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基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法,包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单粒子滤波器模块;本发明中基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程,用于对粒子群的粒子进行更新。观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新,用于计算各个粒子的权重。输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块。本发明首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息,解决VLC定位容易受接收器姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题,并消除姿态对VLC定位的影响。
东南大学 2021-04-11
面向物联网硅基SIW带金属柱悬臂梁可重构带通滤波器
本发明公开了一种面向物联网的硅基SIW带金属柱悬臂梁可重构带通滤波器,包括SIW带通滤波器、转接结构(3)和带金属柱的MEMS悬臂梁结构。带金属柱的MEMS悬臂梁结构包括MEMS悬臂梁(6),MEMS悬臂梁依靠锚区(7)的支持悬浮在硅衬底(1)之上,MEMS悬臂梁的下表面上设置有金属柱(11),硅衬底对应金属柱的位置开设有孔(14),且该孔(14)穿过硅衬底(1)上的氮化硅层(10)和上表面金属层(5)进入硅衬底(1)中。本发明只需要通过控制MEMS悬臂梁的状态就能够改变滤波器通带的中心频率,达到切换滤波器通带中心频率的目的,MEMS悬臂梁可以实现快速的DOWN态和UP态的转换,可以有效地实现微波电路中对滤波器滤波范围的控制。
东南大学 2021-04-11
一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法
本发明公开了一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法,包括以下步骤:通过一个二阶段的形态学检测算子对噪声污染图像进行预处理,得到参考图像和噪声标志位。基于噪声标志位,再用改进的非局部全变分方法对参考图像进行滤波,以得到去噪后的图像。本发明可以有效检测图像的噪声分布情况,产生很低的漏检率和误检率。此外,本发明基于参考图像,能精确计算两个图像块之间的相似度,可在有效抑制椒盐噪声的同时很好地保护图像边缘和纹理等细节信息,其提供的峰值信噪比和结构相似度优于现有椒盐噪声滤波方法。
华中科技大学 2021-04-14
低纹波高精度大功率加速器脉冲电源用直流有源滤波器
大功率的低纹波、高精度稳定电源和脉冲电源是一种非常重要的特种电源,在现代科学研究和医疗、工业生产、环境保护中获得越来越广泛的应用。本项目针对大功率稳定电源和脉冲电源对电流纹波和动态响应的严格要求,提出并实现了采用有源滤波器和负载并联,检测直流侧纹波电压、利用PWM控制技术的并联直流有源滤波器来抑制电流纹波和提高动态响应的方案。其显著优点:在对传感器和电路元
西安交通大学 2021-01-12
基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法
本发明公开了一种基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法。本方法对含白噪声和粉红噪声的碰摩声发射信号具有很好的降噪效果,并具有不受主观参数影响,结果稳定,自适应等优点。本发明对碰摩声发射试验装置采集的声发射信号加入不同信噪比的白噪声和粉红噪声,对含噪信号EMD分解,求出分解得到的各阶本征模态函数与含噪信号的相关系数,结合EMD的滤波特性找到各阶本征模态函数所对应的相关系数的变化规律,通过重构碰摩声发射信号能量相对较大的本征模态函数得到降噪后的信号。
东南大学 2021-04-14
“青农 3 号”茶
茶。灌木,树姿半开张,小叶种,叶片长椭圆形,生长势较旺盛,发芽 期较早,春茶一芽两叶水浸出物含量42.33%,氨基酸含量3.19%,咖啡碱含量1.83%,茶 多酚含量26.5%,适制绿茶或红绿茶兼制品种。嫩栗香、鲜醇。高抗茶炭疽病、云纹叶 枯病,中抗小绿叶蝉。抗寒性较强,抗旱性较强。第1生长周期亩产160千克,比对照瑞 雪增产10%;第2生长周期亩产240千克,比对照瑞雪增产20%。
青岛农业大学 2021-04-11
NSⅢ-3型数控插床
