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1.
将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
2.
精准预测生物氧化预处理中的进气量对提高黄金提取率和节能降耗具有重要意义。以气体管流连续性方程和运动方程为控制方程,采用Preissmann隐格式法作为差分方法。同时,根据集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法原理,构造进气量、压强的状态空间模型。结果表明,基于气体管流控制方程建立的进气量模型预测结果与实际进气量观测值具有较好的一致性;与传统静态预测方法相比,EnKF同化方法引入实时观测值和模型参数的更新,有效提高了进气量的预测精度,其平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差有明显的降低。可见,基于气体管流控制方程建立的预测模型结合EnKF同化方法是提高生物氧化槽进气量预测精度的有效手段。 相似文献
3.
带有传感器的可穿戴式医疗设备不断生成大量数据,由于数据的复杂性,难以通过处理和分析大数据来找到有价值的决策信息。为了解决这个问题,提出了一种新的物联网体系结构,用于存储和处理医疗应用的可扩展传感器数据(大数据)。所提出的架构主要由两个子架构组成:Meta Fog重定向(MF-R)架构和AWS密钥管理机制。MF-R架构使用Apache Pig和Apache HBase等大数据技术来收集和存储不同传感器设备生成的传感器数据,并利用卡尔曼滤波消除噪声。AWS密钥管理机制使用密钥管理方案,目的是保护云中的数据,防止未经授权的访问。当数据存储在云中时,所提出的系统能够使用随机梯度下降算法和逻辑回归来开发心脏病的预测模型。仿真实验表明,和其他几种算法相比,提出的算法具有更小的误差,且在吞吐量、准确度等方面具有一定的优越性。 相似文献
4.
Innumerable casualties due to intrauterine hypoxia are a major worry during prenatal phase besides advanced patient monitoring with latest science and technology. Hence, the analysis of foetal electrocardiogram (fECG) signals is very vital in order to evaluate the foetal heart status for timely recognition of cardiac abnormalities. Regrettably, the latest technology in the cutting edge field of biomedical signal processing does not seem to yield the desired quality of fECG signals required by physicians, which is the major cause for the pathetic condition. The focus of this work is to extort non-invasive fECG signal with highest possible quality with a motive to support physicians in utilizing the methodology for the latest intrapartum monitoring technique called STAN (ST analysis) for forecasting intrapartum foetal hypoxia. However, the critical quandary is that the non-invasive fECG signals recorded from the maternal abdomen are affected by several interferences like power line interference, baseline drift interference, electrode motion interference, muscle movement interference and the maternal electrocardiogram (mECG) being the dominant interference. A novel hybrid methodology called BANFIS (Bayesian adaptive neuro fuzzy inference system) is proposed. The BANFIS includes a Bayesian filter and an adaptive neuro fuzzy filter for mECG elimination and non-linear artefacts removal to yield high quality fECG signal. Kalman filtering frame work has been utilized to estimate the nonlinear transformed mECG component in the abdominal electrocardiogram (aECG). The adaptive neuro fuzzy filter is employed to discover the nonlinearity of the nonlinear transformed version of mECG and to align the estimated mECG signal with the maternal component in the aECG signal for annulment. The outcomes of the investigation by the proposed BANFIS system proved valuable for STAN system for efficient prediction of foetal hypoxia. 相似文献
5.
6.
An analysis is made of the characteristic features and problems of the optimal processing of the results of measurements in the case of a random observation function utilizing a nonlinear Kalman filter. A method is proposed for increasing the convergence domain of the filter with additional processing of measurements in the frequency domain. 相似文献
7.
8.
Shu‐Li Sun Jing Ma Nan Lv 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2008,22(10):932-948
Based on the optimal fusion estimation algorithm weighted by scalars in the linear minimum variance sense, a distributed optimal fusion Kalman filter weighted by scalars is presented for discrete‐time stochastic singular systems with multiple sensors and correlated noises. A cross‐covariance matrix of filtering errors between any two sensors is derived. When the noise statistical information is unknown, a distributed identification approach is presented based on correlation functions and the weighted average method. Further, a distributed self‐tuning fusion filter is given, which includes two stage fusions where the first‐stage fusion is used to identify the noise covariance and the second‐stage fusion is used to obtain the fusion state filter. A simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithm. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
9.
本文提出了一种直接把红外前视传感器的输出作为测量值来跟踪红外目标的扩展型卡尔曼滤波跟踪算法。在滤波处理时,设置可变的测量矩阵,其目的在于提高运算速度和抑制噪声干扰。通过具体的实例,对所提跟踪算法的特点和有效性进行了细致的分析。 相似文献
10.
张合新 《导弹与航天运载技术》1998,(6):17-24
研究了一种中制导段采用雷达修正的遥控制导方式和末制导段采用捷联式自寻的导引头的自导引制导方式的捷联式复合制导的中远程战术导弹的导航滤波问题,考虑到目标的大机动性和模型的非线性,基于最佳估计理论中的广义卡尔曼滤波理论,建立了通用导航滤波方程,仿真计算与仿真结果表明所做设计是合理和有效的。 相似文献