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1.
2.
为满足水果追溯条码清晰、耐久的要求,选取橘子为试验对象,对比纳秒激光和皮秒激光在其表面打印二维码的效果。试验结果表明:与纳秒激光相比,皮秒激光在橘子表皮上打印的线条平直度佳,轮廓清晰,对表皮的损伤更小。 相似文献
3.
针对当前部分车辆在变道及转向时忘记打开转向开关造成危险的问题,提出根据驾驶员对方向盘的握力点亮相应转向信号灯,并在驾驶员没有刻意点亮转向信号灯而进行转向时,根据驾驶员的转向意图自动点亮转向信号灯的设想,以提高驾驶员的驾车安全性。本系统利用分布在方向盘左右两侧的柔性压阻式传感器采集驾驶员的握力信号,当左侧传感器输出信号时,左侧转向灯点亮;右侧传感器输出信号时,右侧转向灯点亮。当驾驶员没有刻意点亮转向灯而向某侧转向时,系统利用方向盘上的转角传感器采集转向信号,自动点亮相应转向灯,保证其他车辆可以识别本车操作意图,避免交通事故的发生。 相似文献
4.
滴灌均匀性对土壤水分传感器埋设位置的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
合理选择土壤水分传感器埋设位置以减少监测点密度和成本,是基于无线传感器网络制定灌溉处方图亟待解决的一个关键问题。该研究基于土壤含水率时间稳定性原理,将直接代表平均土壤含水率的点位用于土壤水分传感器布设位置点的选取,在水平方向分布均匀,垂直剖面土壤颗粒组成变异程度随土层深度增加的粉壤土田块内分析了低、中、高灌水均匀系数(分别为0.6、0.8和0.97)对春玉米主要根系层土壤含水率空间分布均匀性和时间稳定性的影响。结果表明,春玉米生育期内,随灌水均匀系数降低,土壤含水率空间分布均匀度降低,但低、中、高灌水均匀系数处理的土壤含水率均匀系数均大于0.81;低、中、高灌水均匀系数处理的平均Spearman秩相关系数均达到了显著水平(P0.05),但土壤含水率空间分布结构相似性随灌水均匀度的增加而减小;对高灌水均匀系数处理,0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8 m土层直接代表平均土壤含水率的测点比例分别为83%、78%、53%和86%。随灌水均匀系数降低,各土层直接代表平均土壤含水率的测点数量减少,说明土壤水分传感器随机布设引起的测量误差将随滴灌灌水均匀度的减小而增大。 相似文献
5.
为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。 相似文献
6.
8.
3He管中子土壤水分测量装置提高测量精度 总被引:1,自引:1,他引:0
宇宙射线中子法是一种先进的测定区域土壤水分含量的方法,但国内外对其制约因素的研究仍不成熟。该研究利用商业化宇宙射线中子仪(CRS1000)和自己组装的~3He管中子水分探测器(~3He管),在中国农业大学上庄试验站对土壤含水量进行持续监测,将测量的结果与烘干法测量的结果进行对比分析,验证2种仪器测量的准确性和稳定性,并比较2种仪器对土壤水分变化响应的灵敏性差异。研究结果显示,CRS1000和~3He管具有较高的稳定性,在太阳活动剧烈时,有必要考虑对中子入射强度进行校正;通过与烘干法获得的土壤水分数据比较,CRS1000和~3He管测量数据的均方根误差分别为0.036、0.015 cm~3/cm~3,说明2种仪器进行土壤水分测量的结果非常准确;利用2种仪器获得的土壤水分曲线的变化趋势具有较高的一致性,在降水事件发生时,2种仪器都迅速作出响应,但~3He管对土壤水分变化的反应更加灵敏,测量精度更高。同时,组装的~3He管中子水分探测器成本约为商业化宇宙射线中子仪的1/2,降低了成本,具有更加广阔的应用前景。 相似文献
9.
为了观测降水数据的准确性,选取了南通市4个台站2018年4月—10月份的DCS1型称重式降水传感器和SL3-1型翻斗雨量传感器观测的降水数据,分析两者观测的日降水量和降水总量等方面的差异。结果显示:在选取的观测样本中,以人工观测的降雨日数为参考,称重传感器的平均一致率为91.2%;以翻斗传感器观测的降雨日为参考,称重传感器的一致率为94.5%。称重传感器观测的累积降水量与翻斗传感器观测的累积降水量相对平均误差为-1.55%,符合中国气象局规定的相对误差不超过±4%的规范要求。在分析日降水量方面,发现称重传感器比翻斗传感器观测量平均偏小0.29 mm;有明显性降水时,两者在日降水量等级判别上基本一致。称重传感器观测的数据小于翻斗传感器观测的数据概率要高,两种传感器观测的差值分布较为一致。称重传感器在捕捉微量降水的能力不比翻斗传感器差,甚至更好。称重传感器观测的日降水量与翻斗传感器观测的日降水量相关系数为0.99826,达到0.01显著相关的水平。 相似文献
10.