论文阅读：Combining volumetric dental CT and optical scan data for teeth modeling

最新推荐文章于 2024-11-29 16:51:56 发布
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版权

【论文信息】

Combining volumetric dental CT and optical scan data for teeth modeling

2015 CAD

contribution：

  • CT结合网格，新颖
  • 协同分割，graph-cut
  • 两种数据无缝拼接

输入- CT和Mesh
输出- 完整牙齿网格模型（单排牙列）

【背景】

协同分割的应用，图片图像【10，11】，医学图像分割【12，13】。其中本文的应用类似于【10】。

【方法】

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环境工程中高斯烟团模型的纯Python实现及其应用
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内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现高斯烟团模型，这是一种用于预测大气中污染物扩散的模型。主要内容涵盖大气稳定度计算、坐标转换、扩散系数计算及三维浓度叠加值的实现。首先，文章解释了高斯烟团模型的基本概念，即假设污染源释放的污染物在空气中形成一个高斯烟团，该烟团随时间扩散、混合和沉降。接着，文章逐步讲解了Python代码的具体实现步骤，包括导入必要库、定义大气稳定度分类、实现坐标转换函数、计算扩散系数以及编写浓度叠加值计算函数。最后，通过该模型可以预测大气中污染物的扩散情况，为环境工程和气象学领域提供有价值的参考。 适合人群：从事环境工程、气象学研究的专业人士，以及对大气污染物扩散模拟感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要评估大气污染物扩散情况的研究项目，帮助研究人员更好地理解和预测污染物的行为，从而制定有效的环境保护措施。 其他说明：文中提供的Python代码实现了高斯烟团模型的关键部分，能够作为教学工具或实际项目的参考。
基于EMD-KPCA-LSTM的北半球光伏功率多维时间序列预测MATLAB代码实现
05-10
内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。
BLDC无刷电机Matlab仿真：转速电流双闭环控制及换相策略研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab进行BLDC无刷电机的仿真，重点在于转速电流双闭环控制以及两种主要的换相方式——有感hall换相和无感反电动势过零换相。文章从仿真准备、模型创建与设置、具体控制方法到最后的仿真结果与分析进行了全面讲解。通过PI控制器调整电流和转速反馈值，确保电机运行的稳定性和高效性。文中还对比了两种换相方式的优缺点，帮助读者更好地理解BLDC无刷电机的工作原理及其控制方法。 适合人群：对电机控制有一定兴趣并希望通过Matlab进行仿真的工程技术人员、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BLDC无刷电机控制原理和技术细节的人群，尤其是那些想要通过实际操作加深理解的学习者。目标是让读者能够独立完成BLDC无刷电机的基本仿真，并掌握关键控制技术和换相策略。 其他说明：本文基于作者的经验总结，提供了一个较为完整的入门指南，虽然不是严格的学术论文，但对于初学者来说非常实用。
碱性水电解槽乳突主极板三维建模与流体动力学仿真教程—基于Fluent软件的研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用Fluent软件进行碱性水电解槽乳突主极板的三维建模及其流体动力学仿真。主要内容包括乳突主极板的三维模型创建方法，探讨了凹面和凸面的深度与间距对流场的影响，并进行了后处理分析，如压力分布、温度分布、流线轨迹和涡分布等。通过这些分析，能够更好地理解碱性水电解槽的工作原理和优化其性能。 适合人群：从事氢能研究的技术人员、科研工作者、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解碱性水电解槽内部流场特性的研究人员，目标是提高电解效率和优化设备性能。 其他说明：文中提供了简化的示例代码，用于指导读者如何利用Fluent软件进行仿真设置和分析。实际操作时需结合Fluent的帮助文档进一步学习。
第九届飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告-哈尔滨工业大学创意组
