遥感6s,用去大气,海洋较真.是不错的软件 遥感6s,用去大气,海洋较真.是不错的软件
上传时间： 2013-12-25
上传用户：hongmo
6s大气校正的fortran源代码，可以利用该代码完成6s大气校正
上传时间： 2014-07-15
上传用户：zhyiroy
企业管理6s培训教程，6s培训教材文档。6s实施和定义工具文档。。PPT。。DOC
上传时间： 2016-07-26
上传用户：nanshan
M16C/6s 群是采用64 管脚的塑模LQFP 封装的单片机。该群将电力线通信调制解调器内核（利用了Yitran Communications Ltd公司开发的IT800PLC调制解调器技术）和模拟前端进行了单芯片化。M16C/60系列CPU内 核实现了高级别的编码效率和高速运算处理，而且，内置的IT800调制解调器内核还采用了Yitran公司的DCSK （Differential Code Shift Keying）扩频调制方式的专利技术，可在已有的电气配线上实现速度最大为7.5kbps的高 可靠性的通信。M16C/6s符合国际标准（FCC part 15, ARIB and CENELEC bands），最适合用于AMR（Automatic Meter Reading）或家庭自动化控制系统等各种窄带的应用程序。
标签： Communications Yitran LQFP 800
上传时间： 2014-08-07
上传用户：xaijhqx
6s原理图，详细的原理图，包含cpu，射频，接口部分
上传时间： 2022-06-28
上传用户：lw125849842
已知单位负反馈系统被控对象的传函为: • 设计滞后-超前校正装置,使校正后的系统满足: • (1).在单位斜坡信号作用下,Kv=10s^(-1) • (2).校正后相角裕度³ 45° • (3).系统校正后剪切频率wc ³ 1.5s^(-1) • (4).时域性能指标:s％£ 30％,Tp £ 2s,Ts £ 6s
上传时间： 2014-07-27
上传用户：qlpqlq
xilinx完成一个模拟的十字路口交通信号灯，主干道上的绿灯时间为30s，支干道的绿灯时间为30s，且交通灯从绿变红时，有6s黄灯亮的时间间隔。当然每种状态的倒计时的时间值应显示到LED数码管上。
上传时间： 2014-01-04
上传用户：love_stanford
/*import java.util.Scanner; //主类 public class student122 { //主方法 public static void main(String[] args){ //定义7个元素的字符数组 String[] st = new String[7]; inputSt(st); //调用输入方法 calculateSt(st); //调用计算方法 outputSt(st); //调用输出方法 } //其他方法 //输入方法 private static void inputSt(String st[]){ System.out.println("输入学生的信息："); System.out.println("学号 姓名 成绩1，2，3"); //创建键盘输入类 Scanner ss = new Scanner(System.in); for(int i=0; i<5; i++){ st[i] = ss.next(); //键盘输入1个字符串 } } //计算方法 private static void calculateSt(String[] st){ int sum = 0; //总分赋初值 int ave = 0; //平均分赋初值 for(int i=2;i<5;i++) { /计总分，字符变换成整数后进行计算 sum += Integer.parseInt(st[i]); } ave = sum/3; //计算平均分 //整数变换成字符后保存到数组里 st[5] = String.valueOf(sum); st[6] = String.valueOf(ave); } //输出方法 private static void outputSt(String[] st){ System.out.print("学号 姓名 "); //不换行 System.out.print("成绩1 成绩2 成绩3 "); System.out.println("总分 平均分");//换行 //输出学生信息 for(int i=0; i<7; i++){ //按格式输出，小于6个字符，补充空格 System.out.printf("%6s", st[i]); } System.out.println(); //输出换行 } }*/ import java.util.Scanner; public class student122 { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 String[][] st = new String[3][8]; inputSt(st); calculateSt(st); outputSt(st); } //输入方法 