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  • 醉染图书物联网系统动态能半物理验技术9787030540560
  • 正版全新
    • 作者: 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著著 | 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著编 | 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著译 | 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2017-07-01
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    • 作者: 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著著| 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著编| 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著译| 俞晓磊,汪东华,赵志敏 著绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2017-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:282千字
    • 页数:212
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030540560
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:俞晓磊,汪东华,赵志敏 著
    • 著:俞晓磊,汪东华,赵志敏 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787030540560
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2017-07-01
    • 页数:212
    • 外部编号:1201560107
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    前言
    章基于光电传感的半物理验技术研究进展1
    1.1半物理技术的起源与发展1
    1.2半物理验的基本概念3
    1.3半物理验的系统结构4
    1.4光电传感技术在半物理验测试中的应用5
    1.4.1军事领域光电传感技术在半物理验测试中的应用5
    1.4.2民用领域光电传感技术在半物理验测试中的应用11
    1.5RF动态能半物理验技术研究进展17
    1.5.1单品级RF标签半物理测试系统18
    1.5.2托盘级RF标签半物理测试系统24
    1.5.3包装级RF标签半物理测试系统28
    1.5.4大功率级RF标签半物理测试系统31
    1.6本章小结33
    第2章RF-MIMO系统多天线接收理论及半物理验35
    2.1MIMO无线通信技术36
    2.2RF-MIMO系统信道模型37
    .RF-MIMO系统与分析39
    2.4天线选择技术41
    2.4.1天线选择技术41
    2.4.2次优天线选择技术42
    2.4.3与分析43
    2.5基于光电传感的RF识读距离测试半物理验方法研究45
    2.5.1单标签系统间接测距算法47
    2.5.2多标签系统间接测距算法48
    2.5.3单标签能测试49
    2.5.4多标签能测试52
    2.5.5多标签防碰撞能测试实验53
    2.6本章小结54
    第3章温度对RF动态能影响的热力学分析及半物理验55
    3.1传热学与天线55
    3.2温度对RF系统识读距离的影响56
    3.2.1RF系统识读距离56
    3.2.2温度对标签识读距离的影响57
    3.3测量系统和测量方法58
    3.3.1温度控制系统设计58
    3.3.2半导体制冷器60
    3.3.3半物理验系统平台61
    3.4实验结果与分析62
    3.4.1塑料箱厚度影响分析62
    3.4.2系统定标64
    3.4.3预测标签的识读距离65
    3.5本章小结67
    第4章基于Fisher矩阵的RF多标签几何分布化分析及半物理验68
    4.1标签几何分布模型68
    4.2多标签几何拓扑的数学基础69
    4.3基于Fisher矩阵的分布模型70
    4.4多标签化几何分布研究71
    4.4.1半物理验系统设计71
    4.4.2半物理实验验73
    4.5多标签动态几何模式研究75
    4.5.1理论推导76
    4.5.2系统与分析76
    4.5.3目标沿不同路径匀速运动77
    4.5.4目标沿不同路径变速运动79
    4.6本章小结81
    第5章人工神经网络在RF多标签分布优化中的应用及半物理验82
    5.1基于BP神经网络的RF多标签分布优化82
    5.1.1BP神经网络基本概念82
    5.1.2BP网络的学习算法84
    5.1.3RF多标签检测系统设计及实现86
    5.1.4BP神经网络训练及结果分析89
    5.2基于GA-BP神经网络的RF多标签分布优化91
    5.2.1GA-BP神经网络的基本概念91
    5.2.2GA-BP算法93
    5..GA-BP神经网络训练及结果分析95
    5.3基于PSO神经网络的RF多标签分布优化97
    5.3.1PSO神经网络的基本概念97
    5.3.2PSO算法98
    5.3.3PSO神经网络训练及结果分析99
    5.4三种神经网络优化方法的比较分析101
    5.5本章小结103
    第6章基于图像处理的RF多标签分布检测及半物理验104
    6.1支持向量机概述104
    6.2SVM回归算法106
    6.2.1SVM回归算法原理106
    6.2.2SVM的训练算法107
    6..SVM解题思路及步骤108
    6.3半物理验系统设计109
    6.3.1旋转托盘式RF检测系统结构109
    6.3.2半物理验测试流程110
    6.4二维分布下的标签网络模型112
    6.4.1标签图像处理中的形态学操作112
    6.4.2标签定位及标签网络建立114
    6.4.3基于SVM的几何分布预测116
    6.4.4几何分布的实验验117
    6.5三维分布下的标签网络模型117
    6.5.1基于模式识别的标签识别118
    6.5.2基于DLT的标签定位121
    6.5.3三维标签及分布预测1
    6.6基于视觉的RF多标签网络三维测量建模方法124
    6.6.1半物理验系统搭建124
    6.6.2Canny边缘检测算子125
    6.6.3水平CCD控制126
    6.6.4测试流程127
    6.6.5测试实例128
    6.7本章小结132
    第7章半物理验技术在物联网领域的应用134
    7.1车联网车牌动态能测试半物理验134
    7.1.1车联网的发展134
    7.1.2RF技术在车联网中的主要应用——车牌135
    7.1.3车牌动态测试步骤137
    7.1.4车牌动态测试实验138
    7.2物流环境下二维条码动态图像质量检测半物理验143
    7.2.1条码技术研究进展143
    7.2.2二维条码检测技术基础与研究进展149
    7..物流环境下二维条码光电动态检测系统设计与实现155
    7.2.4二维条码动态图像质量检测半物理验170
    7.2.5物流环境下二维条码摄影定位176
    7.3本章小结179
    参考文献181
    附录A二维分布样本测试数据及预测结果191
    附录B三维分布样本测试数据及预测结果197

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