基于Kalman滤波的单频北斗载波相位实时周跳探测

在应用北斗单频接收机对矿区进行实时变形监测时,为提高北斗单频载波相位观测值预处理中周跳探测的精度,提出了基于Kalman滤波的单频北斗载波相位实时周跳探测方法,论述了粗差与周跳的识别方法。利用某矿区的北斗单频载波相位实测数据进行实验,结果表明,该方法能高效、灵敏、实时地探测出周跳发生的位置。     

基于LabVIEW的煤矿电压质量在线监测系统设计

针对煤矿电网日益严峻的供电质量问题,采用信号调理电路、数据采集卡及LabVIEW虚拟仪器技术设计了一套煤矿电压质量在线监测系统。仿真及测试表明,该系统实现了井下电源电压质量的在线监测,具有实时显示波形,测量电压、频率、谐波、三相电压不平衡度、电压波动与闪变等指标参数,保存并分析采集数据等功能,测量准确,可靠性高,具有一定的实用性。     

分布式传感器网络系统故障预测方法

针对分布式传感器网络很难采用一种通用方法来实现算法简单的故障预测问题,提出了一种基于知识发现的故障预测方法。该方法首先建立了时间信息的数学描述系统,以实现基于因果指数的知识发现;然后,利用因果关系的知识推理机制,实现分布式传感器网络系统的故障预测。通过对瓦斯抽放监控系统的故障预测实验,证明该方法能准确预测分布式传感器网络系统故障,具有算法简单、实用高效的优点。     

做好水质监测 为南四湖生态应急调水提供技术支撑

2014年8月5日,南四湖生态应急调水启动。淮河水保局按照淮河防总部署,迅速派出监测人员进驻蔺家坝泵站,启用移动水质自动监测站和移动实验室开展现场水质监测,并同步采集水样送回监测中心实验室分析。充分发挥移动水质自动监测站和移动实验室现场监测优势,快速准确地掌握水质情况,获取第一手水质信息。二十天的连续监测,共取样监测42次,提交监测数据1305条,为上级领导及时掌握水质状况、做好应急生态调水提供了必要的支撑。     

环保物联网探索——美欧环保领域怎样利用物联网

<正>近年来,物联网备受追捧,环保物联网是物联网在环保领域的延伸,美欧在环保物联网方面做了一些探索。美国MARVIN——富营养化监测和响应平台。美国佛罗里达海洋研究组织建设了MARVIN传感平台。MARVIN传感的目标主要是根据有害藻类富营养化相关水质变化提供即时的水质信息,其水质监测项目包括pH、溶氧量、水温、导电度、叶绿素浓度、浊度、硝酸盐及磷酸盐、水位、水流速与方向、水中光合辐射光能以及全光     

系统深度维护 小心伤筋动骨

现在,大家乐于使用各种系统维护类的工具软件。如常见的360安全卫士、腾讯电脑管家等。这些工具在进行系统垃圾清理、漏洞修复、网络监测修复等方面的确给大家提供了方便,此外,它们还提供了更加个性化的修复选择,让用户可以进一步按需要进行系统维护。但是,如果不分青红皂白默认选择清理,很可能对系统或数据造成破坏,带来不必要的损失。     

二维圆环结构中弹性波传播的谱单元分析

为研究弹性波在结构中的波场特征,推导建立一种任意四边形二维谱单元,将其应用于二维圆环结构中的波传播行为模拟.以矩形平板结构中弹性导波传播分析为例,通过与传统有限元分析结果对比,验证所建立谱单元的有效性.有裂纹和无裂纹二维圆环结构谱单元模拟结果表明:弹性波在圆环结构中传播会发生频散;圆环结构表面的裂纹对瑞利波的传播影响最大;根据其反射波包位置可以确定损伤位置.     

基于k近邻的批次过程在线实时监测方法

针对基于k近邻的故障检测方法(Fault Detection method using the k-Nearest Neighbor rule,FD-kNN)的在线实时监测需预估当前时刻之后的采样数据,检测性能会受到预估精度影响的问题,对FD-kNN进行扩展以适用于批次过程的实时监测.该方法根据每个采样时刻的历史数据进行建模,并根据这些模型实时监测批次过程.该方法不需要预估数据,避免由于预估误差大而带来的误报和漏报问题,同时较好地继承k近邻法则(k-Nearest Neighbor rule,kNN)在处理非线性、多模态和非高斯等问题上具有的优势.青霉素发酵过程的仿真试验验证该方法可行.     

哪个手机音乐APP更好用

根据CNIT-Research发布的《2014年度手机音乐APP市场监测报告》,2014年度下载量前10的手机音乐APP依次为酷狗音乐、QQ音乐、酷我音乐、天天动听、百度音乐、多米音乐、唱吧、虾米音乐、考拉FM、网易云音乐。     

基于Android系统颜色识别的火灾监测技术

本文介绍了一种基于wifi摄像头及Android系统设计的远程火灾监测系统。该装置采用低功耗单片机MSP430F149作为主控芯片,控制wifi模块与wifi摄像系统连接。将远程采集的被监控环境图像信息通过网络传到具有Android系统的指定终端。再利用终端图像识别技术,将火灾初始阶段的烟雾识别出,从而通过声音及警示图像的形式提醒给使用者。