基于径向基函数RBF神经网络的传感器故障诊断的方法研究
2021-12-10 09:59:12 897KB 基于 函数 rbf 神经网络
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视觉惯性同步硬件 作者: ( ),( ) 1.说明 该项目旨在对摄像机和IMU进行硬件同步,以便它们都使用相同(毫秒级)的时基。 我们已经在Ubuntu16.04(ROS Kinetic)中测试了代码。 Arduino将为每个IMU测量(200 Hz)计算精确的(微秒)时间戳。 在某些时间戳(20 Hz)下,它将触发相机(通过触发线)以捕获新图像。 时间戳记和triggerCounter数据将被发送到PC(IMU节点)。 IMU节点将从Arduino接收IMU数据,并通过新的ROS TimeReference消息(主题/ imu / trigger_time)发布时间数据。 相机节点将订阅此时间数据,以为每个相机图像重建精确的时间。 因此,消息流将如下所示: IMU –> Arduino –> PC (ROS IMU node) –> ROS camera node 2.要求 2
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adaptburgers_mol.zip 包含简单的 matlab 代码,这些代码使用 ode15s 作为时间步进方法的线法和空间径向基函数的自适应残差二次采样来求解一维时间相关的伯格斯方程。 参考: TA Driscoll 和 ARH Heryudono 径向基函数插值和搭配问题的自适应残差二次采样方法,提交给。 计算。 数学。 应用程序论文可从以下网址下载: http://www.math.udel.edu/php/deptapps/techrept.php?year=2006 解压文件,然后运行adaptburgers_mol.m 可以修改代码以解决其他一维非线性 pdes,例如 Allen-Cahn 等。 更多代码可以下载 http://www.math.udel.edu/~heryudon/research.html
2021-12-09 19:54:02 3KB matlab
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CM0S工艺是为重要的微电子制造技术,具有廉价、可批量制造、成品率高等优点。早期的CMOS工艺通常采用单阱工艺,单阱工艺只含一个阱(N阱或者P阱)。若为P型衬底则将NMOS直接制作在衬底上,而将PMOS寺刂作在N阱中;若为N型衬底则将NM0S制作在P阱中,而将PMOS直接制作在衬底上。为了减少闩锁效应(latch-up)及独立优化N沟和P沟器件,人们采用双阱工艺。图1所示为双阱CMOS,包含N阱、P阱、局部氧化硅(LOCal Oxidation of Silicon,Locos)隔离、N+多晶硅栅,以及源漏区。典型的双阱CMOS工艺包括以下几步:   (1)轻掺杂深度扩散形成N阱和P阱。N阱
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根据多模激励的单腔体谐振器原理以及基片集成波导(SIW)高Q值、低损耗、大功率容量的特点,提出了一种新的SIW方形腔体双膜滤波器的设计方法。该方法通过在SIW腔体两个对称角上切角作为微扰来使简并模式分离并产生耦合,从而形成了中心频率在 4.95GHz的窄带带通滤波器,并最终采用直接过渡方式实现了SIW到微带的转换。
2021-12-08 17:48:50 358KB 信号调理
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硅基光电子调制器件研究进展,龚翰墨,李强,硅基光电子调制器件是硅光子学领域中不可或缺的部分,近年来得到学者们的关注。基于硅的非线性效应可实现对于通信波段信号光的调
2021-12-07 17:55:18 554KB 表面等离激元
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所谓基极调幅,就是用调制信号电压来改变高频功率放大器的基极偏压,以实现条幅。其基本原理是,低频调制信号电压与直流偏压相串联。放大器的有效偏压等于这两个电压之和,它随着调制信号波形而变化。使三极管工作在欠压状态下,集电极电流的基波分量随着基极电压成正比变化。因此,集电极的回路输出高频电压振幅将随着调制信号的波形而变化,于是得到调幅波输出。共基极电路的频率特性最好,因而它在高频电路中使用最多
2021-12-07 14:46:40 114KB Multis 三极管基极调
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AMPAK正基产品介绍,AMPAK WIFI模块均采用邮票孔形式,易设计,易生产,易焊接调试,WIFI支持WIFI Direct,Miracast,AP/STATION,支持WINDOW / Android4.x-5.x / Linux驱动,世联芯提供AMPAK正基WIFI模块选型手册参考!
2021-12-07 09:14:07 781KB AMPAK 正基 WIFI模块 正基WIFI模块
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针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。
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针对传统方法在对云存储的加密数据进行检索时效率不高的问题,提出了一种利用属性基加密(ABE)技术的安全数据检索方案。利用ABE提供丰富的索引词表达能力,从而确保数据安全性,通过平衡云服务提供商运行开销和其他用户参与基于云存储的信息检索服务,使用加密运算替代穷尽搜索,使得搜索过程与现存数据库管理系统机制更加兼容。分析结果表明,相比其他几种较新的方案,方案在访问控制和快速搜索中具有更好的性能,且能在数据检索过程中确保数据安全性和用户隐私,适合应用于具有大量数据的云存储系统。
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