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有几种坐标系用于描述卫星的运动： 1) pq 轨道平面。 这里的 p 轴通过轨道中心到近地点。 q 轴通过焦点（地球中心）并垂直于 p 轴。 2) 地心惯性坐标。 原点在地球的中心。 z 轴与地球自转轴对齐。 x 轴指向春分。 y 轴完成右手定则笛卡尔系统。 从地球中心到卫星的距离是距离 = sqrt(x^2 + y^2 + z^2)。 赤纬 = atan2(y/x)（从 0 到 2pi），赤纬 = asin(z/distance)。 它由一个纪元定义，该纪元是 x 轴指向春分时的有效时间，因为地球自转轴缓慢进动，并且自转轴本身的位置和速率存在其他小的变化。 3）以地球为中心的地球固定（旋转）。 原点在地球的中心。 z 轴与地球自转轴对齐。 x 轴指向纬度 = 0 经度 = 0 点（赤道处的格林威治线）的交叉点。 y 轴完成右手定则笛卡尔系统。 ECI 和 ECEF 之间的转换取决于时间

概述 基于高异质/均匀时间序列多传感器数据的实时异常检测的无监督特征选择和/或无监督深度卷积神经网络和lstm自动编码器的原型。 内置时间序列预测器的可解释AI原型。 无监督特征选择的直观表示如下所示。 无监督实时点异常检测的直观表示如下所示。 从当地的解释，全球理解与解释的AI树木-从这里动机- ，图片来源-https: MSDA 1.0.8 什么是MDSA？ MSDA是Python中的开源low-code多传感器数据分析库，旨在在时序多传感器数据分析和实验中将假设减少到洞察周期。 它使用户能够快速，高效地执行端到端的概念验证实验。 该模块通过捕获变化和趋势来建立多维时间序列中的事件，以建立旨在识别相关特征的关系，从而有助于从原始传感器信号中选择特征。 此外，为精确检测实时流数据中的异常，还设计了无监督的深度卷积神经网络以及基于lstm自动编码器的检测器，以在GPU / C

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公司业务需要，用到modbus协议，本质上很简单，只是第一次接触，被这些词语搞得云里雾里的。这里整理一下，方便以后查询：     0x01: 读线圈寄存器     0x02: 读离散输入寄存器     0x03: 读保持寄存器     0x04: 读输入寄存器     0x05: 写单个线圈寄存器     0x06: 写单个保持寄存器     0x0f:  写多个线圈寄存器     0x10: 写多个保持寄存器     如上所示一共8种功能码。这其中有涉及到线圈、离散输入、保持、输入四种寄存器。    线圈寄存器：实际上就可以类比为开关量（继电器状态），每一个bit对应一个信号的开关状态。所以