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971.
In applications digital image correlation based algorithms often present a basis for analysis of movement/deformation of bodies. The sequence of the obtained images is analyzed for this purpose. Especially, in cases when the body׳s movement/deformation between two successive images is significant, the initial guess can have a major influence on the execution speed of the algorithm. In the worst case it can even cause the divergence of the algorithm. This was the inspiration to develop a new and unique approach for an accurate and reliable determination of an initial guess for each image pixel. Kalman filter has been used for this purpose. It uses past measurements of observed variable(s) for calculations. Beside that it also incorporates state space model of the actual system. This is one of the most important advantages provided by Kalman filter. The determined initial guess by the proposed method is actually close to the true one and it enables fast convergence. Even more important property of this approach is the fact that it is not path-dependant because each image pixel, which is defined in ROI, is tracked through the sequence of images based on its own past measurements and general state space model. Consequently, the proposed method can be used to analyze tasks where discontinuities between image pixels are present. The applied method can be used to predict an initial guess where reference and deformed subsets are related by translational and rotational motion. The advantages mentioned above are verified with numerical and real experiments. The experimental validations are performed by NR (Newton–Raphson) approach which is the most widely used. Beside NR method the presented algorithm is applicable for other registration methods as well. It is used as an addition for calculation of initial guesses in a sequence of deformed images. 相似文献
972.
基于距离和信息的单目标精确跟踪 总被引:5,自引:2,他引:5
对仅有“距离和”测量信息的多传感器系统提出了一种对量测方程预处理的快速卡尔曼跟踪算法.该卡尔曼跟踪算法通过对量测方程预处理得到目标位置与“距离和”测量量成线性关系的观测方程;状态变量只选目标的空间坐标,而速度矢量仅作为确定性输入量加入状态方程,速度矢量通过引入速度“伪测量值”滤波得到.并同以前的跟踪算法仿真比较表明,该方法计算量小,收敛速度快,精度高,具有一定的实用价值. 相似文献
973.
974.
本文提出了一种以双硫腙为显色剂,用卡尔曼滤波解决光谱干扰同时测定Zn、Cd和Ph的分光光度分析法。选择了最佳测定条件,并考查了滤波方式对结果的影响。 相似文献
975.
针对卫星通信在高机动状态下非线性较强,会引起较大多普勒频移的问题,提出利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman Filter,UKF)算法进行多普勒频移估计。依据高机动飞行器飞行特点,建立直线和圆周运动中的UKF多普勒频移估计模型,并进行仿真分析。结果表明,在卫星通信信道模型中,UKF算法能够对高机动机载平台进行更精确的频率估计,实用性更强。 相似文献
976.
针对传统方法进行移动通信终端定位时,由于无线通信信道存在着噪声干扰、非视距传播、多址干扰等因素的影响,导致移动通信终端定位精准度较低的问题。提出了基于(TDOA/AOA)时间测量值的卡尔曼滤波器改进设计移动通信终端进行定位。利用卡尔曼滤波器抑制和消除TOA/TDOA测量值中NLOS误差,然后通过BP神经网络在时间更新预测阶段及测量阶段对标准的卡尔曼滤波器进行修正,将预处理的TOA测量值输入到修正后卡尔曼滤波器来实现TODA/AOA移动通信终端混合定位,最终确定移动终端的具体位置。实验结果表明,改进的卡尔曼滤波器可以提高移动通信终端定位的精度,具有良好的实用性。 相似文献
977.
多传感器次优Kalman滤波器及其融合效果评价 总被引:2,自引:0,他引:2
给出一种简单有效的次优Kalman滤波融合算法,用相对误差协方差矩阵和绝对误差均值等量化指标分析了融合算法的有效性,并用计算机仿真结果对融合效果做进一步验证. 相似文献
978.
非线性系统存在建模误差时,UKF的状态估计误差较大,为了提高UKF对非线性系统的状态估计能力,本文将非线性预测滤波(NPF)方法和UKF相结合,提出了一种改进的UKF。首先应用NPF求得模型误差值,得到非线性系统的修正模型,将模型离散化再应用UKF进行状态估计。在仿真实验中分别应用单纯的UKF和改进后的UKF对一个存在模型误差的非线性系统进行状态估计,对它们的估计结果进行了比较和分析,结果表明结合NPF的UKF能够提高非线性系统状态估计的精度。 相似文献
979.
针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值. 相似文献
980.