首页 > TAG信息列表 > 测量

河北稳控科技振弦传感器不同线制分类

河北稳控科技振弦传感器不同线制分类 振弦传感器：（vibrating wire sensor）是以拉紧的金属钢弦作为敏感元件的谐振式传感器。当弦的长度确定之后，其固有振动频率的变化量即可表征钢弦所受拉力的大小。根据这一特性原理，即可通过一定的物理（机械）结构制作出测量不同种 类物理量的传感器（如：应

为机器学习项目设定和衡量目标

为机器学习项目设定和衡量目标 这篇文章涵盖了我们生产中的机器学习课程的“目标和成功措施”讲座的一些内容。其他章节见 表中的内容 . 由于高度重视机器学习，许多项目专注于优化 ML 模型以提高准确性。但是，在构建生产系统时，机器学习组件有助于系统的总体目标。要成功构建产品，了

河北稳控科技使用标准信号检测 VM振弦采集模块测量精度

河北稳控科技使用标准信号检测 VM振弦采集模块测量精度（一）   （1）电源1.1VDD 引脚电源必须使用 LDO 稳压或者低纹波线性电源， LDO 推荐使用 AM1117_3.3V 芯片，测试时发现 SPX 生产的 LDO会造成非常严重的干扰（其它品牌应该也会有类似的问题）。1.2VSEN 引脚电源单通道模块时， VSEN 可以不

机器视觉检测系统（尺寸测量）过程

器视觉检测系统（尺寸测量）过程   在科技发展的今天，机器视觉应用范围已经很广了，随着机器视觉检测不断的在工业领域里普及，视觉检测系统已经随处可见，下面说说尺寸测量吧 在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。 而这些测量手段测量精度低、

卡尔曼滤波-在温度测量中的应用matlab代码

参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》  卡尔曼知识 　　模型建立 　　　　观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 　　　　状态方程：X(k)=A*X(k-1)+W(k-1); 　　其中，X（k）为系统在时刻k的状态，Z（k）为对应状态的测量值。W（k）为输入的白噪声（也是过程误差），V（k）为观测噪声（也是测量误差），W（k），V（k）是

GRR相关资料

     ndc到底是什么含义？为了便于大家理解，我用下图表述ndc的含义，表示某测量系统可以把过程变差有效区分成5个组，即ndc=5。也就是过程变差包含测量系统的测量误差正态分布（GRR）的个数。在这儿，我强调一下此处的GRR的分布宽度不是六倍的GRR标准方差（σm），而是4.24倍的σm，具体推导过程我

卡尔曼滤波算法：KF

参考内容：B战的DR_CAN的卡尔曼滤波器视频，讲的特别的好，建议要学习的可以去看看，非常通俗易懂，很好理解。 1、初见卡尔曼滤波器-----递归运算      卡尔曼滤波器用一句话来说是一种     optimal      recursive       data processing       algorithm          

MLX90640 红外热成像传感器测温模块开发笔记（三）

MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（三）工作流程和操作MLX90640 的一般步骤     默认参数时MLX90640 的工作流程 （1） 上电，内部初始化（约 40ms）（2） 读取工作参数到控制和状态寄存器（3） 开始以 2Hz 的速率测量实时数据并更新到 RAM，自动更新状态寄存器。 测量帧解释 MLX90640 共有 768

图像图片测量工具Digimizer的使用

由于工作需要，测量截图或照片PCB图片中的过孔、线宽、线间距等尺寸 准备尽量大尺寸的图片，在软件中打开     先根据已知尺寸，使用Unit工具确定图片像素与实际尺寸的对应关系（最好先放大显示，测量会更准确）   例如已知BGA焊盘间距1mm    然后使用各种测量工具测量尺寸，测量结果显

电导率

  电导率   细胞膜透性的测定 待处理7天后，称取植株相同部位的莲座叶0.05g            取2-3片叶子，每片叶子剪小伤口，放入5ML试管，加3ml去离子水，震荡浸提5小时，测定电导率C1，转入沸水浴中后20*-40分钟，取出冷却至室温，再次测定电导率C2。 相对电导率=C1/C2*100 DDS-12A型电

三菱M70宏变量读取三菱M80公共变量采集三菱CNC变量读取采集三菱CNC远程刀补三菱机床在线刀补三菱数控在线测量

三菱M70宏变量读取三菱M80公共变量采集三菱CNC变量读取采集 三菱CNC在线测量，三菱CNC远程自动刀补，三菱M80自动采集 底盘连接器半自动测量方案主要由三坐标测量机和自动装卸系统组成。除了手动夹紧工件，其他所有动作都是自动完成的。手动加载后，只要按下确定按钮，其他所有动作都可以自

光学测量 PPG

参考来源：ADI官网技术文章、知乎 深圳加1健康科技 工作原理 当血流动力发生变化时，例如血脉搏率（心率）或血容积（心输出量）发生变化时，进入人体的光会发生可预见的散射。当我们把光转换成电信号时，正是由于动脉对光的吸收有变化而其他组织对光的吸收基本不变，得到的信号就可以分为直流DC信号

