理论分析了温度通过热胀冷缩效应对光纤长度产生影响的机理，并在不同波长情况下通过不同长度的光纤进行了实验验证。实验结果表明：在不同波长下，当温度每变化1 ℃时每千米单模光纤长度改变量相差不大；对于不同长度的光纤，当温度每变化1 ℃时单模光纤长度改变量与光纤长度基本呈正比例关系，基本与理论分析结果一致。

为实现伺服电机驱动回旋机构应用中的角秒级的角度测量精度。选用电气误差小于±10″的无刷双通道旋转变压器作为角度位置传感器，设计了双通道旋转变压器的激励及解算电路，通过数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）TMS320F28335读取解算电路输出的角度位置。与传统的无刷双通道旋转变压器角度解算电路相比较，可以有效减少软件算法中数据整合和纠错部分的工作量。实验结果表明该系统能稳定输出高质量的角度位置指示信号。适用于伺服电机定位控制等需要高精度角度位置反馈的场合，具有可靠性高、精度高、软件开销少的优点。 《基于双通道旋转变压器的高精度测角系统设计》 在精密运动控制领域，角度位置的准确测量是至关重要的。这篇论文介绍了一种基于双通道旋转变压器的高精度测角系统，旨在实现伺服电机驱动回旋机构中角秒级的测量精度。双通道旋转变压器作为角度位置传感器，因其优良的环境适应性、高可靠性及长寿命，广泛应用于各种高精度定位系统中。 传统的方法是将单极线圈和多极线圈的测量结果通过处理器或FPGA进行整合和误差补偿。然而，本文提出的设计中，采用了集成的轴角转换芯片，直接对双通道旋变进行解算，无需额外的数据整合和纠错步骤，从而减少了软件开销，简化了硬件接口，提高了系统的集成度。 系统主要由四部分构成：双通道旋转变压器、励磁电源芯片、轴角转换芯片以及数字信号处理器（DSP）TMS320F28335。双通道旋转变压器的转动部分与回旋机构相连，通过改变其相对位置，产生电信号。励磁电源芯片提供必要的激励信号，使得旋转变压器能够正常工作。轴角转换芯片则接收旋转变压器产生的信号，将其转换为数字信号，这一步骤显著减少了传统方法中的数据处理负担。DSP TMS320F28335负责读取解算后的角度位置信息，并进行进一步的处理和控制。 实验结果显示，该系统能稳定输出高质量的角度位置指示信号，满足伺服电机定位控制等高精度应用的需求。系统的优点在于高精度、高可靠性以及低软件开销。由于减少了数据整合和纠错的复杂度，不仅提高了系统的运行效率，也降低了出错的可能性，因此，这一设计对于需要实时、高精度角度反馈的场合具有极大的应用价值。 基于双通道旋转变压器的高精度测角系统通过优化设计，成功实现了角秒级的测量精度，且具有硬件结构简洁、软件需求低的特点，是高精度伺服电机控制等领域的一个重要突破。这一设计为今后的精密角度测量提供了新的思路和技术支持。

STM32F1系列单片机是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。在这些应用中，快速傅里叶变换（FFT）是一项重要的信号处理技术，常用于频谱分析、滤波器设计、通信系统等。本文将详细介绍如何在STM32F1单片机上实现精度较高的FFT，并探讨相关知识点。 FFT是一种计算复数序列离散傅里叶变换（DFT）的有效算法，其时间复杂度远低于直接计算DFT。在嵌入式系统中，通常使用库函数或者自编译代码来实现FFT，以满足实时性和资源限制的要求。 STM32F1系列单片机具有丰富的片上资源，包括浮点运算单元（如果选型支持），这对于实施数值计算，如FFT，非常有利。然而，由于Cortex-M3内核不包含硬件浮点支持，因此在STM32F1上实现FFT时，通常需要使用定点运算或软件模拟浮点运算。 实现FFT的方法有多种，例如Bit-reversal、Cooley-Tukey等。Cooley-Tukey是最常用的，它将大尺寸的DFT分解为多个小尺寸的DFT，通过蝶形结构（Butterfly）进行计算。这种分解方式可以显著降低计算量，提高效率。 在STM32F1单片机上实现FFT，需要考虑以下关键点： 1. **数据存储**：由于FFT涉及到大量的复数运算，需要合理安排内存以存储输入序列和中间结果。STM32F1的SRAM可作为存储空间，但需要优化布局以减少访问延迟。 2. **算法优化**：针对有限的硬件资源，可能需要对原始Cooley-Tukey算法进行优化，例如使用固定点运算代替浮点运算，或者采用分治策略，对不同大小的FFT选择不同的算法。 3. **计算精度**：在定点运算中，要确保足够的位宽以保持精度，同时避免溢出。这可能需要进行位扩展、舍入和饱和运算。 4. **实时性**：根据应用需求，可能需要在固定时间内完成FFT计算。这要求合理安排任务调度，避免处理器负载过重。 5. **库函数选择**：STM32生态系统中有许多开源的FFT库，如CMSIS-DSP库，提供了预优化的FFT函数，可以直接在STM32F1上使用。这些库已经考虑了上述的优化点，可以减少开发工作。 6. **调试与测试**：实际应用中，需要对FFT结果进行验证，确保精度和性能满足需求。这可能需要配合示波器、逻辑分析仪等工具进行硬件调试。 7. **功耗与效率**：在满足功能需求的同时，也要注意功耗和执行效率。可以通过调整算法参数、优化代码结构等方式来改善。 总结来说，在STM32F1单片机上实现精度较高的FFT，不仅需要理解FFT的基本原理和算法，还需要掌握微控制器的特性以及嵌入式系统的开发技巧。这是一项既需要理论知识，又需要实践经验的任务。通过精心设计和不断优化，可以在有限的资源条件下，实现高效、高精度的FFT计算。