研发阶段/n项目简介:该数控插床是我院研制的新型数控产品,适用于柴油机新型喷油泵泵体导向槽的加工,亦可以用于类似零件插槽加工。该数控机床设有3根数控轴,能够精确控制插槽加工,双工位交替工作,生产效率高。该项目技术水平国内领先。主要技术特点:1.床身由底座和立柱构成,具有良好的刚性和抗振动能力;2.采用进口高精度双支座滚珠丝杠,精度高,寿命长;3.伺服电机与滚珠丝杠直接连接,传动准确;4.采用西门子sinumerik802c三轴伺服控制系统,操作简单、运行可靠;5.自动控制机床的润滑,机床维护工作量少
湖北工业大学 2021-01-12
H3C Learningspace
H3C Learningspace是新华三自主研发的基于VDI及VOI混合架构,针对教育等场景提供的云教室融合桌面解决方案,兼顾VDI云上的灵活性,集中资源(包括系统、应用、数据等),按需向学员分配虚拟桌面,以及胖终端形式的性价比,低投入情况下满足新课改、3D建模、视频处理等高负载要求。 H3CLearningspace通过统一的Web管理控制台,实现远程运维,对数据中心资源集中管理、统一监控,概览界面直观展示系统健康度、课程/教室/用户总数量、桌面运行情况、资源使用率、异常报警信息等,可点击各模块进一步查看详细信息。 自动安装:除一体机出厂已预装所有必要程序外,还提供裸机安装,底层虚拟化、分布式存储、管理平台程序等集成打包,一个镜像导入,即可自动执行下一步直到安装完毕。 一键巡检:部署完毕、后期维护、故障定位等等,平台一键健康检查,即可自动发现系统隐患,并给出优化建议。 模板优化:课程镜像通过自动优化工具,对操作系统进行上百条性能优化动作,较大化提高桌面使用体验。 自动升级:管理平台上传升级包,所有终端自动检测与下载,服务器后台、教师端、学生端自动执行升级操作,无需手动干预。 Learningspace将最复杂的代码逻辑留给研发层,最通俗易懂的操作呈现给前端,较大程度节省人工参与的工作量,提高效率。 活力课堂,教学手段多样 Learningspace内置新华三自研配套教学管理软件,专为教育场景定制。 基础功能:模板切换(一键上下课、不同课程对应不同模板)、屏幕广播、签到、学生演示、收发文件、屏幕监看、一键禁网、离线逃生、一键重启、座位调整、U盘禁用、全屏肃静、自习模式、账号模式、虚拟教室、远程协助、电子教鞭…… 语音相关:语音广播、分组讨论、学生发言、语音会议、个别通话…… 特色功能:直播课程、大班基础课等需求,教师端可随时勾选多个班级合并为一个逻辑大班,进行统一授课与控制。 常用功能应有尽有,无论在体验,还是成本上,Learningspace均实现了突破。除内置外,还支持第三方多媒体教学软件的无缝集成,以保障任课老师多年的教学习惯得以延续,减少学习成本。 测试考试,省掉九十九步 无纸化考试以其保密、环保、效率等众多优势,正逐步替代纸质模式,Learningspace内置测试平台与考试环境自动部署模式。 随堂测试:老师可以发起单抢答、全班答、随机答等形式的评估测验,测验结束后系统自动阅卷打分,测试结果计入学生积分系统,在校园空间的积分墙进行排名展示,老师可以此为参考,对学生上课质量进行评估。 考场定制:支持多种考试场景,如国家计算机一、二级等级考试,社会职称考试等,支持ATA、NCRE等考试部署要求。同时提供考试专属镜像,自定义保留考试桌面(桌面完整环境与文件数据)周期时间,以便考试结果有异议可后期溯源备查。 无论是纸质的考卷阅卷,还是PC的手动环境部署,其工作量均为通宵级,而Learningspace开发大量自动化流程,遵循能不动手即不动手,能省时间则省时间的原则,为广大教师提高百倍效率,少走不必要的路。 网盘分享,再无硬件拷贝 Learningspace内置网盘功能,由分布式存储提供服务,为数据安全加持多重保障,每位师生均可分配一个私人校园网盘,在校期间永久保留个人数据,访问不局限在云环境,校园网范围接入均可登陆获取自己的专属数据,省去忘带U盘的尴尬,也阻断病毒的传播途径。提供分类查询,分享文件,配合作业空间功能,让数据分享无边界,学习趣味再提升。 较佳性能,尽情三维渲染 H3C作为国内少有的NVIDIA授权VDI厂商,具备vGPU技术,可将企业级显卡进行虚拟化切割,把性能强劲的GPU算力分配给云桌面,极大增强VDI架构的图形处理能力。灵活的显存分配,根据使用需求任意切分,实现OpenGL和DirectX的3D类应用流畅运行。显卡资源云端集中管理,可视化的GPU资源监控管理功能,有效降低运维成本。 与此同时,Learningspace也提供更省成本的解决方案,VOI组件支持充分发挥胖终端硬件性能,将CPU与集成显卡无损耗提供给图形设计或视频处理等高负载应用场景,而后端无需大量服务器资源,节省数据中心建设投入,与此同同时,内置的网盘功能可漫游终端生产的文件数据,除了保障安全,更能提供便捷。 作业空间,趣味云上答题 任课老师可创建自己的课程组,组内包含上此课的学生账户,学生拥有对应的登录使用权限,所有操作均为浏览器访问,不局限特定环境,教室、寝室、图书馆,随时随地,写作业。 云上作业:教师可在此课程组里编辑和发布作业,设置提交截止日期,所有课程内的学生均可见,过期答题,提交拒收。 