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211.
基于GPS载波相位信号确定运动体姿态的关键技术 总被引:1,自引:0,他引:1
应用GPS载波相位信号确定运动体姿态,针对二维两天线系统情况,设计了姿态测量系统的硬件结构及算法流程框图,文章介绍了GPS姿态测量的关键技术:GPS姿态观测方程、整周模糊度的解算、误差的消除。从系统设计角度证明了技术的可行性。 相似文献
212.
罗文俊 《交通运输工程与信息学报》2008,6(1):25-30
利用典型的线性稳态模型对传统转向架和新型转向架(后轮对独立回转转向架)的曲线导向能力进行了分析。建立了具有14个自由度的非线性车辆模型,对最佳的一系纵向刚度布置(前导轮对的纵向刚度较小,跟从轮对的刚度较大)的新型转向架和传统转向架车辆的曲线性能进行了仿真对比。仿真结果表明,新型转向架的曲线导向性能优于传统转向架。 相似文献
213.
214.
215.
国家体育场作为北京奥运会的主会场成功地承担了开闭幕式和田径赛事任务。本文研究了其停车场车辆的交通疏散问题,制定了疏散方案。首先,分析了国家体育场停车场和泊位布局及车辆疏散的具体条件。其次,通过给定环境的场景和参数设定,对具体的奥运场馆停车场车辆的疏散方案进行了仿真和评价。最后,利用奥运会开幕式的车辆疏散实测数据进行了对比分析,在仿真中要员和贵宾车辆的总疏散时间为26min,而奥运会开幕式车辆疏散实测结果表明,全部要员、贵宾疏散完毕,共用时27min,从而验证了车辆疏散方案的准确性和实用性。 相似文献
216.
健胃愈疡颗粒对慢性胃炎伴幽门螺杆菌感染胃黏膜PAF、PS2的表达及对上皮细胞凋亡的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
目的观察健胃愈疡颗粒(JWYY)对幽门螺杆菌相关性胃炎胃黏膜乳癌相关肽(PS2)和血小板活化因子(plate-let activating factor,PAF)表达的变化,并分析其可能的作用机制。方法80例幽门螺杆菌感染慢性胃炎患者随机分为2组,治疗组42例给予健胃愈疡颗粒治疗,对照组38例给予西药三联药物治疗。应用胃镜下活检胃黏膜组织快速尿素酶和Warthin-Starry染色法检测幽门螺杆菌,应用Western blot检测PS2、PAF表达变化。应用末端转移酶介导的dUTP切口末段标记法(TUNEL)检测细胞凋亡。第4周复查胃镜。结果治疗组凋亡指数明显比对照组减少(P<0.05),治疗组总有效率高于对照组(P<0.05)。Western blot检测显示:JWYY颗粒可上调PS2并下调PAF的表达,而对照组对胃黏膜PS2和PAF的表达影响不大。结论健胃愈疡颗粒治疗幽门螺杆菌(Hp)相关性胃炎可能与杀灭Hp、上调PS2和下调PAF的表达来抑制细胞凋亡有关。 相似文献
217.
目的研究Graves病患者细针穿刺组织中EGFR、Ku70、NF-κB和Bcl-2基因的表达水平,探讨其在Graves病发生发展中的作用。方法 Graves病组患者59例,平均年龄(44.66+12.94)岁,其中男16例,女43例;甲状腺结节周围正常甲状腺组织标本27例为对照组,平均年龄(44.64+14.27)岁,其中男6例,女21例。采用实时荧光定量逆转录-多聚酶链反应(RT-PCR)法检测EGFR、Ku70、NF-κB和Bcl-2在Graves病及对照组甲状腺组织中的表达,t检验分析基因表达水平差异;Pearson相关法分析基因表达与临床特征及相关血清学指标之间的关系。结果上述基因在对照组及Graves病甲状腺组织中都有不同程度的表达。Graves病患者组织中EGFR及Ku70的表达水平明显高于对照组甲状腺组织(1.752±0.660 vs.0.859±0.125,P<0.05;3.304±0.402 vs.0.768±0.102,P<0.001);NF-κB及Bcl-2的表达水平明显低于对照组甲状腺组织(0.578±0.066 vs.0.884±0.085,P<0.001;0.834±0.086vs.1.235±0.261,P<0.05)。Graves病组织中NF-κB与Bcl-2表达水平呈正相关(r=0.399,P<0.001)。Graves病组织中Ku70的表达水平与血清TgAb水平呈正相关(r=0.263,P<0.05),而其他基因表达与相关血清学指标无关(P均>0.05)。结论 Ku70、EGFR、NF-κB、Bcl-2介导的信号转导通路可能参与了Graves病的发生、发展过程。 相似文献
218.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
219.
220.
In this paper, towing tank experiments are conducted to study the behavior of flow on a model of the underwater vehicle with various shapes of bows, i.e. tango and standard bows in free surface motion ... 相似文献