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911.
912.
基于FPGA的交流伺服系统电流环带宽扩展 总被引:1,自引:0,他引:1
在电流环的数学模型基础上,分析了电流环带宽与电流环路延时的关系,比较了几种典型电流环时序下产生的延时,对电流采样和PWM占空比更新时序进行了改进,并在FPGA中得到了具体的验证和实现.实验结果表明:这种改进的电流环时序克服了原有电流环时序的问题,能在不改变功率器件开关频率和不损失输出电压能力的基础上减小电流环路延时,从而提高电流环带宽,改善电流环和速度环的控制性能. 相似文献
913.
梁德和 《中国新技术新产品精选》2014,(4):144-145
近年来,雾霾天气越来越频繁出现在各大城市,已经严重影响到人们生活和工作,环境问题受到高度重视。根据可持续发展战略的要求,严格检查汽车尾气的排放,从专门的检测人员、检测仪器、被检查车辆、检测技术、环境影响因素来进行对稳态工况法尾气检测结果影响因素的探讨,并作进一步技术改进。 相似文献
914.
《科技导报(北京)》2014,(6)
正流式细胞术杜立颖,冯仁青编著。北京大学出版社,2014年1月第1版,定价:58.00元。流式细胞术是现代生物学和医学的常用技术,一经发明就被逐渐应用到细胞生物学、免疫学、发育生物学、生理学、植物学、分子生物学等基础研究,医学的临床诊断和治疗,以及农林畜牧养殖、药品检验、食品检验、环境检测等领域。作者结合10多年流式经验,注重理论和实际、基础和应用相结合,重点介绍流式细胞术的原理、技术及方法,及时跟踪展现了其最新成果和发展趋势。书中列举了大量有代表性的应用实例,详细描述了其操作过程、实验结果及详尽的 相似文献
915.
利用图像中的边缘信息对似物性窗口进行定性分析,设计了一种采用边缘组合算法的采样,降低了采样数量的同时保证了窗口精度,并用一种基于边缘的似物性估计为这些窗口排序,在较短的时间内为物体检测算法提供高精度的建议窗口.在VOC2007测试集中该算法在性能上达到了真正的平衡,限定每张图片输出1 000个窗口时,不仅达到了0.2s的计算速度,而且在0.7的重叠率条件下命中率高达79%,与其他似物性采样相比,该算法具有更强的通用性和适用性. 相似文献
916.
针对当前朱鹮检测算法模型参数较多、计算量大的问题,本文设计研究了一种基于YOLOv5s的高性能轻量化网络模型。首先,结合EfficientNet网络中的MBConvBlock对原主干网络进行重构,大幅降低网络参数;同时在浅层网络中采用Stem模块,提升浅层网络的特征提取能力;然后改进卷积注意力模块(CBAM),即将其中的通道注意力替换为高效通道注意力模块(ECA),避免了降维操作,有效提取了邻近通道间的信息,且大幅降低了通道注意力的参数数量,并将其嵌入特征融合网络路径聚合网络(PANet)中,达到了引入微小参数数量而有效提升网络性能的目的,并将其命名为高效卷积注意力模块(ECBAM)。最后,在自建朱鹮数据集和公共数据集PASCAL VOC、COCO上进行实验,实验结果表明,与YOLOv5s算法相比,本文算法模型参数数量降低了52.37%,计算次数降低了54.55%,在自建朱鹮数据集上PmAP@0.5:0.95仅降低了约2个百分点,达到0.666,在公共数据集PASCAL VOC上PmAP@0.5达到0.792,在公共数据集COCO上P 相似文献
917.
通过对血浆标本的核酸和血清学检测结果进行比较分析,探讨核酸检测(NAT)与酶联免疫吸附试验(ELISA)联合应用在血液筛查中的意义.研究从血浆样本中同时提取HBV、HIV和HCV核酸,采用荧光实时聚合酶链反应(PCR)进行检测,同步进行ELISA检测HBV、HIV和HCV抗原或抗体.在5 184份血浆标本中检测出HBV“窗口期”标本12份,检出率为0.23%;检测出HCV“窗口期”标本3份,检出率为0.058%;未检测出HIV“窗口期”标本.从而得出结论,核酸检测可以有效检测出血浆中的HBV、HIV和HCV的“窗口期”标本. 相似文献
918.
本文提出的基于线阵CCD的微位移检测系统,是将检测对象的微位移信息转换为线阵CCD上的成像光斑的位移,在上位机中通过对由USB接口传送来的CCD成像信息进行分析、处理,获得成像光斑的相对位移,根据系统检测模型进行换算最终实现对检测对象的微位移测量。 相似文献
919.
岸边集装箱起重机(简称岸桥)是集装箱船与码头前沿之间装卸集装箱的主要设备。从检验工作的角度研究岸边集装箱起重机应该纳入检验的安全因素,参照国家标准、安全技术规范提出检验要求。 相似文献
920.
由于新型冠状病毒肺炎的爆发,口罩成为人们日常生活中必需品。为了识别与检测人们是否佩戴口罩,提出了一种基于改进的YOLOv5s口罩佩戴检测算法。通过在YOLOv5s主干网络引入改进的自适应的协调注意力机制模块(Coordinate attention-activate or not, CA-A)提升网络的特征提取能力,解决了错误检测和漏检的问题。以新的损失函数AD-CIoU代替CIoU损失函数,作为回归损失函数,提升了边界框的定位精确度。实验表明,与原始模型算法相比,所提出的模型算法平均精度mAP值达到96.1%,提升了1.7%,具有较好的检测精度,可以满足目标检测应用需求。 相似文献