评论互动:教师在平台批改打分,会自动呈现数据统计报表,如提交人数、平均分等,同时教师可选定优秀答案公开展示,全体学生可对其评论、留言。 微课空间:教师端可上课期间进行录屏,将上课内容完整上传至微课空间,以作为公开课或复习视频共享,学生可以点播微课视频进行学习、点赞、评论和回复。 安全策略,确保万无一失 在安全保障上,Learningspace做了大量安全机制,多重保障,以消除隐患顾虑。 集群技术:将每教室的学生桌面平均分散到所有云主机,避免单台主机压力过载,确保不会出现某些主机闲置,而某些利用率极高的情况,所有集群资源可在其他教室未上课时,全部集中提供给某个教室使用,性能10倍提升。 双机热备:支持集群拆分,每个集群可以独立承担业务功能。拆分后的集群在恢复网络后,可以再次合并,恢复原有业务。满足学校在考试、阅卷期间使用的计算、存储、网络等资源与正常业务实现完全物理隔离,各项业务照常开展。 权限回收:为防止学生误操作,以及考试场景的安全性,学生终端断电、桌面关机、重启、甚至硬件损坏,数据均不会被清除,只有教师端点击下课,学生桌面才会还原。故障终端现场换新,虚拟机仍会保持之前的状态,重新自动连接。 教师端离线:教师端实时检测与云桌面平台交互是否异常,从而自行切换离线和在线状态。离线模式下教师可不依赖云桌面数据中心进行屏幕广播、屏幕监控、语音广播、学生发言、语音讨论、远程协助、学生转播等等。 终端多样,品牌保障品质 不同的终端体系,对应不同场景需求,大幅度提高适用范围:VDI灵活多变,可塑性强,承载普通业务场景,横向扩容,搭配vGPU技术满足高性能3D渲染需求;VOI本地计算,发挥终端全部性能,数据云端存放,节省服务器资源,降低投入成本。 ARM架构、X86架构、分体机、一体机、老款性价比、新款高性能……各类形态可供选择,体积小巧,机身一体化设计,噪音直线下降。瘦终端嵌入式芯片,最低达1/30的PC功耗;胖终端桌面级CPU,超强性能。无风扇、机械硬盘等易损元件,基本可做到硬件零维护,相对PC,使用周期更长,节省开支、减少电子垃圾。内置自研SpaceOS系统,开箱通网即可受远程管控。
新华三技术有限公司 2022-09-19
HZ-3黑体炉
产品详细介绍黑体产品分类    黑体按温度分为 低温、中温、高温三段。    低温黑体:下限温度为环境温度以下的黑体。因为下限温度等于和低于环境温度时,需要有制冷设备,因此分类为低温黑体,即Tmin≤T环境。    中温黑体:下限温度为环境温度以上、上限温度为1200℃以下的黑体。因为该段温度为最常用,用普通的加热方式就能实现。因此分类为中温黑体,即T环境<T≤1200℃。     高温黑体:上限温度为1200℃以上的黑体。因为1200℃以上的温度使用地方不多,加热用通常的方式已经不能解决,温度大于1600℃只能进行抽真空。因此分类为高温黑体,即T>1200℃。     说明:各个黑体温度段的温度有重叠和交差,但按照上面的分段均能准确的分类。     如果有特殊要求,可以和我们联系,进行特殊定做。   中温黑体 低温黑体 热管黑体 高温黑体 型    号 HZ-1 HZ-2 HZ-3 HL-3 HL-2 HL-1 RB1-1 RB1-2 RB1-3 HG-1 HGK-1 HG-2 HG-3 工作温度℃ 300~1100 300~1200 50~600 -50~100 -20~100 0~100 室温~150 150~300 300~500 700~1600 300~1600 1400~2500 2200~3000 腔口直径mm Φ40 Φ30 Φ30/Φ40 Φ30 发射率 ≥0.995 ≥0.997 ≥0.995 显示分辨率 0.1℃ 0.01℃ 0.1℃ 1℃ 温度稳定度 ≤±0.5℃/10min ≤±0.1℃/10min   ≤±1℃/10min ≤±1.5℃/10min 电源功率kW 2.0 2.0 0.6 3.2 2.7 1.5 4.0 6.0 重量 kg 25 15 195 100 40 100 500     HZ-3中温黑体 HZ-2中温黑体 HG-1高温黑体 HL-3低温黑体     联系人:王世福(销售副总/总监)    电话:010-67810538    13601309802
北京南奇星科技发展有限公司 2021-08-23
用于高效协同组播通信中继选择和功率控制法
本发明采用的模型将协同组播通信的每个组播分为两个时隙。在第一时隙,基于在第一个时隙中是否成功接收到数据,将均匀分布的N个用户划分为两个集合S和F,其中,S代表成功用户集,F代表失败用户集。在第二时隙,成功用户将数据转发给失败用户。与传统方法相比,本发明设计的最佳中继概率Pa*和最佳中继功率值p11*,能实现协同组播通信支持任意数据传输率的能效最大化。
电子科技大学 2021-04-10
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