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基于深度学习的视觉SLAM算法研究
【机 构】
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广东工业大学
【出 处】
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广东工业大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着无线电定位技术的不断发展,基于阵列天线理论和阵列信号处理技术的研究和应用越来越广泛,在雷达测向、导航制导和移动通信等领域中都具有极其重要的意义,受到了国内外学者的广泛关注。阵列天线技术能够针对正在变化的信号环境产生空间定向波束,使天线主波束对准用户信号的波达方向,旁瓣或零陷对准干扰信号的波达方向,达到增强期望信号,抑制干扰和噪声的目的。与其他技术相比较,阵列天线技术在无线电定位系统中的应用以其
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伴随着无线通信技术日新月异的发展以及雷达在军用和民用领域的大放异彩,毫米波阵列天线得到了广泛的关注,而具有高增益、宽波束等特性的毫米波微带阵列天线能够有效扩展毫米波通信系统的作用距离和覆盖范围,对于提高目标探测性能具有十分重要的工程应用价值。针对高速飞行体毫米波探测需求,结合实际安装空间和天线设计要求,设计了两种36GHz工作的毫米波微带阵列天线。基于传输线模型和微带线不均匀性的等效电路,采用在阵
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敌夺控目标预测技术是实现智能化作战的一个关键技术,通过对战场目标态势、目标功能、作战地形、敌方编制和战法等信息的准确分析、有效融合,将我方地面目标集根据不同的作战需求进行柔性分层收缩筛选,最终成功预测出被敌夺控的可能目标集。指挥员通过预测的敌夺控目标集,对战场形势做出研判,根据作战经验,作战条例对战场的作战部署进行及时调整,从而夺得作战先机,取得作战胜利。敌夺控目标预测技术可以为指挥员把握战场态势
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脑电数据中包含人体各类生理信息,在情感识别、癫痫疾病的诊断中作为主要依据,为各类脑部疾病的临床诊断和情感识别的准确判断提供重要依据。远程诊断、云端监测等医疗模式的广泛应用,使得人们在日常生活中采集到的脑电数据需结合信息化远程技术,将数据传输至医疗中心,来进行专业和便利的诊疗分析。针对高采样率、多通道、长时间监测的大量脑电数据带来的传输时间长、系统消耗大、传输带宽高等的问题,本文基于脑电数据二维结构
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