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巨磁阻生物传感器对磁性聚苯乙烯微球检测
文档格式:PDF 文档大小:440.04KB 文档页数:4
采用改进的悬浮聚合法制备磁性聚苯乙烯微球.利用扫描电子显微镜和振动样品磁强计对所合成磁性微球的尺寸和磁性能进行分析表征.采用巨磁阻生物传感器检测磁性微球的数量.结果表明:磁性微球粒径大小为0.5~50μm,比饱和磁化强度为4.56 A·m2·kg-1.巨磁阻生物传感器对磁性聚苯乙烯微球数量具有很好的可检测性.在一定的范围内,随着磁性微球数量的增多,传感器的输出信号增强.在磁性微球一定数量的情况下,随着磁性微球粒径的增大,传感器的电阻变化量先增大后减小
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第八章 霍尔传感器(1/2)第一节 霍尔元件的结构及工作原理、第二节 霍尔集成电路
文档格式:PPT 文档大小:1.86MB 文档页数:24
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第八章 霍尔传感器(1/2)第一节 霍尔元件的结构及工作原理、第二节 霍尔集成电路
仿生扑翼飞行器的视觉感知系统研究进展
文档格式:PDF 文档大小:882.28KB 文档页数:8
仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高,机动性强、隐蔽性好等优点,扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性,能够适应更复杂的环境,但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中,高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径,在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点,因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展,以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统,分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类;然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状,进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段;最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第七章 超声波传感器(1/2)第一节 超声波物理基础 第二节 超声波换能器及耦合技术
文档格式:PPT 文档大小:2.49MB 文档页数:45
第一节 超声波物理基础 第二节 超声波换能器及耦合技术
非晶软磁合金在传感器中的应用
文档格式:PDF 文档大小:458.49KB 文档页数:5
研究了传感器敏感元件的高磁致伸缩Fe基、零磁致伸缩Co基非晶带和非晶丝的微压力探测性能、磁场与位移探测性能、Wiegand型尖锐脉冲电压性能。Fe基非晶带环形铁芯具有良好的线性度,灵敏度高达2.7V/N。Co基非晶带磁场及位移探测元件灵敏度为14mV/A·m-1,位移探测灵敏度达30mV/mm,线性探测范围达100mm左右
基于神经网络的多传感器自适应滤波
文档格式:PDF 文档大小:474.52KB 文档页数:4
提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第五章 电容传感器(2/2)第四节 压力和流量的测量
文档格式:PPT 文档大小:2.36MB 文档页数:25
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第五章 电容传感器(2/2)第四节 压力和流量的测量
《物理实验》课程教学课件(PPT讲稿)集成霍尔传感器与简谐振动
文档格式:PPS 文档大小:2.7MB 文档页数:14
一、学会用焦利秤测量弹簧的倔强系数。 二、学会用集成霍耳传感器测量弹簧振子的振动周期,并计算弹簧的倔强系数
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第四章 电涡流传感器(3/3)第五节 接近开关简介
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:29
《传感器技术及应用》课程PPT教学课件(讲稿)第四章 电涡流传感器(3/3)第五节 接近开关简介
上海交通大学:《智能传感器系统》课程教学资源(PPT课件)多传感器信息融合
文档格式:PPT 文档大小:299KB 文档页数:89
人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法,对于连续值和离散值的属性都可以使用,并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数,只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间,迭代减小网络的误差以拟合训练数据
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