卡尔曼滤波（二）

数据融合 有两个测量设备，分别有： 测量值：Z1 = 30 ，测量误差 σ1 = 2  测量值：Z2  = 32，测量误差 σ2 = 4  服从正态分布：    如果将设备编号1、2视为测量次数，那么： 按照卡尔曼滤波的算法： 估计值 Z^  = Z1 + K（Z2 - Z1），K：卡尔曼增益 K∈ [ 0, 1 ]（K在0~1之间） 若： 1. K = 0 ， Z^  = Z1

Unity测量周长小工具

实现效果如下： 我们这里鼠标点击使用的是圆点的预制体，大家可以根据自己项目需求制作预制体 点击两个点可以测出两个点之间的距离，并计算总长度 实现代码如下： using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using System; using UnityEngine.UI;

NX二次开发-测量面积

// 精度=0.9999 int MyObject::FACE_ask_area(tag_t face, double value[2]) { int errorCode = 0; double Area = 0.00; double Perimeter = 0.00; try { std::vector<NXOpen::IParameterizedSurface *> objects; objects.push_bac

是时候谈谈测量尺度了

浅谈统计学中的测量尺度 ​ 统计学中的变量呢，是指研究对象的特征，也可以叫作属性。对变量有不用尺度的描述，不同尺度的描述可以透露出不同丰富程度的信息。而测量尺度（或称度量水平）就是那个描述的尺度，在不同描述尺度下所测得的数据，就叫作那个尺度下的变量。比如，定类尺度测得的数据叫

PSY1 原位茎干水势测量仪使用说明书

第一章：仪器介绍   系统需求 最低硬件配置：Intel Atom 1.66GHz 或同等级的AMD处理器, 1GB 内存. 系统版本：Windows 7、Windows 8, 8.1、Windows 10、Mac OS X、运行在Mac上的Windows Virtual OS 屏幕分辨率：高于1366 x 768     快速指南 警告：茎干水势测量仪的热电偶是由非常细的金

CNC在线测量底盘连接件全自动化测量方案CNC自动在线测量远程刀补

CNC在线测量底盘连接件全自动化测量方案CNC自动在线测量远程刀补 高度自动化满足大批量快速生产节拍 底盘连接件半自动化测量方案，主要由三坐标测量机和自动上下料系统组成，除人工装夹工件外，其余动作都是自动完成，人工上完料后只需按一下OK按钮，其余动作可自动完成方案为100%在线检测

四步检查法轻松搞定示波器测量高速信号

  随着电子技术的高速发展，通信信号频率越来越高，信号质量要求也越来越严。那么要测量这些高速信号要用什么参数的示波器呢？有些人就会说那选一个贵一些高端一些的示波器不就可以了么。其实并不是这样的，如果不注重一些细节问题用再贵的示波器也不见得能够测量的很精准。下面跟着安

DevExpress WPF控件3D打印应用场景 - 实现3D打印系统可视化窗口

应用背景 pedcad公司成立于上世纪80年代，是欧洲知名的医疗矫正鞋垫生产商，在全球拥有超过50个服务机构。主要为客户和经销商提供高品质的鞋垫材料、定制设计的鞋垫、可靠的生产设备以及鞋垫测量生产的相关技术。 场景需求 pedcad目前正在寻求从传统的石膏模型生产转型向3D测量、3D打

详细解释Middlebrook的环路增益测量原理

 

人体特征测量和3D点云显示

人体特征测量 项目是基于RealSense d455 深度相机和Openpose完成的，它的功能主要包含了以下两个方面： 点云输出 人体特征测量 点云输出 RealSense d455 相机可同时输出对齐的彩色图像和深度图像，结合相机的内参，可将二维像素点转换为三维点云。同时，利用Opengl将三维点云输出显示。

重复测量方差分析步骤汇总！

一、前期准备 1.研究目的 重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。由于此类数据同一对象多次测量之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析

测量 绝对速度 的 方法

这篇文章 的 灵感 来自  @物空必能 （ @tigeduy ）   的   《运动都是绝对的，从来不是相对的》   https://tieba.baidu.com/p/7808744935   。   刚才 看了   《运动都是绝对的，从来不是相对的》 ，    9 楼 ，   @帝陆哈冈   说   “..........................那你找

信号去噪：使用专门设计的神经网络（NN）模型对测量信号进行去噪处理，使信号变得更平滑

信号预处理 为了对测量数据进行预处理，构建了一个全连接的前馈 NN 模型以将系统输入（即x 和 t）映射到其输出 u。 图显示了用于去噪的 NN 模型的结构。 它在输入层和输出层之间有五个隐藏层，神经元的数量分别为 50、100、500、100 和 50。该模型使用双曲正切激活函数（即 Tanh 函数）。