传感器建模:IMU传感器模型

2021/11/10 17:45 · 传感器知识资讯 ·  · 传感器建模:IMU传感器模型已关闭评论
摘要:

传感器建模:IMU传感器模型总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(FeedForwardDeepNeuralNetwork)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前G

传感器建模:IMU传感器模型  第1张

传感器建模:IMU传感器模型

总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(FeedForwardDeepNeuralNetwork)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络(LSTM,LongShortTermMemory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性进行建模,从而提高识别正确率。双向LSTM网络可以获得更好的性能,但同时也存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工传感器建模:IMU传感器模型  第2张

传感器建模:传感器的建模过程

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传感器的建模过程
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传感器的建模过程
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建立传感器的模型,在其原理分析、结构设计、样机研制中起
着重要的作用。一
;
个符合传感器实际情况的模型,既能充分、准确
地揭示出传感器的工作机理,又能有效地指导传感器实际的优化设
计、减小盲目性,缩短样机研制过程和处理不同物理量之间的耦合
等。这就是为什么要建立传感器的力学和数学模型的主要原因。
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在具体进行传感器建模时,大致可分以下三个过程:
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首先,由实际问题的本质特征建立传感器的物理模型。此过程
主要针对传感器的基本工作原理进行。其特点是:简洁、明确、反
映了传感器的物理本质。模型中的每一项都具有鲜明的物理意义。
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其次,由物理模型建立传感器的数学模型。此过程主要根据传
感器的基本工作原理,针对传感器的敏感元件进行。其特点是:包
含了传感器的结构参数、边界条件及其它约束条件;物理待征含
蓄,具有较强的抽象性。
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最后,求解数学模型。此过程比较复杂,在求解时应当注意,
切不可把它仅仅当作一般的数学问题去研究,而要紧紧围绕上述实
际背景有针对性地进行。在选择具体的数学方法求解时,既要保证
解的精确性,又要兼顾解的易读性。以便于有效地应用于实际问题
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传感器建模:基于深度传感器的物体三维建模方法

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Int.CI?
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权利要求说明书
说明书
幅图
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54
)发明名称
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基于深度传感器的物体三维建模方法
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57
)摘要
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本发明揭示了一种基于深度传感器的物体
三维建模方法,包括:
S1
、数据采集步骤,从深
度传感器中读取数据,获得三维点云数据;
S2

预处理步骤,将物体的点云从整个场景中分割出
来,再去除异常点、提取物体点云的边界,得到
物体在各视角下的点云;
S3
、相邻视角下点云配
准步骤,配准相邻视角下的物体点云,得到相邻
视角下物体点云间的转换矩阵;
S4
、全局对齐步
骤,利用转换矩阵,将各个视角下的点云融合进
?

传感器建模:温度传感器建模

原文:
概述
随着电力电子功率模块不断的提高功率密度,缩小封装的体积,提高应用频率。半导体器件,尤其是以IGBT为代表的功率电子器件面临的散热挑战日益提高,封装和散热成为电子产品设计的热门词汇。
在新能源电驱系统中,IGBT作为电驱系统中最为关键的功率器件,其工作的热稳定性成为评价电驱系统性能高低的关键。因此,需要对其在不同工况下传热的过程以及影响作深入的研究。我们知道,在IGBT的封装模块内部厂商会集成测温的NTC用于监控I

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