根据多尺度数据融合理论设计了一种多模式组合定时设备,通过对GPS/GLONAS/"北斗"授时信号进行数据融合,综合得到更高精度的时间频率信号。
GPS/GLONAS/"北斗"授时信号分别在不同小波尺度上进行小波分解,通过在不同小波尺度上进行小波加权,通过逆小波变换重构时间尺度,该时间尺度在理论上与UTC保持一致。
测试结果表明:经过对本地晶体振荡器进行驯服后,该设备输出的频率稳定度达10-12,比单个模式的授时设备驯服前提高一个量级。
GPS/GLONAS/"北斗"授时信号分别在不同小波尺度上进行小波分解,通过在不同小波尺度上进行小波加权,通过逆小波变换重构时间尺度,该时间尺度在理论上与UTC保持一致。
测试结果表明:经过对本地晶体振荡器进行驯服后,该设备输出的频率稳定度达10-12,比单个模式的授时设备驯服前提高一个量级。
2024/7/22 11:26:08
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1、所有功能都能通过按键设置2、高精度、测量范围为0.1HZ-300KHZ3、显示范围000001-9999994、可带RS485、232或4-20mA变送输出
2024/7/17 6:02:51
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目前，测量电子元件集中参数R、L、C的仪表种类较多，方法也各不相同，这些方法都有其优缺点。
电阻R的测试方法最多。
最基本的就是根据R的定义式来测量。
在如图1中，分别用电流表和电压表测出通过电阻的电流和通过电阻的电压，根据公式RU/I求得电阻。
这种方法要测出两个模拟量，不易实现自动化。
而指针式万用表欧姆档是把被测电阻与电流一一对应，由此就可以读出被测电阻的阻值，如图2所示。
这种测量方法的精度变化大，若需要较高的精度，必须要较多的量程，电路复杂。
电阻R的测试方法最多。
最基本的就是根据R的定义式来测量。
在如图1中，分别用电流表和电压表测出通过电阻的电流和通过电阻的电压，根据公式RU/I求得电阻。
这种方法要测出两个模拟量，不易实现自动化。
而指针式万用表欧姆档是把被测电阻与电流一一对应，由此就可以读出被测电阻的阻值，如图2所示。
这种测量方法的精度变化大，若需要较高的精度，必须要较多的量程，电路复杂。
2024/7/14 13:23:38
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BerneseGPS数据处理软件在2004年12月推出的5.0版本，主要针对大学、研究机构和高精度的国家测绘机构等用户，与BerneseV4.2版本相比其界面更加友好，模块条理更为清晰，并且对非差模型作了较大改动，使其精度更高。
BerneseV5.0软件既可用非差方法进行精密单点定位，又可用双差方法进行整网平差。
而且它能对GPS数据和GIONASS数据同时处理。
其中BPE具有自动处理功能且满足GPS高精度定位应用。
BerneseV5.0软件既可用非差方法进行精密单点定位，又可用双差方法进行整网平差。
而且它能对GPS数据和GIONASS数据同时处理。
其中BPE具有自动处理功能且满足GPS高精度定位应用。
2024/7/14 9:44:02
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可读取到GPGGA中的经纬度信息，可用卫星数，水平精度因子等信息。
附带nema-0813文件，可直接使用，验证程序
附带nema-0813文件，可直接使用，验证程序
2024/7/14 5:30:22
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由于相机标定易受靶标自身和外界环境因素的干扰,且相机标定精度直接影响双目视觉或三维重建等计算机视觉领域的结果,因此,在标定过程中要尽可能提高相机的标定精度。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。
2024/7/7 15:41:20
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根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询。
基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71%,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询。
2024/7/5 5:01:31
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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
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