Java访问Oracle9i数据库的方法研究

Java已是构成整个Oracle环境的一部分.Java访问Oracle9i有两种基本方法:JDBC和SQLJ.Or-acle为开发Java程序提供了4种JDBC驱动程序,其中两种针对客户端程序如Applets,Servlets,另外两种针对服务器端或服务器内部数据库中的Java存储过程等使用.SQLJ则是把SQL嵌入Java代码中的高级语言.给出了一个使用OracleJDBCThin驱动程序的实例.     

基于代数导数估计法的编码器角速度测量

针对传统测速方法受信号质量干扰严重这一问题,将代数导数估计法(ADEM)引入光电编码器角速度测量领域,建立了基于ADEM的测速数学模型,分析了展开阶数N、初始化周期T和测速奇点域[0,tε)等因素对转速测量精度的影响,提出了针对性的测速改进方案。在FPGA电路平台上开展了ADEM角速度测量的有效性验证实验,并将ADEM与传统的有限差分法(FDM)测速结果进行比对。不同转速下,4阶ADEM测速精度均能达到±0.1 r/min;信号非正交或占空比非50%时,ADEM保持±0.1 r/min测速精度而有限差分法精度为±1 r/min,实验结果证明ADEM在编码器输出信号非理想时仍具有转速计算的高鲁棒性,可有效实现对编码器角速度稳定、准确的测量。     

基于信号采样的相位相关法亚像素级配准方法研究

为解决小模数齿轮视觉测量中凸显的工业相机高空间分辨率与大视场相互制约的矛盾,对基于相位相关原理的亚像素级配准方法进行了研究。分析相位相关法在应用于具有亚像素位移量的图像时,互功率谱傅里叶逆变换后产生主峰副峰的原因及两者幅值与亚像素位移量的对应关系,将该方法用于小模数齿轮图像配准,实验结果表明:该方法的配准误差小于0.002 pixel;在忽略非相关区域影响的情况下,通过误差分析得出该方法存在的周期为1 pixel的非累积性误差,其中由函数近似引入的误差小于5×10^-8pixel。     

基于 Kalman 的动态角度测量方法研究

为了保证转台测角系统动态角度测量的准确性,研究了一种基于Kalman滤波的动态角度测量方法。阐述了动态角度测量方法原理,详细解释了基于Kalman滤波的参数优化模型和动态预测模型;根据测量精度要求设计动态角度测量电路,基于现场可编程门阵列(FPGA)平台实现转台发生角度值实时预测;开展加速度为10°/s²的匀加速运动工况仿真实验,以转台发生角度理论值为参考验证方法有效性;搭建转台实验平台,以环形激光陀螺仪为测量参考值验证动态角度测量方法应用效果。实验结果证明提出的动态角度测量方法可有效减小转台测角系统测量延时引入的系统误差,在转速为30°/s时延时误差由-82.62″减小至-0.01″,在各种转速下能够保持测量结果一致性,有效提升转台测角系统动态测量精度。     

位移台定位误差的二元函数分段插值快速补偿

以一维位移台为对象,将误差划分为与位置和位移速度相关的函数,在分析现有的一元、二元函数插值补偿方法的基础上,对一次函数分段插值补偿方法加以优化,建立了快速的二元函数补偿方法。实验数据显示,优化后的补偿方法同时补偿了位移平台的位置、速度相关的误差,补偿精度优于一元函数补偿方法,在保证补偿效果与传统二元函数方法相同的情况下,减小了1/3的补偿过程运算量。     

基于解调原理的莫尔信号特征分离技术研究北大核心CSCD

文中针对传统的转台测角系统工作状态监测方法中,依赖标定平台、工作量大等缺点,对基于解调原理的莫尔信号特征分离技术开展研究。在分析莫尔信号特征产生原理的基础上,对莫尔信号特征分离方法进行阐述;设计基于FPGA的整圆周莫尔信号采集电路,详细说明了电路中ADC、SDRAM等参数设计方法。实验证明信号采集电路功能的有效性和莫尔信号特征分离方法的有效性,实验结果表明被测对象的莫尔信号特征的0至七次谐波明显,且各谐波幅值重复性偏差在-0.2~0.25 mV之间,转台测角系统工作时莫尔信号特征无明显波动。     

基于邻域特性分析的小模数齿轮亚像素图像边缘检测

针对高分辨率小模数齿轮图像中边缘灰度梯度呈双峰或多峰分布的问题,提出一种基于邻域特性分析的小模数齿轮图像亚像素边缘检测算法。算法以邻域窗口的灰度均方差积表示边缘强度、灰度重心所在的方向表示灰度变化的方向;通过阈值化、非极大值抑制和边缘细化等获取初始边缘;在初始边缘的基础上将求取的灰度变化方向划分为八个区域,构建一维灰度矩模型解算亚像素边缘位置。为验证算法的有效性,分别以模拟图像与实际图像为对象进行亚像素边缘检测实验,根据齿轮边缘特性以最小二乘拟合法评价算法对齿轮图像的检测效果。实验结果表明,该算法具有曝光敏感度优、绝对定位精度高、重复性好的优点。     

全圆连续角度标准装置的系统误差分离与补偿

中国计量科学研究院自主研发了全圆(0°～360°)连续角度标准装置,该标准装置采用四读数头等分平均(EDA)的自校准方法进行硬件补偿,补偿后的测角精度优于0.1″。为了进一步提高该标准装置的测角精度,本文首先基于误差特征从谐波角度推导自校准误差分离算法数学模型,提出利用全组合和EDA混合测量校准的误差分离方法;其次量化分析全组合分离的原始误差与EDA补偿后的全圆离散角位置偏差傅里叶级数各阶次分布,分析EDA补偿后误差的衰减率获得EDA最优补偿函数,并利用傅里叶逆变换法生成(0°～360°)全圆连续角度补偿函数;最后利用激光干涉仪对全圆连续角度标准进行小角度范围内的测角精度验证,同时与中国计量科学研究院的激光小角度基准进行比对验证。实验结果表明该方法利用全组合离线的高精度测量能力,使补偿后的EDA测角精度在全圆连续角度范围内逼近全组合方法,改善了自校准的校准能力及局限性,进一步优化了全圆连续角度标准装置。     

一种光栅莫尔信号数字锁相细分方法

为了保证和提高光栅传感器在动态测量过程中信号细分结果的准确性和实时性,本文提出一种新型的莫尔信号数字锁相细分方法。该方法采用开环结构,根据光栅莫尔信号的实时频率,利用小数分频方法完成对光栅莫尔信号的细分功能;开发了基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字锁相细分电路,并对细分实现过程中的电路关键环节进行详细分析;使用自制的细分电路板分别验证了以信号发生器和实际信号为输入的细分算法有效性,并且将改进数字锁相细分方法与传统锁相细分方法进行细分效果对比,实验结果证明,本文设计的数字锁相细分算法能够在更高的莫尔信号频率和频率变化率情况下完成细分功能,因而能够更好的应用于动态测量场合。