oracle数据库连接 ORA-12638：身份证明检索失败

最新推荐文章于 2025-05-30 09:31:23 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： 数据库 oracle 安全 身份证明检索
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连数据库的时候突然报了一个这个


查找各种办法，发现自己从10g换成了11g，不过这个没有什么关系，跟oracle的安全设置有关系，

首先从开始菜单找到Net Manager


打开，选择本地，概要文件，下拉列表中选择Oracle 高级安全性



如图，去掉所选的NTS方法即可，重启oracle服务，发现可以连接上了。


无人机声学侦测算法详解！
YUNZHUO666的博客
11-04 1058
这些噪声具有独特的声学特征，如频率范围、时域和频域特性等，可以用于无人机的检测与识别。通过麦克风探测上空可疑区域，记录下几处地点的音频噪声，并与数据库中的无人机音频进行匹配，可以辨识出是否为无人机的声响。采用声阵列接收空中飞行的无人机发出的声信号并进行处理，可以实现目标的分类识别。因此，需要不断优化算法模型，提高声音特征的提取能力，并扩大无人机声音样本库的规模，以提高识别的准确性和鲁棒性。通过比对声音特征的相似度来判断是否为无人机的声音。对采集到的声音信号进行去噪、增强等预处理操作，以提高声音信号的质量。
声纹识别在无人机探测上的应用
声纹感知 洞察芯声
05-14 3816
声学识别技术提供了一种新的解决方案。无人机在飞行中会产生独特的声学特征，这些特征可以用于无人机的检测与识别。声学探测系统由麦克风阵列、信号处理单元和识别算法组成。麦克风阵列用于收集环境中的声音信号，信号处理单元负责对收集到的声音信号进行去噪、增强等预处理，识别算法则用于分析声音特征并判断是否为无人机。
基于无人机飞行数据的速度计算方法比较——准确性与效率分析（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
06-15 727
本程序实现了通过无人机位置信息计算无人机的瞬时速度，并且比较了不同求导的步长、不同半径、不同插值方法对结果的影响，还实现了对数据的预处理，即删除不可用数据的功能，不同的情况通过不同的注释组合来实现。legend('插值结果','两点公式','三点公式','五点公式','样条求导');legend('两点公式','三点公式','五点公式','样条求导');%除了最后一个速度，其它的速度都是后面的减去前面的路程再除以时间间隔。%最后一个速度等于前面的速度，这是两点法的缺陷。
基于matlab实现声纹识别，通过提取声音信号的MFCC特征，然后形成特征向量
cGWzVykft的博客
03-18 1535
在测试阶段，我们将提取测试语音的MFCC特征，并使用训练得到的声纹模型进行识别。本文将介绍如何基于Matlab实现声纹识别，并通过提取声音信号的MFCC特征，形成特征向量，通过训练语音来对测试语音进行识别。总结起来，本文介绍了基于Matlab的声纹识别技术，通过提取声音信号的MFCC特征，形成特征向量，并通过训练语音对测试语音进行识别。7.基于matlab实现声纹识别，通过提取声音信号的MFCC特征，然后形成特征向量，通过训练语音，对测试语音进行识别，可以识别训练库内的声音，也可以识别出训练库外的声音。
基于Matlab实现声纹识别系统
2301_79810943的博客
05-23 983
一、项目背景与意义声纹识别，也称为说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的生物识别技术。随着科技的进步，声纹识别技术因其独特的优势和广泛的应用前景而受到越来越多的关注。本项目旨在利用Matlab平台，结合先进的声纹识别算法，实现一个高效、准确的声纹识别系统，为身份验证、安防监控等领域提供技术支持。二、项目目标算法研究：深入研究声纹识别算法，包括语音信号处理、特征提取、声纹建模、比对识别等关键技术环节。
【无人机】无人机空中无人机通信仿真（Matlab实现）
weixin_67304359的博客
01-28 1036
无人机通信系统主要由无人机、地面站和通信链路组成。无人机作为通信节点，通过无线通信技术实现与地面站或其他无人机的数据传输和信息交互。无人机通信系统具有灵活性高、部署便捷、覆盖范围广等优点，在军事侦察、环境监测、货物运输等领域具有广泛应用前景。
