雅培信息发布 STARLIMS SDMS V12.2

雅培信息推出STARLIMSSDMSV12.2,旨在帮助客户满足FDA等监管机构的数据完整性要求。此版本可与现有的LIMS系统一起使用或作为独立产品运行,支持多种实验室系统的集成,无需替换原有系统。适用于已购买STARLIMS的用户、拥有LIMS但缺乏SDMS的组织以及计划采用独立SDMS方案管理数据的组织。

雅培信息正式发布 STARLIMS SDMS (科学数据管理系统) V12.2。作为雅培信息 STARLIMS 一体化解决方案的一个组成部分,最新版本的 SDMS 还可以独立产品的形式帮助客户满足美国食品药品管理局(FDA)以及其他监管机构对数据完整性的要求。STARLIMS SDMS V12.2 可以与现有 LIMS 一起运行,也可以独立运行。它通过 webservice 高效地与所有 LIMS (实验室信息管理系统)、 CDS (色谱数据系统)、 ELN (电子实验室笔记本)、 SAP 和其他实验室系统集成,无需替换它们。

以下三类客户将从 STARLIMS SDMS V12.2 获益:

•已经购买了包含SDMS在内的STARLIMS 的用户;

•拥有LIMS,但缺乏SDMS组件的组织;

•尚未使用LIMS,但计划使用独立版本的SDMS解决方案以管理其数据并更好地满足监管要求的组织。

methods for interconnecting starlims sdms-zh.png

雅培信息专门设计该解决方案,以帮助客户遵从 21 CFR PART 11 规范; 确保合规记录的创建、审计追踪、电子签名和数据安全,并为客户提供以下功能:

•以自有格式展示并存储设备数据文件。

•解析数据,包括可提取的元数据。

•无需工作站软件即可创建记录。

•在数据被存储或发送到其他应用程序之前对其进行审核。

STARLIMS 独立版本的 SDMS 可以独立运行或与 LIMS 系统集成,通过实时采集和备份数据,保护数据防止其损坏和丢失,并维护原始数据作为原始记录,以实现数据完整性。所有这些功能将帮助客户确保质量控制,减少出错并符合监管要求。

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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