针对煤矿井下"三机"自动化中的采煤机定位精度较低的问题,根据采煤机工作环境恶劣、空间封闭、干扰较多的特点,提出了一种基于捷联惯性导航(SINS)的采煤机位姿定位方法。该方法利用捷联惯性导航系统中的三轴加速度计和三轴陀螺仪实时测量采煤机的加速度和角速度信息,并根据四元数捷联惯导位姿解算方法解算出采煤机的实时位置和姿态信息,得到精确的采煤机运动轨迹,实现对采煤机的实时体定位。对定位平台进行仿真和利用综采工作面"三机"实验装置搭建采煤机捷联惯导定位实验平台进行实验,结果表明,采煤机捷联惯导定位系统能够准确跟踪基准轨迹,采煤机沿工作面方向运行20 m,位置姿态跟踪误差分别为0.5 m和0.7°,满足煤矿采煤机定位精度要求,该系统能够实现采煤机的实时精确定位。

我们表明，在Georgi-Machacek模型的标量势中不存在三线性项的情况下，重带电标量不一定与h→γγ衰减幅度解耦。 在这种情况下，希格斯到双光子信号强度的测量可能会在参数空间中施加严格的约束。 使用高光度LHC（HL-LHC）和ILC的预计精度，我们发现三重态真空期望值的上限可以低至10 GeV。 我们还发现，当与来自摄动统一性和稳定性的理论约束结合时，可以完全排除这种变体。

高精度电弱物理的未来在于对Z玻色子，W玻色子，希格斯玻色子和顶夸克性质的e + e-对撞机测量。 我们估计了三种可能的未来对撞机的预期性能：ILC，FCC-ee（以前称为TLEP）和CEPC。 特别是，我们提出了CEPC可能达到的初步估计值，即中国提出的圆形电子正电子对撞机，斜参数S和T以及希格斯耦合器的七参数拟合。 这些结果使CEPC的物理潜力可以与ILC和FCC-ee的物理潜力进行比较。 我们还展示了当每个最重要的输入度量的不确定性分别改变时，对S和T的约束将如何演变。 这阐明了未来对撞机的基本物理目标。 为了提高当前的精度，最高优先级是改善m W和sin​​ 2θeff的不确定性。 同时，对顶部质量，Z质量，α的延伸和Z宽度的改进的测量将提供进一步的改进，这将确定最终的覆盖范围。 我们认为，每种可能的未来对撞机都具有探测TeV级电弱物理的强大前景。

描述 此参考设计是一种低待机和运输模式电流消耗、高 SOC 计量精度、13S、48V 锂离子电池组设计。它能够高精度地监控每个电池电压、电池组电流和温度，并防止锂离子电池组出现过压、欠压、过热和过流现象。基于 bq34z100-g1 的 SOC 计量利用阻抗跟踪算法，可以在室温下实现高达 2% 的精度。利用精心设计的辅助电源策略和高效的低静态电流直流/直流转换器 LM5164，此设计可实现 50μA 待机功耗和 5μA 运输模式功耗，因此能够节省更多能源并延长运输时间和空闲时间。此外，这种设计还支持可正常运行的固件，这样有助于缩短产品研发时间。 特性 在室温条件下可实现 2% 的电池组 SOC 精度 待机模式电流消耗为 50μA 运输模式电流消耗为 15μA 强大、可编程的保护功能，包括:电池过压、电池欠压、过流放电、短路、过热和过冷 支持 100mA 电池平衡 高侧充电和放电 MOSFET，支持预放电功能

介绍了一种以铂电阻为测温元件的高精度温度检测电路,并对 其硬件电路及工作原理进行了详细说明。此硬件电路采用同一个参考 电压给铂电阻电流源及A /D转换电路供电,使得测量结果仅与铂电阻 随温度的变化值有关,而与铂电阻驱动电流的稳定度、A /D转换器参 考电压精度等均无关,从而降低了高精度测量对硬件电路的苛刻要求, 提高了混检测的精度。

二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化