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搜索结果: 1-12 共查到传感器技术 S模式相关记录12条 . 查询时间(0.25 秒)
2023年5月11日,中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所马英新课题组与湖北大学印文博士合作在Analytical Chemistry上发表了题为《Fluorescence and Colorimetric Analysis of African Swine Fever Virus Based on RPA-Assisted CRISPR/Cas12a Strategy》的补充封面论文。该...
柔性传感器具有柔性轻薄、易于集成、便于穿戴等技术优势,可适形贴附在人体、机器人或者装备表面进行状态参数感知,广泛应用于智能穿戴、医疗康复、人机交互等领域,是我国重点发展的战略性新兴产业。国内外学者围绕柔性传感开展了大量的研究工作,目前开发的柔性传感器大多基于压电式、电阻式、电容式等传感原理,探索新的传感模式对于推动柔性传感器的创新设计和技术革新至关重要。
2022年9月14日,中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光单元技术实验室研究团队在基于双发射中心的多模式温度传感研究方面取得新进展。团队围绕稀土掺杂测温材料对于高相对灵敏值的需求,提出过渡金属与稀土离子共掺杂的双发射机制,基于荧光强度比技术,寿命衰减测温以及色坐标位移等温度依赖的经验公式,建立多模式自参考温度测量体系,实现了Bi3+/Eu3+共掺杂Ca3Y2Ge3O12微晶在297.8-48...
近日,中国科学院自动化研究所智能机器人系统研究部研究员王硕团队在机器人多模式视触觉感知领域取得进展。团队针对高精度多模式触觉传感提出基于双目视觉的视触觉传感技术路线——GelStereo系列,推动机器人视触觉传感及灵巧操作领域的发展。该研究成果发表于IEEE Transactions on Industrial Electronics。
甲烷气体(CH4)是一种无色无味、易燃易爆的气体,是矿井瓦斯的主要成分,在空气中爆炸的下限体积浓度约为5%。地下矿井甲烷气体中毒或爆炸,易引发巨大的人员伤亡和财产损失,建立快速灵敏的甲烷气体监测系统是应对这些问题的有效方法。
CMOS图像传感器的列固定模式噪声对图像质量的影响非常严重。在分析CMOS图像传感器固定模式噪声产生机理、噪声特性以及其在输出图像中的表现的基础上,提出了一种针对CMOS图像传感器中列固定模式噪声的校正方法。该方法利用CMOS图像采集系统对积分球发出的均匀平行光束进行多次采样并建模来对列固定模式噪声进行估计,然后将估计结果应用于CMOS图像硬件采集系统进行列固定模式噪声的校正,固定模式噪声的校正在...
为提高生物传感探测的灵敏度和响应速度,基于平面光波导理论,运用消逝场原理在生物传感领域的应用,在相同条件下比较了平面波导单模和多模2种模式下消逝场区域能量的大小,并且用VC和Matlab工具模拟论证单模能量高于多模。理论计算表明:单模和多模的荧光效率分别为5.83%和1.75%,在此计算中单模的荧光效率比多模的高。因此,在生物传感及其相关应用中,选用平板光波导的单模模式具有一定的优越性,为实际设计...
论文面向传感器网络中时间序列数据的时域关联性特征,针对网内数据流量不均衡分布模式所导致的传输能量浪费问题,提出了基于预测模式的能量感知数据路由机制。机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势,通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构造和局部信息素更新规则的设计,赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力,提高了数据路由构建的自...
分别采用Zernike和Karhunen-loeve两种模式波前复原法,分析了子孔径斜率测量不受噪声影响的理想情况下,哈特曼传感器对大气湍流畸变波前的模式复原误差与大气湍流相干长度、传感器的结构尺寸、模式复原阶数等的关系。结果表明Karhunen-loeve模式法比Zernike模式法的波前复原误差更小些。
该研究根据A-FE2O3可燃性气体传感器的特点采用FMEA和FTA分析方法,对传感器进行了失效分析,提出了该产品的可靠性模型和失效模式,找出了薄弱环节,改进了设计和工艺,使传感器的平均寿命达到50000小时,比原设计的可靠水平提高了三倍,失效率提高了一个等级;对传感器进行了各种环境的可靠性试验,获得可用数据2000余个,对该产品首次提出各种环境下负载状态的动态失效模式,确定了传感器的最佳工作条件;...
Abstract研究无线传感器网络中的覆盖问题, 这对传感器网络的节能、性能优化以及部署策略等问题具有十分重要的意义.相对已有的传感器模型和Exposure模型, 给出更合理、 更符合实际的模型,而且新模型便于分析计算.给定目标的起点, 分析出使其具有最大值和最小Exposure值的运动方向;给定目标的速率和运行时间, 分析出使其Exposure值最大的运动模式.对Exposure的分析简化了对覆...
Abstract为满足模式识别故障诊断算法的鲁棒性要求,在小波包分解提取特征向量的基础上,提出了有监督模式分类与无监督模式分类相结合的故障诊断方法.利用小波包分解提取各个频带的能量作为特征向量;采用LVQ神经网络作为有监督的模式分类器进行故障诊断;运用无监督的减法聚类方法对新型故障模式进行辨识.最后,通过动力系统管路流量传感器数据对算法进行检验,验证了所提出方法的实用性和有效性.

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