【数字信号检测】基于matlab GUI声信号检测旋翼无人机【含Matlab源码 12066期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-21 774
声信号检测旋翼无人机 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号检测】声信号检测旋翼无人机【含GUI Matlab源码 12066期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-21 964
声信号检测旋翼无人机 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号检测】基于matlab GUI声信号检测旋翼无人机【含Matlab源码 12066期】.zip
02-21
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本...
基于叶片元理论的多旋翼无人机旋翼力计算附matlab代码.zip
06-13
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
基于MATLAB/Simulink的四旋翼无人机PID控制与仿真（3）
jlx142857的博客
04-26 7318
《基于MATLAB/Simulink的四旋翼无人机PID控制与仿真》的第三篇，将为大家继续展示并完善控制与仿真模型。本文将在前文的基础上，完成控制环节增补、参数设置、测试等工作，在不考虑性能（低超调、快、准等）的前提下，保证系统对于一般输入（阶跃、斜坡）的响应稳定性。
智汇云舟携最新无人机2D地图快速重建技术亮相广西国际矿业展览会
数字孪生之视频孪生
05-28 422
智汇云舟与合作伙伴广西空驭数智信息技术有限公司携无人机 2D地图快速重建技术，以及视频孪生智慧矿山解决方案参会，为矿山行业数字化升级带来新思路
AI 让无人机跟踪更精准——从视觉感知到智能预测
Echo_Wish
05-28 240
AI正推动无人机跟踪技术升级，实现从视觉感知到智能预测的跨越。通过深度学习模型（如YOLO）进行实时目标检测，结合卡尔曼滤波预测轨迹，并融合GPS、IMU等多传感器数据，无人机在复杂环境中的跟踪精度显著提升。未来，Transformer视觉跟踪、量子计算优化和边缘计算将进一步增强无人机的智能跟踪能力。本文还展示了相关Python代码示例，包括目标检测、轨迹预测和多传感器数据融合的实现。
DeepSeek 赋能低空经济：无人机智能调度的破局之道
邓邓子的博客
05-29 751
随着低空经济蓬勃发展，无人机调度面临飞行控制、数据处理等诸多挑战。本文聚焦DeepSeek在低空经济无人机调度中的应用，深入剖析其技术核心与优势。DeepSeek凭借深度学习和数据挖掘技术，构建多智能体博弈调度模型，实现智能路径规划与高效协同控制；通过优化通信频段、应用 AI 识别技术，提升数据传输效率与识别准确性。陕航集团大秦无人机接入案例证实，DeepSeek显著提升无人机运营智能化水平。未来，DeepSeek将持续推动无人机调度技术革新，助力低空经济在多领域拓展，成为产业创新发展的关键驱动力。
无人机多旋翼倾转动力测试系统-适用于（eVTOL开发、缩比模型测试、科研教育）
最新发布
weixin_49209795的博客
05-30 336
LY-QZ-F4多旋翼倾转动力测试系统是全球首款专为倾转四旋翼设计的多自由度动力测试平台，融合高精度传感、动态倾转模拟与智能工况分析，为下一代eVTOL技术提供全维度验证工具。采用航空级应变传感器（精度±0.1% FS），同步捕获推力、扭矩、俯仰/滚转力矩，动态误差<1%。同时测试电驱动系统（单轴最大150kW）与混合动力单元（增程式），支持高压（800V）平台。通过MET数据采集软件，控制采集一体化，定制化，实时观察上百个传感器数据，实时更改测试需求。可搭配六维姿态平台，温湿度舱、振动台等环境模拟设备。
无人机多人协同控制技术解析
YUNZHUO666的博客
05-27 1283
其他用户作为观察者，仅能查看实时画面或提交辅助指令，需经主控用户授权方可执行。例如，利用时间戳或投票机制解决指令冲突。卫星中继技术：如“翼龙-2H”无人机通过卫通天线构建应急通信网络，覆盖50km²区域，解决灾区“三断”难题。权限分层：基于角色的访问控制（RBAC），主控用户通过心跳保活机制维持权限，观察用户仅能接收视频流。时间同步：通过GPS或NTP协议对齐视频帧与控制指令的时间戳，确保多用户画面与无人机状态一致。冲突解决：采用“请求-许可”模式或区块链技术实现指令有序执行，避免多用户操作冲突。
