基于图形化编程语言LabVIEW,采用弓形测试法,搭建了对频率选择表面(FSS)微波吸收材料的反射率测量系统。整个测量过程在微波暗室中进行。系统主要通过LabVIEW设计的程序由VISA接口控制矢量网络分析仪HP8720ES,实现对测试FSS样品反射参数的数据采集,并由角锥吸波材料反射参数进行参数修正后计算得出测试样品的反射率。本系统的测试结果与NRL测量系统测量结果相比较,具有良好的一致性,表明本测量系统具有典型可靠性,其对FSS微波吸收材料的测量结果能够真实反映材料的吸波性能。

本文介绍一种以单片机为核心的位移自动测量系统，该系统采用光栅传感器把被测位移量转变为电信号，经前置放大和电路处理后，送入8031单片机进行综合运算处理后输出，并通过LED显示。文中介绍了整体电路的设计和单片机系统的硬件及软件流程。

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行业分类-作业装置-一种机器人砂带磨削材料去除量自动测量系统及方法.zip

动员的人体自动测量系统具有高移动性，易于操作和合理的精度。 但是，现有系统专注于准确性和鲁棒性，而不是移动性和便利性。 为了克服这一缺点，这项工作提出了一种动员的自动人体测量系统，该系统使用神经网络（MaHuMS-NN）通过监督学习促进总体测量结果。 基于一般回归NN（GRNN）的MaHuMS-NN选择图像，执行图像处理，对图像进行分割并检测轮廓以提取轮廓中的特征点。 系统测量特征尺寸。 这项工作的重要贡献如下。 首先，MaHuMS-NN是Android平台中第一个用于人体测量的智能系统。 其次，与现有系统不同，MaHuMS-NN可以在优化模型进行预测时进行智能调整，并根据个人特征进行自误差校正。 实验结果表明，与现有系统相比，MaHuMS-NN表现出更好的性能，精度小于0.03 m。

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