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基于GPS和GPRS模块的车载导航定位系统设计 总被引:4,自引:1,他引:3
为了实现车辆等移动物体的导航定位及监控调度,需将放置在移动物体上的GPS接收机接收到的经度、纬度、速度、方向等定位信息远程发送到监控调度站,可以利用现有的GPRS网络来实现定位信息的远距离传送;详细介绍了用单片机采集GPS定位信息通过GPRS网络以短信或无线网络数据的方式来发送,从而实现了移动物体的定位及监控,介绍了GPS模块GPRS模块的基本特性,设计了由GPS模块和GPRS模块组成的多功能多接口开发板,给出了详细的系统硬件原理框图及电路图,设计了软件工作流程;实验证明可准确地实现移动目标的定位及监控。 相似文献
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针对近红外漫反射光谱对苹果霉心病判别准确率较低的问题,提出了一种融合密度特征与漫反射光谱的苹果霉心病多因子无损检测方法。基于光谱采集平台获取195个富士苹果的漫反射光谱(200~1 100 nm)信息,利用WLD-600密度仪获取苹果密度信息,采用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNV)对光谱数据进行预处理,竞争性自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)结合用于提取与霉心病相关的特征光谱,分别以密度、特征光谱、密度+特征光谱作为模型因子,建立偏最小二乘判别(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)、Fisher判别、支持向量机(support vector machine, SVM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)4... 相似文献
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基于透射光谱的苹果霉心病多因子无损检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前苹果霉心病难以检测的问题,提出一种基于透射光谱的苹果霉心病多因子无损检测方法,通过融合多波段透射光谱与苹果直径,构建苹果霉心病判别模型,实现了苹果霉心病无损检测。搭建光谱测试范围在200~1 025 nm的透射光谱采集平台,实验获取232 个苹果样本的透射光谱数据,采用游标卡尺获得苹果直径数据。采用杂散光校正,非线性校正对苹果透射原始光谱进行预处理,选取与霉心病发病相关的12 个波段透射光强值,结合苹果的直径进行主成分分析,将分析的结果作为自变量,建立苹果霉心病Fisher判别模型。经过异校验验证,模型总体识别率为93.1%,而仅采用透射光谱构建的模型识别率为91.37%。结果表明,基于透射光谱与直径结合的多因子检测方法可实现苹果霉心病的准确判定,为苹果霉心病的快速、无损检测提供可行思路。 相似文献
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