摘要：为有效解决RSS定位算法中的定位点跳变问题,提出一种基于射频RSS聚类与多传感器融合的室内定位算法。将定位坐标点与MT2503传感器接收的RSS信号加权聚类均值进行绑定,形成室内定位指纹库,融合LSM303DLHC传感器勘测定位终端实时朝向,补偿RSS信号受多径效应、阴影衰落等影响造成的误差,采用欧氏距离加权平均算法解算实时位置点坐标。实验结果表明,该算法抗RSSI扰动能力强,定位精度较高。

摘要：哑剧作为一种大众艺术,既没有晦涩难懂的台词,也没有过度强化的思想升华,观众抱有一颗热爱戏剧的赤诚之心,便能在哑剧中得到美的体验。这种突破年龄、文化甚至国度界限的戏剧艺术,凭借肢体表达在戏剧空间中与观众建立联动,实现情感共通。本文将以雅克·勒考克、马赛尔·马尔索等大师的作品为研究对象,探讨哑剧在空间感知下如何实现反戏剧化表达。

摘要：目前,个性T恤的印制主要采用热转印和丝网印刷两种方式。丝网印刷在印制个性T恤时具有环保、印刷质量高等优势。但是受丝网印刷工艺水平的限制,尤其是重庆等西南地区目前丝网印刷工艺相对落后的情况下,丝网印刷在（加网）印刷复杂的图案（图像）方面效果欠佳。究其原因主要是目前丝网印刷操作人员专业素质不高,设计和印刷人员缺乏交流,

摘要：针对传统云存储系统中存在的高运营成本和依赖第三方等问题,提出一种基于区块链技术的数据存储系统,该系统以区块链作为分布式云存储的底层支撑,通过关键字搜索服务提供安全的分布式数据存储。在该存储系统中,用户对数据加密并上传到云节点,同时使用加密技术保证数据可用性,系统支持对加密数据集进行私有关键字搜索。用户拥有授权权限,使得他人有权限搜索用户数据。与现有云存储数据系统比较,该系统能提供匿名、低成本和去可信第三方的云存储服务。

摘要：测控条是实现印刷品质量精确控制的重要手段。测控条由多种印刷质量测试单元构成。在实际生产中,测控条将被多次使用和拷贝,变得不再精确。而不断去购买新的又太不经济,尝试使用Illustrat0r、CoerlDarw等矢量图形软件制作电子测控条,既可以节约开支,义可以结合企业自身情况设计或者创新出最适合于企业本身的测控条。一、规矩线规矩线用于检测整张印刷品的套准情况,主要有圆形规矩线、折线规矩线等。

摘要：为了改善遥感图像的融合质量,制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像。利用亮度-色调-饱和度(IHS)变换从多光谱(MS)图像中获取亮度(I)分量。基于非下采样剪切波变换(NSST),获取I分量与全色(PAN)图像完成分解,得到I分量与PAN图像的高低频系数。最后,利用低频系数的均值以及区域能量信息,建立信息量制约法则,分析不同低频系数对融合系数的影响程度,设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合。采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合。通过NSST逆变换对计算融合后的高低频系数,输出新的亮度分量,将其与原始的色调(H)、饱和度(S)分量组合,通过IHS逆变换,获取融合结果。实验数据显示,相对已有的融合算法,所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富,且光谱扭曲度更小。

摘要：针对变齿厚渐开线齿轮包络环面蜗杆齿面的变齿形、变齿厚、变齿距等复杂螺旋面特征,探究包络环面蜗杆齿面的精密铣削加工工艺,提出了包络环面蜗杆齿面误差拓扑图检测方法,分析了基于齿轮测量中心的环面蜗杆齿面检测与数据处理方法,并研制了环面蜗杆样件,进行了齿面精度检测。结果表明:蜗杆左齿面最大偏差为24.7μm,平均偏差为12μm;环面蜗杆右齿面最大偏差为17.2μm,平均偏差为9.3μm;蜗杆右侧齿面的精度高于左侧齿面。研究结果为后续传动副样机的传动精度和性能试验提供了试验支撑。

摘要：针对目前包络环面蜗杆齿面磨削加工中存在的专用机床昂贵、操作繁琐复杂、加工效率低精度低等不足,提出一种基于通用机床的齿面以车代磨加工方法。应用微分几何和齿轮啮合原理,建立各种包络环面蜗杆齿面的统一数学模型。分析包络环面蜗杆齿面以车代磨的实现原理,研究NC程序的编制方案及齿厚控制、出入口修缘量、刀具宽度选取及精度控制等关键技术问题。以尼龙TI蜗杆为例,车削出蜗杆齿面,通过配对检测得出接触斑点与理论相符,表明加工方法正确可行。研究工作为实现硬齿面包络环面蜗杆齿面以车代磨奠定理论基础和初步试验探索。

摘要：分析了变齿厚渐开线齿轮包络环面蜗杆传动的啮合特性,设计制造了传动副减速器样机,搭建了传动精度试验台和电封闭传动性能试验台,进行了减速器样机的传动精度、传动效率及承载能力等性能试验。分析结果表明:减速器样机传动精度的正反转传动误差分别为139.6″和257.2″,样机具有较高的传动精度;传动副减速器样机正反转的最大传动效率分别为66.84%和60.32%,均能达到油温平衡;传动副齿面接触斑点分布与理论分析结果一致,验证了分析方法的正确性。

摘要：为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。