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World File Search System偏航
偏航/标题优化通过机器学习模型...
值。陀螺仪在整合过程中执行明显的漂移成分。另一方面，在室内环境中，GPS的工作不足，这成为室内应用的问题。环境问题，例如电离层的延迟，因为时间的距离和延迟导致结果的准确性较低[9]。因此，磁力计是一种必不可少的传感器，可以通过测量人体坐标中地球磁场矢量的强度来带来真实的标题值。但是，铁失真通常会干扰磁力计的性能。磁化材料或外部磁铁的硬铁将磁球移开远离原始中心坐标。来自金属材料（例如镍电池）的软铁变形
用于主动农场控制的风力涡轮机偏航动态模型
图 3 (A) 根据方程 (11)，建模的时间延迟（以秒为单位）与流向距离 x 的关系，其中积分上限为 x，不同的颜色代表不同的偏航角。 (B) 建模的两个涡轮机之间的时间延迟（以秒为单位）与第一个涡轮机的偏航的关系。 对于该测试，涡轮机直径为 100 m，涡轮机轮毂高度也是 100 m，自由流速度为 U ∞ = 7:77 m/s，并通过设定摩擦速度 u ∗ = 0:45 m/s 来确定，然后使用方程 U ∞ =ðu∗lnðzh=z0ÞÞ=0:4 来找到轮毂高度的自由流速度。局部推力系数为 C0T = 4 = 3，尾流膨胀系数由公式确定：kw = u∗ = U∞ = 0:0579
与头部偏航旋转相关的脑电活动的识别
摘要：自动识别头部运动过程中的人类大脑刺激可能会为人机交互 (HCI) 带来重大进步，对严重残疾人群和机器人技术都有重要应用。本文提出了一种基于神经网络的识别技术，通过脑电图信号识别参与者在受到视觉刺激时的头部偏航旋转。目标是识别脑电活动与由参与者左手边/右手边的灯打开/关闭触发的头部运动之间的输入输出函数。该识别过程基于“Levenberg-Marquardt”反向传播算法。在十名参与者身上获得的结果跨越两个多小时的实验，显示了所提出的方法在识别与头部转动相关的脑电刺激方面的能力。对每个参与者的每个实验相关的脑电图信号进行初步分析。预测的准确性由同一文件的训练和测试试验之间的显著相关性证明，在最佳情况下，相关性达到 r = 0.98，MSE = 0.02。在第二次分析中，对一名参与者的 EEG 信号进行训练的输入输出函数由其他参与者的 EEG 信号进行测试。在这种情况下，低相关系数值表明，当对不同的受试者进行训练和测试时，分类器的性能会下降。