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内容概要：本文档是哈尔滨工业大学创意组参加第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的技术报告，涵盖了旋转LED车、漂移车、翻转车和过山车的设计与实现。文档详细介绍了各车型的系统架构、硬件设计（包括传感器、电源、驱动电路等）、软件设计（如PID控制算法、中断调用等）以及机械调校（如前轮调整、差速调整等）。每个车型都有独特的控制需求和技术难点，如旋转LED车的直立控制、漂移车的速度和转向控制、翻转车的角度和速度控制、过山车的传感器优化和电机驱动等。 适合人群：电气工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科生或研究生，特别是对智能车竞赛感兴趣的学生。 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的基本原理和技术实现；②掌握传感器、电机驱动、PID控制等关键技术的应用；③学习如何进行系统集成和机械调校，以优化车辆性能；④为参加类似的智能车竞赛提供参考和借鉴。 其他说明：文档中引用了大量参考文献，为读者提供了丰富的背景资料和深入学习的途径。此外，文档不仅展示了硬件和软件设计的细节，还强调了实际调试和优化的重要性，有助于读者在实践中更好地理解和应用所学知识。
配电网分布式光伏电源选址定容的多目标寻优PSO粒子群算法Matlab实现
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何利用多目标寻优技术和PSO粒子群算法，在配电网中实现分布式光伏电源的选址定容。文中阐述了选址定容对配电网的重要意义，并具体解释了多目标寻优技术和PSO粒子群算法的工作原理。通过Matlab编程，作者实现了以网损、电压偏差和光伏消纳为优化目标的程序，能够调节光伏接入个数并输出数据对比图，便于分析不同方案的效果。最终，通过程序运行和数据分析，得出了最优的分布式光伏电源选址定容方案。 适合人群：从事电力系统规划、分布式能源研究以及对优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望提升配电网性能的研究机构和企业，旨在降低网损、改善电压质量和提高光伏消纳率。通过调整光伏接入点的数量，满足不同配电网的需求。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还附带了实际的Matlab代码实现，有助于读者深入理解和实践相关技术。
2001年数二顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
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数学复习
电力电子领域移相全桥电路(PSFB)与DCDC转换器的关键技术及其实现方法
05-10
内容概要：本文深入探讨了移相全桥电路（PSFB）与DCDC转换器的技术细节及其应用场景。首先介绍了PSFB相较于传统全桥电路的优势，特别是零电压开关（ZVS）特性对提高效率的作用。接着详细解释了PSFB的工作原理，包括通过STM32配置互补PWM来实现相位差的具体步骤，以及确保安全运行所需的死区时间配置。此外，还讨论了LLC谐振腔的设计与调试技巧，提供了基于Python的ZVS可行性评估工具。对于控制策略部分，则重点讲解了电压模式闭环控制中的斜率补偿机制，并分享了一个高效的数字实现方法。最后提到变压器设计中的常见挑战及解决方案，强调了精确选择元件参数的重要性。 适用人群：从事电力电子产品研发的技术人员，尤其是专注于高效能电源设计的工程师。 使用场景及目标：帮助读者掌握PSFB和DCDC转换器的设计要点和技术难点，提升产品性能和可靠性。适用于需要优化电源系统效率的实际项目中。 其他说明：文中不仅有理论分析，还有具体的代码实例和实践经验分享，有助于加深理解和实际应用。
基于麻雀优化算法的VMD变分模态分解：参数寻优与可视化分析
最新发布
05-10
内容概要：本文详细介绍了VMD（变分模态分解）的基本原理及其优化方法，特别聚焦于利用麻雀优化算法对VMD的关键参数——惩罚因子和模态数进行寻优。文中不仅阐述了VMD的工作机制，还展示了如何通过麻雀优化算法在解空间中找到最佳参数组合，以提升信号分解的效果。此外，文章还讨论了分解模态图、三维可视化和边际谱图等工具在分析VMD分解结果中的应用，通过实验验证了优化方法的有效性和优越性。 适合人群：从事信号处理、数据分析及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对VMD变分模态分解及其优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要对非线性、非平稳信号进行精确分解的研究项目，旨在提高信号处理的精度和效率，帮助研究人员更好地理解和分析复杂信号的特性。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和实验数据支持，有助于读者深入了解VMD及其优化方法的实际应用价值。
汽车电动助力转向(EPS)系统建模与量产技术方案——基于MATLAB和Simulink的企业级ASW模型
05-10
内容概要：本文详细介绍了电动助力转向（EPS）系统及其建模方法，重点讨论了MATLAB和Simulink在EPS建模中的应用。EPS系统通过电子控制系统提供辅助转向力，提升驾驶的安全性和舒适性。文中不仅涵盖了EPS的基本原理和技术细节，还深入探讨了MATLAB和Simulink在EPS建模中的具体应用，包括仿真和分析。此外，文章还介绍了eps量产模型和企业级量产asw模型的功能和技术方案，如随速助力、回正、摩擦、惯性、末端保护等功能的具体实现。 适合人群：从事汽车工程领域的研究人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解EPS系统建模和仿真的技术人员，旨在提高对EPS系统的设计、生产和优化能力。 其他说明：文章提供了详细的理论背景和技术实现路径，有助于读者全面掌握EPS系统的开发流程和技术要点。
