 首先,给定测量矩阵a1和观测信号x,我们可以使用OMP算法来恢复信号的稀疏表示。OMP算法的基本思想是通过选择最相关的原子来逐步逼近原始信号。具体操作如下: 1. 初始化残差r为观测信号x。 2. 初始化稀疏表示向量θ为零向量。 3. 重复以下步骤直到得到所需的稀疏度: a. 计算残差r与测量矩阵a1的内积的绝对值,选择其中最大的值对应的测量向量a1的索引。 b. 更新稀疏表示向量θ,将选择的测量向量a1加入到已选择的测量向量集合中。 c. 计算已选择的测量向量的伪逆矩阵,然后将观测信号x投影到这个伪逆矩阵上,得到新的残差r。 4. 使用选择的测量向量和稀疏表示向量,恢复原始信号。 通过以上步骤,我们可以使用OMP算法对给定的测量矩阵a1和观测信号x进行信号重构,并得到信号的稀疏表示。 信号的稀疏度是指信号在稀疏表示中的非零项的个数或者非零项所占的比例。在使用OMP算法进行重构之前,需要确定信号的稀疏度,以便选择适当的重构参数和评估重构结果的精度。可以通过已知的信号性质或者实际应用场景的经验来估计信号的稀疏度。 综上所述,可以通过采用OMP算法对给定的测量矩阵a1和观测信号x进行重构,进而得到信号的稀疏表示。在进行重构之前,需要确定信号的稀疏度,以便选择适当的重构参数和评估重构结果的精度。 ### 回答3: 采用OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法进行信号重构的目标是从观测信号x中恢复出原始信号的角度信息。在该过程中,我们使用一个测量矩阵a1,其中包含多个观测向量,用于采集信号,并假设信号在某种程度上是稀疏的。 OMP算法可以通过迭代过程逐步选取部分观测向量,从而逼近原始信号。具体而言,算法的每一步都会选择与当前残差(原信号与重构信号之间的差)具有最高相关性的观测向量,并将其与当前重构信号进行叠加。这个过程会重复多次,直到达到预设的稀疏度为止。 在每一步中,我们计算每个观测向量与当前残差的内积,选择内积最大的观测向量,并更新当前重构信号。在更新中,我们将所选观测向量的系数与该观测向量相乘,并将其添加到重构信号中。然后,我们更新残差,将其与选中的观测向量正交化,以便在下一步中选择不同的观测向量。 通过这种方式,OMP算法可以逐渐从观测信号中恢复出原始信号的角度信息,即重构信号。重构信号的稀疏性取决于选择的稀疏度参数。较高的稀疏度参数会导致更少的观测向量被选择,从而增加了重构信号的稀疏性,但可能会牺牲一定的重构准确性。 总之,通过使用OMP算法,我们可以利用测量矩阵a1和观测信号x来重构出原始信号的角度信息,同时通过调整稀疏度参数来平衡重构准确性和信号稀疏性之间的关系。

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如何查看mysql版本

### 回答1: 可以通过以下两种方式来查看MySQL版本: 1. 通过命令行方式: 打开终端,输入以下命令: ``` mysql -V ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 2. 通过MySQL客户端方式: 登录到MySQL客户端,输入以下命令: ``` SELECT VERSION(); ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 ### 回答2: 要查看MySQL的版本,可以通过以下几种方法: 1. 使用MySQL命令行客户端:打开命令行终端,输入mysql -V命令,回车后会显示MySQL的版本信息。 2. 使用MySQL Workbench:打开MyS

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ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

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