运动中的数学 由蒙特克莱尔州立大学 2014 年秋季 HCI 课程的学生开发的“数学动态”儿童学习游戏的存储库。 您可以通过下载免费的 GitHub 应用程序 SourceTree 推送到此存储库。 这是仅用于 Unity 3D 文件的存储库。 文档可以位于 Google Drive 上，不应推送到此处。 改变 1

主动形状模型(Active shape model,ASM)是一种基于统计参数化的图像特征匹配算法,它主要应用于提取图像的特征点。在分析传统方法不足的基础上,提出一种基于改进主动形状模型的图像特征匹配新算法。传统的ASM直接采样灰度值信息建立局部纹理模型,灰度值对光照、姿态等因素是非常敏感的,常会带来较大匹配误差或者导致模型匹配失败。采用基于每个像素的边缘方向和强度来代替灰度值,改进的表示方法是利用边缘方向和强度的信息去建模,并且加入了边缘结构的方向和强度。改进的表示方法增加了纹理表示的边缘特征,边缘特征

MEMS射频器件,特别是超宽带器件,对其中的射频器件提出了宽带指标的要求。以此为背景,在理论分析的基础上设计了一种应用于12.5 GHz～50 GHz频带的超宽带双膜桥式MEMS开关,该开关具备低损耗、高隔离度等特点,文中给出了开关的制备工艺,并进行流水完成了芯片制备。经测试,该开关在设计频段内,回波损耗优于20 dB,插入损耗典型值0.3 dB @12.5～35 GHz,优于0.5 dB@45 GHz,隔离度全频段优于20 dB,驱动电压在45 V～55 V之间。

针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形，提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结构优化算法。与以往的类似应用相比，该算法具备同时优化模型状态数与各状态高斯核数和摒弃高斯核均匀分配的特点。连续数字串TIDigits语料上的以贝叶斯信息准则为目标函数的实验表明，与传统方法创建的基线系统相比，模型拓扑优化的系统能够以较低的复杂度获得较高的识别率，这说明该算法是声学模型拓扑结构优化的有效工具。

本文在概括介绍数字化测绘技术及特点的基础上，探讨了数字化测绘技术的作业模式及其在工程测量中的应用，给广大的测量工作者提供参考?

针对正弦波式光栅尺幅值相位细分法中对模数转换处理要求高、软件计算复杂、实时性不强等问题,提出了一种基于方波相移的光栅尺信号检测方法。该方法先将正弦波转换成方波,再从两路方波信号的相对相位位移中提取出光栅尺位移信号,电路简单,软件处理容易,细分精度取决于微处理器主频,对光栅尺信号的正弦近似程度要求不严格。此外,当光栅尺栅距在满足一定条件下与永磁直线同步电机进行一体化设计时,还能直接获得电机动子初始位置。最后,通过实验验证了该方法的可行性,光栅尺的细分精度为0.09μm,直线电机伺服系统的定位控制精度为±0. ### 正弦波光栅尺信号的方波相移式细分法及应用 #### 概述 本文介绍了一种用于正弦波光栅尺信号处理的新方法——方波相移式细分法。此方法旨在解决传统正弦波式光栅尺幅值相位细分法中存在的问题，如对模数转换器（ADC）的要求较高、软件计算复杂度大以及实时性不佳等。通过将正弦波转换为方波，并利用两路方波信号之间的相对相位位移来提取光栅尺位移信号，该方法实现了简单电路设计与易于软件处理的目标，同时细分精度由微处理器的主频决定，对光栅尺信号的正弦特性要求相对宽松。 #### 方波相移式细分法原理 1. **信号转换**：通过比较器或其他电路手段将正弦波信号转换为方波信号。这一步骤可以简化后续的信号处理流程，减少对ADC精度的要求。 2. **相对相位位移检测**：采用两路经过适当相移的方波信号，通过对这两路信号之间相对相位位移的检测来提取光栅尺位移信息。这种方法的优点在于可以通过简单的数字逻辑电路实现，降低了软件计算的复杂度。 3. **细分精度**：细分精度主要受到微处理器主频的影响，这意味着可以通过提高处理器的速度来进一步提高细分精度。此外，由于该方法对方波信号的正弦相似性要求不高，因此在一定程度上缓解了光栅制造工艺带来的限制。 #### 实际应用案例 文章提到，在特定条件下，将光栅尺与永磁直线同步电机（PMLSM）进行一体化设计时，不仅可以直接获得电机转子的初始位置信息，还能进一步提高系统的整体性能。通过实验验证，该方法能够实现光栅尺细分精度达到0.09μm，直线电机伺服系统的定位控制精度达到±0.9μm。 #### 技术优势与应用场景 - **技术优势**： - 硬件电路简单，降低了制造成本。 - 软件处理简便，减少了计算资源需求。 - 分辨率高，能够满足高精度测量的需求。 - 对光栅信号的正弦特性要求不高，适应性强。 - **应用场景**： - 高精度数控机床中的直线电机控制系统。 - 半导体制造设备中的精密定位系统。 - 光学测量仪器中的高精度位移检测系统。 #### 结论 正弦波光栅尺信号的方波相移式细分法是一种有效的信号处理技术，它不仅解决了传统方法中存在的问题，还提高了系统的实时性和准确性。该方法的应用前景广阔，尤其是在对精度要求极高的工业领域中具有巨大的潜力。通过进一步的研究和技术优化，预计这种细分方法将在未来的智能制造领域发挥重要作用。

针对基于心电和脉搏波的无创连续血压检测方法中特征点提取算法的计算量大的问题,提出了一种改进的提取特征点的差分算法,改进后算法的效率和特征点检测的精准度都得到了很大的提高。通过对采样数据进行相关性分析和回归分析,可以看到脉搏波传播时间与收缩压有强相关性,而与舒张压成中度相关。实验结果表明,利用改进后的特征点提取算法能够较准确地计算出脉搏波传播时间,进而计算出个体的收缩压,并且能够很好地满足AAMI国际标准对无创血压检测误差的要求。

随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展,大数据(Big Data)吸引了越来越多的关注,正成为信息社会的重要财富,同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战.首先从大数据概念入手,阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等,并对比了大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术之间关系,然后剖析了大数据核心技术、大数据企业解决方案,讨论了目前大数据应用实例,最后归纳总结了大数据发展趋势.旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考.

针对液压伺服位置系统存在的参数不确定性、外部干扰和输入饱和的问题，提出了一种神经网络backsteppin9控制算法。设计了神经网络辅助状态观测系统，并根据辅助状态观测误差来调节神经网络的权值，进而实现对系统复合干扰的在线观测。把该复合干扰的观测值引入到backstepping控制设计中，使得控制器能够对系统的复合干扰进行有效补偿；在backstepping设计过程中采用二阶滑模滤波器以避免微分项爆炸问题，简化了控制器的设计。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界。仿真结果表明，

针对现有功分器设计方法存在的一些不足,提出一个Ku波段的一分四功分器的设计要求。结合ADS软件的速度快与HFSS的准确2个优点,协同使用2个仿真软件进行仿真,通过参数优化在短周期内设计一个Ku波段的一分四的Wilkinson微带线功分器。设计版图和腔体图并进行加工组装,通过调试测量该功分器最终达到设计目标:工作带宽为16～18GHz,在工作带内驻波小于1.3,传输损耗小于7.1dB,4个端口的隔离度大于17.5dB。测试结果验证了该功分器设计方法的可行性。