private static void inputSt(String st[][]) { System.out.println("输入学生信息："); System.out.println("班级 学号 姓名 成绩：数学 物理 化学"); //创建键盘输入类 Scanner ss = new Scanner(System.in); for(int j = 0; j < 3; j++) { for(int i = 0; i < 6; i++) { st[j][i] = ss.next(); } } } //输出方法 private static void outputSt(String st[][]) { System.out.println("序号 班级 学号 姓名 成绩：数学 物理 化学 总分 平均分"); //输出学生信息 for(int j = 0; j < 3; j++) { System.out.print(j+1 + ":"); for(int i = 0; i < 8; i++) { System.out.printf("%6s", st[j][i]); } System.out.println(); } } //计算方法 private static void calculateSt(String[][] st) { int sum1 = 0; int sum2 = 0; int sum3 = 0; int ave1 = 0; int ave2 = 0; int ave3 = 0; for(int i = 3; i < 6; i++) { sum1 += Integer.parseInt(st[0][i]); } ave1 = sum1/3; for(int i = 3; i < 6; i++) { sum2 += Integer.parseInt(st[1][i]); } ave2 = sum2/3; for(int i = 3; i < 6; i++) { sum3 += Integer.parseInt(st[2][i]); } ave3 = sum3/3; st[0][6] = String.valueOf(sum1); st[1][6] = String.valueOf(sum2); st[2][6] = String.valueOf(sum3); st[0][7] = String.valueOf(ave1); st[1][7] = String.valueOf(ave2); st[2][7] = String.valueOf(ave3); } }
上传时间： 2017-03-17
上传用户：simple
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-12
上传用户：jiabin
[摘要]在天线单元设计中采用了高频、低噪声放大器，以减弱天线热噪声及前面几级单元电路对接收机性能的影响；基于超外差式电路结构、镜频抑制和信道选择原理，选用G P2010芯片实现了射频单元的三级变频方案，并介绍了高稳定度本振荡信号的合成和采样量化器的工作原理，得到了导航电文相关提取所需要的二进制数字中频卫星信号。[被屏蔽广告]关键词：GPS接收机灵敏度超外差锁相环频率合成利用GPS卫星实现导航定位时，用户接收机的主要任务是提取卫星信号中的伪随机噪声码和数据码，以进一步解算得到接收机载体的位置、速度和时间（PVT）等导航信息。因此，GPS接收机是至关重要的用户设备。目前实际应用的GPS接收机电路一般由天线单元、射频单元、通信单元和解算单元等四部分组成，如图1所示。本文在分析GPS卫星信号组成的基础上，给出了射频前端GP2010的原理及应用。1GPS 卫星信号的组成GPS卫星信号采用典型的码分多址（CDMA）调制技术进行合成（如图2所示），其完整信号主要包括载波、伪随机码和数据码等三种分量。信号载波处于L波段，两载波的中心顿率分别记作L1和1.2，卫星信号参考时钟频率f0为10.23MHz，信号载波L1的中心频率为ro的154倍频，即：fL.1=154×f0-1575，42MHz（1）其波长A 1-19.03cm：信号载波12的中心频率为f0的120倍频，即：fL.2-120X f0-1227.60M1z（2）其波长A 2-24.42cm.两载波的频率差为347.82M1z，大约是12的28.3%，这样选择载波频率便于测得或消除导航信号从GPS卫星传播至接收机时由于电离层效应而引起的传播延迟误差，伪随机噪声码（PR N）即测距码主要有精测距码（P码）和粗测距码（C/A码）两种。其中P码的码率为10.23M12、C/A码的码率为1.023MHz。数据码是GPS卫星以二进制形式发送给用户接收机的导航定位数据，又叫导航电文或D码，它主要包括卫星历、卫星钟校正、电离层延迟校正、工作状态信息、C/A码转换到捕获P码的信息和全部卫星的概略星历：总电文由1500位组成，分为5个子帧，每个子帧在6s内发射10个字，每个字30位，共计300位，因此数据码的波特率为50bps.
上传时间： 2022-06-18
上传用户：zhaiyawei
