基于比较基因组学的玉米ESTs定位方法，张祖新，张绍鹏，本研究描述了以水稻基因组数据和玉米与水稻的比较遗传图谱为桥梁，基于水稻和玉米间存在的标记和序列水平上的广泛的共线性，对大

三菱Fx3U三轴定位控制程序，其中两轴为脉冲输出同步运行360度转盘，3轴为工作台丝杆。 1.本程序结构清晰，有公共程序，原点回归，手动点动运行，手动微动运行。 报警程序，参数初始化程序等。 2.自动程序，有绝对位置控制，与相对位置控制程序 3.程序中使用到的计算程序全部使用St语言与FB.函数块，逻辑程序使用FBD梯形图（类似西门子程序）。 完美的梯形图与St需要赞美结合。 4.通过威纶通触摸屏的宏指令与三菱的ST语言写了一个动态码加密程序，密码每分钟变化一次。 使用时间到期或者触摸屏与PLC通信断开PLC立即停止运行，本程序中加密一般破解不了。

《GPS信号FFT捕获的GPU实现》这篇论文探讨了如何利用GPU加速GPS信号的FFT捕获过程，以缩短接收机的冷启动时间。在GPS定位系统中，信号捕获是关键步骤，它涉及到码分多址（CDMA）技术下的伪随机码相位和载波多普勒频移的搜索。FFT（快速傅里叶变换）捕获算法因其并行计算能力，能够快速搜索多个码相位，从而提高捕获速度。 文中首先介绍了FFT捕获的基本原理，即通过本地复现的码信号和载波信号与输入信号进行相关运算，找到卫星信号的码相位和多普勒频移。此过程是一个二维搜索，需要在大量可能的码相位和频率中寻找匹配。FFT算法在此过程中可以同时处理多个码相位，极大地提高了计算效率。 接着，论文对比了GPU和FPGA（现场可编程门阵列）的特点。尽管FPGA常用于并行处理，但GPU在并行计算方面表现出色，尤其在神经网络、模糊系统等领域有广泛应用。文献中提到，基于GPU的一个通道内各频点的捕获可以并行进行，相比于CPU，捕获时间大幅缩短。 论文提出了一种新的并行捕获方案，不仅在每个通道内部进行并行处理，还在各个通道之间也实现了并行化，这将捕获速度进一步提升。通过实测的GPS中频数据验证，该方案的捕获结果与基于CPU的方案相比，精度相同但时间缩短了约1/60，显著提升了捕获效率。 在实现GPU并行捕获的过程中，文章还对GPU与FPGA进行了应用比较分析，尽管两者都能进行并行计算，但GPU在通用计算任务上的优势更加明显。因此，GPU成为了实现快速FFT捕获的理想选择。 这篇论文提供了一个利用GPU优化GPS信号FFT捕获的高效方案，对于缩短GPS接收机冷启动时间具有重要意义，特别是在需要快速定位的应用场景下，这种技术的应用价值尤为突出。通过并行计算的优化，未来GPS系统的性能有望得到进一步提升。

《电子功用-多相永磁同步电机相序检测及转子初始角定位系统和方法》是一份详尽的行业文档，主要关注的是电力驱动技术中的关键环节——多相永磁同步电机（PMSM）的运行控制。这份资料深入探讨了电机相序检测和转子初始角定位这两个核心问题，对于理解和优化电机控制系统具有重要价值。 一、多相永磁同步电机相序检测 多相永磁同步电机因其高效、高功率密度等优点，在电动汽车、工业自动化等领域广泛应用。电机相序的正确与否直接影响到电机的正常运转。相序错误会导致电机反转或者无法启动。本资料将详细介绍以下内容： 1. 相序定义：电机的三相或更多相绕组接线顺序决定了电机的旋转方向。 2. 检测方法：通过测量电机在不通电时的剩磁产生的反电动势，或者通电后电机的起动特性来判断相序。 3. 电路设计：如何构建相序检测电路，确保在电机运行前就能准确识别出正确的相序。 4. 控制策略：结合微控制器（MCU）和传感器，实现自动相序校正功能。 二、转子初始角定位 转子初始角定位是电机控制系统的重要部分，它确保电机能精确地按照指令启动和运行。以下为主要内容： 1. 定位原理：利用霍尔效应传感器、编码器或其他位置传感器，获取转子的位置信息。 2. 开环与闭环控制：开环方法依赖于预设的初始角度，而闭环控制通过实时反馈修正转子位置。 3. 起动策略：如零速检测法、最大扭矩电流比（MTCR）起动等，以找到最佳起始点。 4. 精度提升：如何减少定位误差，提高系统的动态性能和稳定性。 5. 实时计算：在嵌入式系统中实现快速、准确的转子位置计算算法。 这份资料详细阐述了相序检测和转子初始角定位的系统设计、硬件配置、软件实现以及实际应用案例，为读者提供了丰富的理论知识和技术指导。无论是电机设计工程师还是系统集成商，都能从中受益，提升其在多相永磁同步电机领域的专业能力。通过阅读《多相永磁同步电机相序检测及转子初始角定位系统和方法.pdf》，读者可以深入理解电机控制的关键技术，并应用于实际项目中，实现电机系统的高效稳定运行。

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JT∕T 1076-2016 道路运输车辆卫星定位系统 车载视频终端技术要求

二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整，解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整，误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址：https://b23.tv/JYhZ8ig

android简单定位的实例。详见http://blog.csdn.net/limb99/article/details/18819925

开发环境： - Windows 10 pro x64 - Visual Studio 2015 - Seetaface6 算法模型： - face_detector.csta - face_landmarker_pts5.csta - face_landmarker_pts68.csta 软件功能 - 获取参数 - 图片人脸检测+关键点定位 - 摄像头人脸检测+关键点定位等 - 其中关键点定位支持5点和68点两种模型。

《物联网定位技术》课程教学大纲.docx