Abstract —A k ey problem of an Image Based Visual Servo (IBVS) system is how to identify and track objects in a series of images. In this paper, a scale-invariant image feature detector and descriptor, which is called the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), is utilized to achieve robust object tracking in terms of rotation, scaling and changes of illumination. To the best of our knowledge, this paper represents the first work to apply the SIFT algorithm to visual servoing for robust mobile robot track ing. First, a SIFT method is used to generate the feature points of an object template and a series of images are acquired while the robot is moving. Second, a feature matching method is applied to match the features between the template and the images. Finally, based on the locations of the matched feature points, the location of the object is approximated in the images of camera views. This algorithm of object identification and tracking is applied in an Image-Based Visual Servo (IBVS) system for providing the location of the object in the feedback loop. In particular, the IBVS controller determines the desired wheel speeds ?_1 and ?_2 of a wheeled mobile robot, and accordingly commands the low-level controller of the robot. Then the IBVS controller drives the robot toward a target object until the location of the object reaches the desired location in the image. The IBVS system is implemented and tested in a mobile robot with an on-board camera, in our laboratory. The results are used to demonstrate satisfactory performance of the object identification and trac k
ing algorithm. Furthermore, a MATLAB simulation is used to confirm the stability and convergence of the IBVS controller.
I. I NTRODUCTION
isual Servoing (VS) also is known as Vision Based Robot Control, is a technique which utilizes vision information in feedback to control the motion of a robot. Figure 1 shows the block diagram of a typical visual servo system where vision (through camera) is a part of the control system. In the control loop, a vision system is used for robot control, by providing feedback information about the state of the environment to the controller.
Vision is a powerful sensor as it can mimic the human
Manuscript received October 30, 2009. This work has been supported by research grants from the Canada Research Chairs Program, Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada, the Canada Foundation for Innovation (CFI), and the British Columbia Knowledge Development Fund (BCKDF).
Haoxiang L ang is with Mechanical Engineering Department, the University of British Columbia, Vancouver, BC, V6T 1Z4, Canada (phone: 604-822-4850; fax: 604-827-3524; e-mail: hxlang@mech.ubc.ca).
Ying Wang is now with Division of Engineering, Southern Polytechnic State University, Marietta, GA 30060 USA (e-mail: ywang8@https://www.doczj.com/doc/731080713.html,). Clarence W. de Silva is with the Mechanical Engineering Department, Mechanical Engineering Department, the University of British Columbia, Vancouver, BC, V6T 1Z4, Canada (e-mail: desilva@mech.ubc.ca).
sense of vision and allow non-contact measurement of the working environment. Accordingly, much attention of the research community has directed to applying vision as a feedback sensor in industrial control applications. Among the projects in visual servoing projects, quite well known is the “DARPA Urban Challenge,” which involves teams for building an autonomous vehicles that are capable of driving in traffic, performing complex maneuvers such as merging, passing, parking and negotiating intersections in an urban environment. In these vehicles, camera is the main sensor for providing feedback from the vehicle environment to the
vehicle control system.
II.R ELATED R ESEARCH
Vision-based automated object detection has been playing a significant role in industrial and service applications. Studies have focused on detecting objects efficiently by using features such as color, shape, size, and texture. However, there are a number of problems that arise when using these methods to process real world images under different conditions and environments. Most recent machine vision algorithms may not necessarily possess adequate performance for common practical use.
Seelen et al. [1] have used Symmetry Analysis and Model Matching to detect the rear, front and side views of a group of object types by measurement of the inherent vertical symmetric structure. In their paper, the authors mention that the method has to be robust against changes in illumination and slight differences of the right and left pars of an object. It follows that the symmetry-based method is challenged under real operating conditions.
As well known, color is a very useful feature in object detection field. However, few existing detection and tracking applications have used color for object recognition, because color-based recognition is complicated, and the existing color machine vision techniques have not been shown to be effective. Buluswar and Draper [2] have presented a technique for achieving effective real-time color recognition in outdoor scenes. It is claimed that this method has been successfully tested in several domains, such as autonomous highway navigation, off-road navigation and target detection for unmanned military vehicles.
