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电缆故障定点的新方法
人工神经网络(ANN)是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元,经可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出结果。
基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOFMS）法，是一种快速、高通量、高准确度鉴定微生物的技术，目前已经被应用于啤酒厂中，进行质量控制中啤酒微生物的鉴定。然而，MALDI-TOFMS法的适用性受到混合培养物相关问题的阻碍，使得技术人员在鉴定之前需要耗费很长时间去做微生物选择性培养。南澳大利亚大学未来工业研究所进行了一项研究，提出了一种*的低成本方法，将惯性微流体和螺旋微通道中二次流相结合，从啤酒微生物（短乳杆菌和啤酒片球菌）中高通量和地分离酵母（巴氏酵母和酿酒酵母），然后使用MALDI-TOFMS平台进行微生物物种鉴定。
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传统的高压输电线路故障主要基于阻抗算法,这种算法对于高阻接地、多端电源线路、直流输电线路等情况存在明显的不适应,通常在实用中其故障<3%~5%,这对于长线路(>100km)难以满足寻线要求。目前，常见的对车牌的和识别基本还是依赖图像识别，检测到车牌号后与数据库中的名单进行比对处理，但是图像识别受环境因素影响大，识别车牌容易出错，而且在采集图像时也经常会出现盲区，这些不可控的因素限制了图像识别的进一步发展。为了能解决这一系列问题，智能电子车牌就应运而生了，智能电子车牌是基于RFID技术，而RFID技术作为一种新兴的非接触式自动识别技术，与传统的和图像处理车牌识别技术相比，基于RFID技术的车辆识别准确性高，不易受环境的影响，无盲区，可以准确、地获取车辆的状态信息以及路网交通状况。
用DSA13A可以对测试滤波器做简单的定性分析，测试方法和实测效果如下图所示。应用实例图测试连接方法为了确保通带测量具有高的幅度精度，要求有好的原始和经修正的系统特性。所以要做归一化的操作。首先如所以，用线缆将TG输出的GENOUTPUT与频谱的RFINPUT连接，图连接GENOUTPUT与RFINPUT连接后，做归一化的操作。图归一化前后比较根据测试的具体滤波器，设置频谱仪的参数。此测试中，将中心频率CenterFreq设定为2GHz，带宽Span设定为1MHz。
为了使用于LED供电电源设计的每分钱都充分发挥作用，我们在本文中提出了一个方案——封闭实际光输出的控制回路。半导体照明这一新兴领域的出现，使同时专长于电力电子学、光学和热管理学(机械工程)这三个领域的工程师成为抢手人才。目前，在三个领域都富有经验的工程师并不很多，而这通常意味着系统工程师或者整体产品工程师的背景要和这三大领域相关，同时他们还需尽可能与其他领域的工程师协作。系统工程师常常会把自己原领域养成的惯或积累的经验带入设计工作中，这和一个主要研究数位系统的电子工程师转去解决电源管理问题时所遇到的情况相同：他们可能依靠单纯的模拟，不在试验台上对电源做测试就直接在电路板上布线，因为他们没有认识到：开关稳压器需要仔细检查电路板布局；另外，如果没有经过试验台测试，实际的工作情况很难与模拟一致。
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电动汽车上需要检测电流的地方很多，比如BMS,MCU,PDU，车载充电器，DC-DC等目前行业内对电流的检测和监控，除了一些高端车型会采用精度更高、响应速度更快的HALL闭环电流传感器，普遍用的都是HALL开环方案。HALL电流传感器虽然HALL开环电流传感器的精度、线性度、响应速度、温漂特性等性能方面均不如HALL闭环方案，但是汽车电气工程师普遍更在乎其能满足一般工作要求情况的经济性（4-1美金），当下国产的HALL开环方案市场价更是有朝3美金方向走的趋势。
随着供电系统地埋电缆的大范围应用，为满足电力检修面对各类电力电缆故障的测试，电缆路径、电缆埋设深度的寻测和电缆档案资料的日常维护管理，运用嵌入式计算机平台系统、*的DSP硬件采样技术和的低压脉冲法、冲闪电流法、直闪电流法开发研制出DP-DL200电缆故障测试仪，极为便利的解决了电力电缆 的各种故障及定点寻测。
下面我们简单了解一下常用的扭矩传感器都有哪些。非接触式扭矩传感器非接触式扭矩传感器也是动态扭矩传感器，又叫转矩传感器，转矩转速传感器，旋转扭矩传感器等。它的输入轴和输出轴由扭杆连接，输入轴上有花键，输出轴上则是键槽，当扭杆受到转动力矩作用发生扭转的时候，花键与键槽的相对位置则被改变，它们的相对位移改变量就是扭转杆的扭转量。这样的过程使得花键上的磁感强度变化，通过线圈转化为电压信号。非接触扭矩传感器的特点是寿命长、可靠性高、不易受到磨损、有更小的延时、受轴的影响更小，应用较为广泛。