基于模糊控制的PMSM闭环PI矢量控制系统仿真及其应用前景
05-10
内容概要：本文详细介绍了基于模糊控制的永磁同步电机（PMSM）闭环PI矢量控制系统的仿真研究。首先阐述了PMSM闭环PI矢量控制系统的基本原理，即通过PI控制器对电机电流进行闭环控制，利用矢量控制技术实现电机的解耦控制。接着探讨了模糊控制在该系统中的应用，通过模糊控制器优化PI控制器参数，提高了系统的动态性能和鲁棒性。随后，文中描述了采用MATLAB/Simulink进行仿真的具体模型和环境设置，包括PMSM模型、PI控制器模型、模糊控制器模型及相关电路模型。最后展示了仿真结果，证明了该系统在静态和动态性能方面的优越表现，并验证了其有效性和可行性。 适合人群：从事电机控制、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对模糊控制和PMSM有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PMSM闭环PI矢量控制系统的设计原理和仿真方法的研究人员，旨在提升PMSM控制系统的性能和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的仿真结果和分析，还讨论了该系统的优化方向和潜在应用领域，为进一步研究奠定了基础。
【智能汽车竞赛】基于MC9S12DG128微控制器的跳舞小车系统设计：音乐频率识别与蓝牙通信协同控制
05-10
内容概要：本文介绍了西安邮电大学设计的跳舞小车系统，该系统旨在通过音乐频率控制两辆小车的协同动作，实现类似跳舞的效果。系统以MC9S12DG128微控制器为核心，结合YS-V0.7语音识别模块、蓝牙无线通信模块、传感器模块和电机驱动模块。小车通过检测音乐频率，将其转换为电信号，再通过蓝牙模块发送给另一辆小车，使两辆车同步动作。文章详细描述了系统的硬件和软件设计，包括车模的规格、电源模块、电机驱动电路、传感器电路及软件编程。此外，还进行了系统调试和性能检测，确保各模块的稳定性和准确性。; 适合人群：对智能汽车竞赛、嵌入式系统设计、短距离无线通信技术和机器人控制感兴趣的高校学生及科研人员。; 使用场景及目标：①适用于智能汽车竞赛、机器人设计课程及科研项目；②帮助读者理解语音识别、蓝牙通信、传感器应用及电机控制等关键技术的实际应用；③提升读者在嵌入式系统开发和硬件电路设计方面的能力。; 其他说明：本文不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还记录了系统调试和性能检测的过程，有助于读者在实际操作中遇到问题时进行参考和改进。文中提到的系统仍有优化空间，如提高蓝牙通信的强度和路径规划的优化，未来可进一步探索人工智能技术的应用，使系统更加智能化和美观。
光纤光栅技术中1550nm倾斜光栅的应用研究及其仿真模型构建
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内容概要：本文深入探讨了1550nm倾斜光纤光栅(FBG)的技术特点及其应用前景。首先介绍了倾斜光栅的基本概念，即通过改变布拉格光栅的倾斜角度，使光栅能够与包层模式发生相互作用，从而拓展了其应用场景。文中详细描述了倾斜光栅的关键参数设置，如倾斜角θ、栅区长度L、折射率调制深度Δn以及周期Λ，并提供了基于Python的耦合模方程求解方法，用于模拟倾斜光栅内部的光传播行为。实验结果显示，在不同环境折射率条件下，倾斜光栅表现出更高的灵敏度，尤其适用于高精度折射率传感。此外，还讨论了倾斜光栅在WDM通信系统中的潜在应用价值，特别是在色散补偿方面。 适用人群：从事光纤传感、光学工程及相关领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：①为研究人员提供理论依据和技术支持，帮助他们更好地理解和优化倾斜光栅的设计；②指导工程师将倾斜光栅应用于实际项目中，如环境监测、生物医学等领域；③探索倾斜光栅在光通信系统中的创新应用。 其他说明：本文不仅涵盖了倾斜光栅的基础理论，还包括具体的数学建模和实验数据，有助于读者全面掌握这一先进技术。
Combining Prior Knowledge and Data for Robust Controller Design
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Overall, combining prior knowledge and data is a powerful approach to robust controller design, as it allows the designer to leverage both physical principles and empirical data to design a controller...
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