11、传感器技术全面解析

传感器技术全面解析

1. 传感器网络与基础类型

1.1 异构传感器网络

异构传感器网络是由多种不同类型的传感器组成的集合,它们通常具有窄带宽和可移动的特点。这些传感器能够在同一环境中聚合数据,为后续的分析和处理提供丰富的信息。

1.2 芯片传感器

芯片传感器是基于电荷耦合器件(CCD)或其他半导体的光敏成像设备。它能够将光信号转换为电信号,是许多成像系统的核心组件。

2. 传感器特性

2.1 传感器尺寸

传感器尺寸指的是图像传感器(如电荷耦合器件和互补金属氧化物半导体)的产品尺寸。以下是一些典型传感器的尺寸信息:
| 尺寸(英寸) | 宽度(mm) | 高度(mm) | 对角线(mm) | 间距(μm) |
| — | — | — | — | — |
| 1 | 12.8 | 9.6 | 16 | 20 |
| 2/3 | 8.8 | 6.6 | 11 | 13.8 |
| 1/2 | 6.4 | 4.8 | 8 | 10 |
| 1/3 | 4.8 | 3.6 | 6 | 7.5 |
| 1/4 | 3.2 | 2.4 | 4 | 5 |

表格中尺寸的描述延续了电视摄像管的描述方式,传感器的对角线约为标称尺寸的 2/3。在为传感器选择镜头时,镜头必须大于传感器尺寸,否则传感器的外周将无法接收光线。此外,当传感器分辨率提高时,像素间距会相应减小。

2.2 填充因子

填充因子是影响数码相机和数字图像传感器性能的重要因素之一,它是实际感应面积与理论感应面积的

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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