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991.
平方根容积卡尔曼滤波具有良好的数值稳定性与滤波效率,针对滤波中状态函数与实际不符带来的误差对滤波造成的影响,将基于预测残差统计量的自适应因子和最优自适应因子与平方根容积卡尔曼滤波算法相结合以降低预测信息在滤波中的权重,并将平方根容积卡尔曼滤波与带自适应因子的平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,最后用航摄飞机实测GPS动态观测数据验证了算法的有效性。 相似文献
992.
目前人们在室外可以很精确地利用手机GPS功能规划自己的行程线路,但是室内环境复杂,存在多径现象,GPS很难在室内环境下定位。在前人对ZigBee室内定位的研究的基础上,利用指纹定位算法的原理,将ZigBee的室内定位技术应用于游客参观博物馆的场景中。系统采用ZigBee无线局域网,利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)值及指纹定位算法,借助GPRS模块传输数据,利用数据库服务器处理数据,并通过安卓APP监控数据,使得游客在博物馆中的位置信息能及时地在APP上显示,同时根据游客在博物馆中位置,将游客参观的展品的信息推送给游客。测试结果表明,系统运行良好,基本符合预期要求。 相似文献
993.
对无线传感器网络(WSNs)多目标定位问题进行研究,提出一种基于离散鸡群压缩感知的多目标定位方法。首先给出离散鸡群算法(DCSO)相关定义,设计离散鸡群编码方式和迭代进化策略,在此基础上,构建基于压缩感知(CS)的WSNs多目标定位模型,对测量矩阵和稀疏矩阵进行合理选取,并将离散鸡群算法应用于CS信号重构算法中,实现对稀疏度未知多目标位置信息的精确重构。仿真结果表明,与OMP和MLE定位算法相比,该方法具有较高的多目标定位精度。 相似文献
994.
995.
针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。 相似文献
996.
数学表达式识别一般分为字符识别和结构分析两部分,而且大多数现有的方法是先进行字符识别然后将字符识别的结果作为结构分析的输入再进行结构分析,在这种分步识别的过程中,字符识别的错误会被继承到结构分析阶段,最终导致识别错误。关于数学表达式结构分析的问题,现有的方法大多是在假设所有的符号已经识别的基础上进行的。为了解决上述问题,提出了一种实时识别联机手写数学表达式的方法。该方法基于字符识别和结构分析的结合,动态地构建一棵数学表达式结构树来识别该数学表达式。在构建数学表达式树的过程中,采用了影响区域定位的方法,免去了其他不受影响区域的重复识别过程,因而提高了再次识别的效率,同时还弥补了现有实时识别方法不能乱序输入的缺陷。实验结果表明提出的方法可以得到比较满意的识别结果。 相似文献
997.
为提高矿山井下机车的定位精度,提出了一种基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)改进的矿山井下机车定位方法。采用超声波和无线电传播时间差实现测距,分析了测距技术在井下运用时产生的误差,并对误差进行补偿。为了修正机车定位过程中产生的位移误差,把位移误差化简为机车到节点的距离误差。通过规律性地布置节点和惯性导航技术,计算出位移后机车到节点的距离。使用最小二乘法估计出机车的初始位置坐标,并通过泰勒级数最小二乘法修正坐标实现定位,定位精度可达12 cm。相比于传统的定位算法,该方法增加了定位精度,且在机车不同速度下,保持了较为稳定的定位精度。 相似文献
998.
针对缺少全球定位系统情况下的室内定位需求,提出了一种航位推算/接收信号强度指示组合的室内定位算法。基于搭载多传感器的智能移动终端,采用方位传感器监测航向,通过监测Z轴加速度判定步数,利用接收信号强度指示的绝对定位在线更新步长和修正航位推算产生的积累误差,充分发挥了两种定位方法的优势。对采用航位推算/接收信号强度指示组合算法的室内定位系统在安卓平台上进行了实现及有效性验证。 相似文献
999.
为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。 相似文献
1000.