基于MATLAB的四旋翼无人机源代码
01-01
### 四旋翼无人机 MATLAB 源代码示例 为了展示四旋翼无人机的建模与控制方法，下面提供了几个基于MATLAB的不同方面实现的例子。 #### 1. 坐标系定义与基本运动学方程 在开始编写具体的控制算法前，首先要设置合适的坐标系来描述四旋翼的姿态和位置。这一步骤对于后续的动力学分析非常重要[^1]： ```matlab % 定义全局坐标系 (NED, North-East-Down) g = [0; 0; -9.8]; % 地球重力加速度矢量 R_body_to_inertial = @(phi, theta, psi) ... [cos(theta)*cos(psi), sin(phi)*sin(theta)*cos(psi)-cos(phi)*sin(psi), cos(phi)*sin(theta)*cos(psi)+sin(phi)*sin(psi); cos(theta)*sin(psi), sin(phi)*sin(theta)*sin(psi)+cos(phi)*cos(psi), cos(phi)*sin(theta)*sin(psi)-sin(phi)*cos(psi); -sin(theta), sin(phi)*cos(theta), cos(phi)*cos(theta)]; ``` #### 2. PD 控制器设计 针对特定的高度、角度调节需求，可以采用比例微分(PD)控制器来进行初步尝试。这里给出了一种简单的PID控制逻辑，用于调整四旋翼的状态至目标值附近[^2]： ```matlab function u = pd_controller(e_pos, e_angle, Kp, Kd) % 输入误差e_pos=[ex ey ez], e_angle=[roll pitch yaw] % 输出控制信号u % 计算线性部分的速度指令 v_cmd = -Kp * e_pos; % 角度反馈回路计算 omega_cmd = -Kd * e_angle; % 组合形成最终推力分配矩阵T T = [v_cmd(1); v_cmd(2); g + v_cmd(3)]; %#ok<NASGU> Omega = [omega_cmd]; end ``` #### 3. 几何跟踪控制 当涉及到更复杂的路径跟随任务时，则可能需要用到更加高级别的几何跟踪控制方案。该类方法通过引入虚拟参考点的方式引导无人机构建期望轨迹并保持稳定飞行姿态[^3]： ```matlab function [r_desired, V_desired] = geometric_tracking(x_ref, y_ref, z_ref, phi_ref, theta_ref, psi_ref, t) % 参数说明省略... r_desired = [x_ref(t); y_ref(t); z_ref(t)]; R_d = R_body_to_inertial(phi_ref(t), theta_ref(t), psi_ref(t)); V_desired = cross([0; 0; 1], r_desired)'*R_d'; end ``` #### 4. 反步法滑模控制 面对不确定性的挑战，如外部扰动或内部参数波动等问题，反步法结合滑模控制能有效提升系统的抗干扰能力和响应性能。此段代码展示了如何利用这两种技术构建一个高效的闭环控制系统[^4]： ```matlab syms s real positive L = diag([l1 l2 l3]); % 设定各轴惯量系数 B = eye(3); % 构造Lyapunov函数V及其导数dot_V V = sym('s')' * L * sym('s'); dot_V = diff(V,s)*(A*s+B*u); % 寻找满足条件的切换面S(s)=C*s-D，并求解最优输入u* C = [-c1 c2 c3]'; D = d; switching_surface = C'*sym('s') - D; solve(dot_V == lambda*(switching_surface)^2,u,'ReturnConditions',true) ``` 以上仅是关于四旋翼无人机MATLAB编程的一些基础概念和技术要点概述。具体的应用场景还需要根据实际情况做出适当修改和完善。
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