解析单片机中多字节的乘除运算方法 用加法做乘法 减法做除法

为了降低运用简化传感器模型对动态测试结果进行修正时带来的误差,提出一种基于最小二乘(LSM)与粒子群优化算法(PSO)的动态补偿器设计方法。采用最小二乘法识别传感器的最佳阶次,作为补偿器的阶次,克服简化模型对补偿器设计的影响,结合粒子群算法对传感器进行逆建模得到补偿器,并分析补偿前后传感器的时域与频域特性。实验表明,该方法能有效的降低传感器的动态测量误差。

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基于最小二乘的椭圆拟合算法，田开琳，，椭圆是人们经常遇到的一种几何形体，大量存在的圆形、椭圆形物体及其透视投影均为椭圆，因此高精度的椭圆拟合是后续物体辨识与测

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 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。