Bertozzi et al. [3] have proposed a corner-based method to hypothesize vehicle locations. The system presented in the paper was composed of a pipeline of two different engines: PAPRICA, a massively parallel architecture for efficient execution of low-level image processing tasks, improved by the integration of a specific feature for direct data I/O; and a traditional serial architecture running medium-level tasks aimed at the detection of the vehicle position in the sequence. A preliminary version of the system was reported, and it was demonstrated on MOB-LAB land vehicle.
The use of constellations of vertical and horizontal edges has shown to be a strong cue for hypothesizing objects in some cases. In an effort to finding pronounced vertical structure in an image, Matthews et al. [4] used edge detection to find strong vertical edges. To localize left and right positions of a vehicle, they computed the vertical profile of the edge image followed by smoothing using a triangular filter. By finding the local maximum peaks of the vertical profile, they claimed that they could find the left and the right positions of a vehicle.
Template-based methods use a predefined pattern of the object class and perform correlation between the image and the template. Handmann et al. [5] proposed a template based on the observation that the rear/frontal view of a vehicle has a “U” shape. During verification, they considered a vehicle to be present in the image if they could find the “U” shape. Ito et al. [6] used a very loose template to recognize pronounced vertical/horizontal edges and existing symmetry. Due to the simplicity of the template, these two papers did not seek very accurate results.
Appearance-based methods learn the characteristics of object appearance from a set of training images which capture the variability in the object class. Compared to the approaches discussed above, it is most accurate and reliable.
In particular, Lowe [7, 8] proposed an algorithm for object recognition and tracking, called the Scale Invariant Feature Transform (SIFT), which uses a class of local image features. In his algorithm, the detected features are invariant to changes in illumination, noise, rotation and scaling; and it has been proven that this approach has high robustness and reliability. In the present paper, the SIFT algorithm is utilized to enable a mobile robot track an object in the camera view, and feed back the environment information, to control the robot to a goal location. To the best of our knowledge, this paper is the first work to apply the SIFT algorithm to visual servoing for robust mobile robot tracking.
III.O BJECT I DENTIFICATION AND T RACKING
The overall procedure of the tracking algorithm is shown in Figure 2. First, the original images captured from the camera are converted into grayscale images which are represented by a matrix of unsigned 8-bit values. For the convenience of mathematical operations, each pixel is further converted into a double precision floating point value, in the range of 0.0 to 1.0 (0.0: black; 1.0: white).
Fig. 2. Flowchart of object identification.
The second step of the tracking algorithm requires a robust feature detector with high repeatability with respect to rotation, illumination and scaling. Repeatability of a feature detector, which evaluates the geometric stability under different transformation of images, is an important criterion in choosing a good detector. It is the percentage of total
detected features in the second image that is transformed
from the first one. For example, if the features detected in first image can also be detected in the second image of a video stream by using the same detector, it can be concluded that the feature detector has high repeatability. In [9], Schmid et al. reviewed popular detectors and found that the improved Gaussian derivative version with Harris operator had the best performance. Mikolajczyk [10] also found that the L aplacian of the Gaussian (L oG) function, ??
???, generated the most stable image features. However, L owe proposed a Difference of Gaussian (DoG) detector [7, 8] which provided an approximation to the L oG with much cheaper computing expense.
As we all know, the scales of objects in different images are different and unknown. Therefore, it is required that the features should be stable in different scales. For this purpose, a DoG pyramid is generated for the image in different scales as shown in Figure 3.
Fig. 3. Difference of Gaussian (DoG) pyramid.
The general idea of generating the DoG pyramid is presented next. Suppose that the left-bottom is the original image. A Gaussian blurred imaged is generated for the right second layer by using the convolution:
? ? ???? ? ? ?? ?? ? ? ?(1) where ?????,
????????
?
??
???????
?????
?
ξ???
??
??
?????
?
ξ???
??
??
????
