随着石油和天然气水合物调查工作的深入开展，为了对海底勘探区地温场的结构、状态需要有更细致的了解，设计一种高分辨、高精度的海底沉积物地温梯度测量系统。
以高精度NTC型热敏电阻为传感器，选用16位高性能、多通道、低能耗的MSP430F123芯片作为主处理器，通过直流不平衡电桥的测量方式间接测量热敏电阻的阻值，在硬件方面和软件方面都采用滤波技术，克服电压源的干扰、仪器温漂和时漂带来的偏差，采用STEINHART&HART方程来进行R-T转换，经过零点漂移和温度漂移的修正，进而得到更精确的海底沉积物地温梯度曲线。
系统测试结果表明，测量系统的分辨率可达1mK，精度可达±3mK（0~25℃），该系统具有可靠性高、功耗小、体积小、操作方便等特点，具有很高的实用价值。
以高精度NTC型热敏电阻为传感器，选用16位高性能、多通道、低能耗的MSP430F123芯片作为主处理器，通过直流不平衡电桥的测量方式间接测量热敏电阻的阻值，在硬件方面和软件方面都采用滤波技术，克服电压源的干扰、仪器温漂和时漂带来的偏差，采用STEINHART&HART方程来进行R-T转换，经过零点漂移和温度漂移的修正，进而得到更精确的海底沉积物地温梯度曲线。
系统测试结果表明，测量系统的分辨率可达1mK，精度可达±3mK（0~25℃），该系统具有可靠性高、功耗小、体积小、操作方便等特点，具有很高的实用价值。
2024/12/16 4:52:37
871KB
1
常用规格：TS-B3PQ313ACTS-B3PQ433AC■特点◆用途：测量三相有功和无功功率，隔离变送输出模拟信号◆测量：三相三线，三相四线◆精度：0.5%◆输出：0~20mAdc,4~20mAdc，0~10Vdc,0~5Vdc等模拟量信号
2024/12/15 19:33:24
171KB
1
本文针对多输入多输出正交频分复用（MIMOOFDM）系统，提出了一种迭代决策导向信道估计算法。
该算法分为两部分：信道预测和信道估计。
信道预测的基本思想是使用自回归模型和信道的先验信息来预测信道状态。
然后，通过使用信道预测信息和接收信号来估计信道状态。
仿真结果表明，该方法可以提高信道估计的准确性，提高MIMO-OFDM系统的性能。
与传统的DDCE方法相比，当SNR为30时，迭代DD-CE方法的BER提升了近10％，估计精度提高了近2dB。
该算法分为两部分：信道预测和信道估计。
信道预测的基本思想是使用自回归模型和信道的先验信息来预测信道状态。
然后，通过使用信道预测信息和接收信号来估计信道状态。
仿真结果表明，该方法可以提高信道估计的准确性，提高MIMO-OFDM系统的性能。
与传统的DDCE方法相比，当SNR为30时，迭代DD-CE方法的BER提升了近10％，估计精度提高了近2dB。
2024/12/15 5:22:46
256KB
1
焊接机器人是提高生产效率，改善焊接质量的重要工具，而机器人的操作精度直接影响到机器人的应用水平。
本文根据误差的来源分别对机器人的结构误差和力变形误差做了系统的研究，并且分别提出了补偿方案。
实验结果表明，补偿方案能极大的提高机器人的绝对精度。
本文根据误差的来源分别对机器人的结构误差和力变形误差做了系统的研究，并且分别提出了补偿方案。
实验结果表明，补偿方案能极大的提高机器人的绝对精度。
2024/12/14 10:58:25
9.76MB
1
针对常用的非线性扩展卡尔曼滤波算法在工程应用中所存在的发散问题，文中分析归纳了导致该算法发散的主要原因，同时在目前两种抑制滤波发散非线性算法的基础上，探讨了一种既保证滤波精度又提高自适应能力的改进型自适应滤波算法。
并通过捷联惯导系统的初始对准误差模型对3种滤波算法进行数学仿真。
仿真结果表明，改进型非线性自适应滤波可有效地抑制滤波发散，并在提高误差估计精度的基础上具有较大范围的自适应能力。
并通过捷联惯导系统的初始对准误差模型对3种滤波算法进行数学仿真。
仿真结果表明，改进型非线性自适应滤波可有效地抑制滤波发散，并在提高误差估计精度的基础上具有较大范围的自适应能力。
2024/12/12 15:51:54
1.53MB
1
针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
2024/12/10 15:53:52
1.25MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB