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1.
《中国惯性技术学报》2021,(1)
为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。 相似文献
2.
为了优化相位重建算法,针对波面干涉图的傅里叶频谱,分析了不同滤波窗口的分布特征和频谱响应,通过计算机仿真和实验测试,确定了FFT动态相位重建算法的最佳滤波窗口类型。其中处理仿真干涉图重建的波面与原始波面的波面峰谷值残差为0.008 5λ,波面均方根值残差为0.000 1λ;处理实验干涉图获得的波面与移相干涉测量法获得的波面峰谷值残差为0.009 3λ,波面均方根值残差为0.000 5λ。结果表明:选取Hamming窗进行滤波处理并重建的相位经拟合后得到的波面较参考波面的面形残差最小,相位重建精度优于0.01λ,可进一步应用于大口径光学元件的测量中。 相似文献
3.
近年来,越来越多的"有识之师"认识到按题型简单分类的中考二轮专题复习课的诸多弊端,如以开放探究、图像信息、分类讨论、新定义等题型来分类教学是非常简单化的课型划分,如以新定义题型来设计一节专题复习课,必然"挂一漏万",即使在一节新定义课中精选几道新定义题也可能会使训练的目标和教学主线难以聚焦,往往形似而质异.而另一类着力在形异而质同的微专题教学却得到很多有追求、有思考的老师的喜欢(见参考文献[1]~[3]).本文是笔者基于变式理论研发的一节费马点微专题教学课例,供研讨. 相似文献
4.
5.
利用液相色谱–串联质谱法(LC-MS/MS)进行肽图分析,是目前单克隆抗体等蛋白类药物质量控制的主要方法,然而,LC-MS/MS分析具有费时、费溶剂和成本高等缺点。本研究以人血红蛋白(Human hemoglobin, Hb)为例,考察利用直接注射–多级质谱全扫描技术(DI-MS/MSALL)进行肽图分析的可行性。Hb经胰蛋白酶水解后,多肽样品通过流动注射泵直接注入QTOF-MS离子源,采用MS/MSALL记录MS1谱图以及每个单位质荷比窗口(1 Da)的MS2谱图信息,所获得的质谱信息与Skyline软件给出的21个理论肽段质谱信息进行匹配,初步指认了20个肽段。常规的LC-MS/MS肽图分析检测出了所有21个理论肽段。DI-MS/MSALL的MS1图谱与LC-MS/MS的平均MS1图谱相近,主要为各肽段带电荷数1~4的准分子离子信号,以双电荷为主,而MS2图谱均以y+离子为主。因此,DI-MS/MS... 相似文献
6.
Liang Yanyu 《大学化学》2015,30(1):82-88
以纯液体蒸气压和亨利系数为出发点,讨论了二组分气液相图存在共沸点的充分条件。结合纯液体蒸气压和亨利系数的物理意义,对共沸点存在的条件进行了说明。 相似文献
7.
木屑是一种在各种案件现场中出现几率较高的微量物证,但由于其化学组成复杂、难溶,高分子组分之间的差异不显著,所以一直未建立有效的鉴定方法.采用裂解-气相/质谱技术(PY-GC/MS)对不同树种木屑难溶物进行分析,结果发现:不同树种木屑难溶物的总离子流图特征相似,即每种木屑难溶物的总离子流图中都有一组特征峰.但个别组分有差异. 相似文献
8.
提出一种利用深度学习强大的隐式建模能力解决单帧条纹图正交化存在的欠采样问题,结合条纹图降噪归一化技术,利用对抗生成网络的特征先验,构造了一种条纹图轮廓项数字方式的π/2相移网路,实现了单帧条纹图的正交化,放松了应用解析模型法实现条纹图正交化时的严格要求。通过标签图像对训练后,该网络成功地实现了归一化后的条纹图的正交化,进而高精度地实现了单帧条纹图的相位解调。仿真和实验分析证明,与基于Riesz变换的数字相移方法相比,所提方法求解更可靠,能有效地恢复测量相位。以现有的多帧高精度相移算法的解调结果作为参考值,实验结果表明所提方法的相位误差分布在0.05 rad以内,为瞬变场和物体三维轮廓测量提供了一种途径。 相似文献
9.
计算成像为光学成像系统提供了更强大的信息获取能力,通过在成像链路中引入编解码过程,在增大信息量的同时降低系统的复杂度,为实现更简单和更智能的成像系统奠定了基础.本文总结了以计算成像为基础的简单光学成像技术的发展.简单光学以小型化和集成化的成像元件与系统为目标,将光学系统设计与图像处理算法进行联合优化,在小尺寸、低质量和低功耗的系统中实现与复杂光学系统相媲美的成像效果.随着微纳加工技术的发展,简单光学元件从单透镜或少片透镜逐渐发展到衍射光学元件、二元光学元件和超构表面等平板光学元件.复原算法中总结了正向求解算法、基于模型的优化迭代算法和深度学习人工智能算法.本文介绍了深度成像、高分辨与超分辨成像、大视场和大景深成像等技术,以及简单光学在消费电子、自动驾驶、机器视觉、安防监控和元宇宙等领域发挥的作用,并对未来的发展进行展望. 相似文献
10.