使用一对同心放置的金电极与人体皮肤接触以评估水分。
在100Hz至5MHz的频率范围内测量电阻抗光谱。
结果表明，在角质层相对干燥的情况下，在较低的频率范围内，测得的阻抗的可重复性将大大降低。
阻抗频率轨迹的完整性相应地取决于皮肤湿润形态。
另一方面，在角质层比较湿润的情况下，可以获得完整的位置，并且可以将Cole-Cole弧模型应用于定量计算。
引入位置的完整性作为补充参数。
用润湿的滤纸以及人体皮肤进行的实验结果表明，可以通过图形和定量方式更好地表示皮肤的水分。

本文提出一种以离散余弦变换(DCT)为基础的自动相位测量方法并以实验和模仿运算进行验证。

汽车刹车距离matlab代码使用磁场的距离测量系统已经研究过的测量系统利用了磁场如何在空间中渗透的知识。
完成该项目的目的是创建一个感应工具，以确定沿着轨道相互跟随的两个移动小车之间的距离。
当手推车之间的距离减小并且明显发生碰撞时，霍尔效应传感器将拾取磁场的变化，并将对一个手推车施加破坏机制。
前面的推车配备有磁铁，其面向后面的推车，随后的推车将配备有霍尔效应传感器，其面向第一个推车。
然后使用霍尔效应传感器的输出电压来确定小车之间的距离。
下一个推车配置有直流电动机，如果两个推车之间的距离太近，则后面的推车会减速。
入门打开MATLAB并简单地运行仿真和验证Arduino代码，以便本人运行实验。
先决条件MATLAB许可证和Arduino下载。
部署方式MATLAB代码仅用于分析。
Arduino代码可以上传到ArduinoUNO，用作该项目的微控制器。
建于-使用的编码环境-使用的其他编码环境贡献请阅读有关我们的行为准则以及向我们提交请求请求的过程的详细信息。
版本控制我们用于版本控制。
有关可用的版本，请参见。
作者菲利普·特鲁佩利（PhillipTr

一、 实验目的1、学习phyphox软件的磁力计功能。
2、用phyphox软件测量地磁场大小和磁倾角。
二、实验原理地磁场是地球内部和四周天然存在的磁性现象。
地球可近似认为是一个磁偶极子，磁偶极子的S极位于地理北极附近，N极位在地理南极附近。
通过这两个磁极的假想直线（磁轴）与地球的自转轴不重合，如图1所示，夹角大约为11.3度。
不同地理位置的地磁场均不相同。
测量某个地区的地磁场需要分别测量地磁场沿着水平和竖直两个方向的分量，如图2所示。
地磁场方向与水平面之间的夹角称为磁倾角，可由地磁场沿水平和竖直两个方向的分量得到。
图1地磁场图2地磁场的分量手机phyphox软件的磁力计功能可以测得沿X,Y,Z三个方向的磁场大小。
根据……………………（1）可测磁感应强度大小。
根据……………………（2）可测磁偏角。
三、实验仪器：智能手机，phyphox软件。
四、实验内容：? 先确定X,Y和Z分别对应手机的哪个方向。
通常垂直于手机平面的方向为Z，沿手机短边和长边方向分别为X和Y，实验前先确定

已知图像img.jpg中棋盘格最核心的四个角点（以红色标识）的平面世界坐标（x,y）.估计两坐标系之间的单应矩阵H。
2.计算棋盘格标定板的左侧边界长度，即图中两绿色角点在世界坐标系中的距离d（cm）。
要求输出矩阵H和距离d。

ST80C51单片机控制超声波传感器测量与待测物体之间的间隔，并将其间隔数据结果显示在LCD屏幕上，精确到厘米。

传统非接触式涂层厚度测量方法有哪些优势跟弊端，新型的非接触测厚系统的原理是什么，跟传统非接触涂层测厚测量方法有哪些相反点跟不同点呢？查看文档

《SatelliteOrbitsModels,MethodsandApplications/卫星轨道--模型方法和应用》(OliverMontenbruck、EberhardGill)是一本指导读者学习卫星轨道确定与预报理论，掌握实践操作的现代教科书。
从轨道动力学基础知识开始，本书重点引见了基本摄动力模型和精密跟踪方法，详细描述了大量用于轨道确定和预报的算法，特别是数值处理过程。
随书附带了C++源代码程序和所有示例习题与应用,这些程序基于一个强大的航天动力学库，具有很好的移植性，可以用于个人应用开发。
另外，本书还以互联网超链接方式收录了大量的网络资源，便于航天动力学信息的完善和更新。
本书可以为学习卫星导航、大地测量和航天技术的学生与研究人员，以及关注航天动力学的卫星工程师和操作人员提供参考。
本资源为随书光盘中的源代码，英文版电子书可到http://download.csdn.net/detail/prince_504/4820688下载。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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非分散红外（NDIR）光谱仪常被用来检测气体和测量碳氧化物（例如一氧化碳和二氧化碳）的浓度。
一个红外光束穿过采样腔，样本中的各气体组分吸收特定频率的红外线。
通过测量相应频率的红外线吸收量，便可确定该气体组分的浓度。
之所以说这种技术是非分散的，是因为穿过采样腔的波长未经事后滤波；
相反地，光滤波器位于检波器之前，以便滤除选定气体分子能够吸收的波长之外的所有光线。

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。