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为了纠正ABS齿圈参数检测系统装夹机构旋转时轴承晃动等因素带来的误差,运用最小二乘法曲线拟合原理及空间三维直角坐标系仿射变换方法进行了误差校正。首先,对该方法进行理论分析,推导出系统坐标变换矩阵公式;其次,根据误差校正方法建立了数学模型,推导出变换后坐标计算公式,将测量坐标系中各参数代入变换公式,并计算出轮廓数据变换后坐标;最后,运用Matlab对模型进行了仿真实验。实验结果表明:校正后参数值与实际参数值之间偏差小于1 μm。解决了实际测量过程中各种误差带来的影响,提高了检测系统的测量精度。 相似文献
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同步辐射X荧光分析用于苔藓植物监视大气污染的初步研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为探讨苔藓植物监视大气污染的机理,我们将苔藓活体样本同时置于受工业污染的上海钢铁研究所和作为对照的上海应用物理研究所暴露一个月,在日本高能物理所(KEK)的同步辐射X荧光实验站上对它们的植株作常规的元素分析,对叶片、茎横切面作微区扫描测定,获取其Pb、Cu、Fe、Ni、Mn、Zn、Ca、K等金属元素分布.结果表明,苔藓植物的叶片和茎干吸附金属离子后不是均匀分布的,尤其是叶尖和中肋部位富集了K、Ni、Fe、Pb等元素.受污染苔藓的叶表吸附、富集了过量的Pb等金属离子,污染环境导致植物微结构和生长发育受到严重损伤,同时抑制了植物对K、Ca等微量营养元素的正常吸收. 相似文献
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基于GLMB滤波和Gibbs采样的多扩展目标有限混合建模与跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计, 目标个数估计, 扩展目标形状估计问题, 提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets, L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学习算法, 该学习算法主要包括两方面:多扩展目标动态建模和多扩展目标的跟踪估计.首先, 结合广义标签多伯努利滤波器(Generalized labelled multi-Bernoulli, GLMB)建立了扩展目标的量测有限混合模型(Finite mixture models, FMM), 利用Gibbs采样和贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion, BIC)准则推导出有限混合模型的参数来对多扩展目标形状进行学习, 然后采用等效量测方法来替代扩展目标产生的量测, 对扩展目标形状采用椭圆逼近建模, 实现扩展目标形状与状态的估计.仿真实验表明本文所给的方法能够有效跟踪多扩展目标, 并且在目标个数估计方面优于CBMeMBer算法.此外, 与标签多伯努利滤波(LMB)计算比较表明: GLMB和LMB算法滤波估计精度接近, 二者精度高于CBMeMBer算法. 相似文献
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基于奇异值分解的图像目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统相关跟踪方法是利用模板图像与目标图像对应像素的灰度差异信息进行跟踪,它对旋转变化敏感,且存在跟踪累积误差,容易导致模板漂移而丢失目标。文中提出基于奇异值分解的跟踪算法,算法首先建立模板图像训练集合,利用奇异值分解方法,张成模板图像特征空间,然后求出模板图像在特征空间里的投影值,代替传统算法中灰度对两幅待匹配图像进行的全局搜索定位。在进行投影值间的相似性度量时,欧氏距离同等对待所有的特征向量不移合理,文中采用了一种鲁棒估计方法,可以对不同距离的值做不同处理。匹配跟踪实验效果良好。 相似文献
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随着国Ⅲ排放标准在全国范围内实施,它对汽车相关各行业的影响已经日益呈现.对车用润滑油来说,降低发动机油的磷含量,提高燃油经济性,延长发动机油的使用寿命,是行业对润滑油生产企业的要求;对润滑油添加剂来说,综合具有减摩抗磨、抗氧防腐且磷含量低的添加剂将越来越受到业界的关注.文章在分析国Ⅲ排放标准实施对润滑油组成影响的同时,重点介绍具有以上综合优势的有机钼、有机硼添加剂,并对引入此类添加剂的润滑油进行了多次台架模拟试验和分析,得出有机钼、有机硼添加剂在车用机油中减摩抗磨、抗氧、节能、延长换油期和改善尾气排放方面的优异表现,并预测此类添加剂的使用将成为发动机油升级换代的关键和整个润滑油行业的发展趋势. 相似文献
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