(2)
The third, fourth and the fifth images are generated by using Gaussian blurring from the previous image; and the DoG images on the right of the Figure 3 are given by
???????????????????????????(3) The feature points of an image are decided by finding the local extrema in different scales. Figure 4 shows three DoG images in the neighboring scales. Each pixel in the DoG images is compared with its 8 neighbor pixels in the same images and 9×2 corresponding neighboring scale. If the checked pixel has a maximum or a minimum value among these 27 pixels, it will be selected as one of the interest points (Features).
Fig. 4. Local extrema.
For each interest point, the gradient and orientation are calculated by using
???????
??????????????????????????????????????????
(4) ??????????????????????????????????????
???????????????(5) After eliminating key points with low contrast and those along the edges, a set of feature points is generated. There are three parameters for each key point: location, gradient and orientation.
Figure 5 shows the manner in which the SIFT feature descriptors are generated (Feature representation). The red circle in the center represents an interest point. First, an 8×8 pixel window is selected around a key point in the image. Second, the window is divided into 4 sub-windows in which each sub-window contains 4×4 blocks. Third, the gradient histograms of 8 directions are calculated. It follows that a SIFT feature vector contains 128 elements (4×4×8). Finally, the vector is normalized in order to be invariant to changes in illumination.
Fig. 5. SIFT feature descriptor.
In order to find the location of the object in an image, the SIFT features of both the current image from the camera view and the template image are generated. The matching points between the current image and the template are determined by searching the minimum of Euclidean distance.
IV. E XPERIMENT
The experimental equipment used in this paper is a
Pioneer DX3TM mobile robot with an on-board camera. The objective of this experiment is to move the robot from the original location to the grasping location (goal location) using the camera feedback information. Figure 6 shows the block diagram of the Image Based Visual Serving (IBVS) system.
Fig.6. Block diagram of the IBVS control system.
First, a kinematic model of the mobile robot (Pioneer robot) is generated. Then, a state-space model is determined using the robot kinematic model and the camera projection model, which represents the relationship between the robot velocity in the environment and the pixel velocity of the feature points in the camera views. The system functions to drive the robot to the goal location by eliminating the pixel errors between current location and the goal location. There are two requirements in order to achieve the objective:
1) A robust object tracking algorithm which can
provide locations of the object in the images in terms of pixel coordinates.
2) An IBVS control strategy, which eliminates the
pixel error between the current location and the goal location of the robot.
Figures 7 (b) and (c) show two views from the onboard camera. Figure 8 (a) shows the camera view when the mobile robot is away from the object (a book), and Figure 8 (b) shows the camera view when the robot arrives at the goal location (grasping location). First, the SIFT features of the object are extracted by using the algorithm discussed earlier. The matched feature points between the camera view at the goal location and the template are generated in Figure 8(b). The approximated object location in the image is determined by calculating (σ?????
σ?????σ????
?σ???
?)
(6)
where i is the number of matched feature points, and (?????) are the locations of the matched feature points. In each iteration of the control loop, the onboard camera captures one image shot.
(a) SIFT keys of the object.
(b) SIFT keys of the camera view at the starting point.
(c) SIFT keys of the camera view at goal location.
Fig. 7. Object identification and tracking.
(a) Feature matching between the current camera view and the template.
(b) Feature matching between the camera view of the goal location and the
template.
Fig. 8. Feature matching.
The SIFT features of the image are generated by using the feature detector and feature descriptor as discussed before. The locations of the matched feature points in the current image are decided by matching the feature points in the current camera view with the feature points of the object template. The location of the object in the image can be found by using (6). This information is sent to the IBVS controller as a feedback, as shown in Figure 6.
Apart from the experimental verification the vision based
control system developed in the present work, a MATLAB simulations was carried. The system has two inputs (linear velocity and angular velocity of the robot) and two outputs (position of the feature point in the image frame). Typical simulation results are shown in Figure 9, which verify that the system is stable and converges to the desired values.
Fig.9. Simulation results.
V. C ONCLUSIONS
In this paper, a scale invariant image feature detector and descriptor, called Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), was presented. A feature matching method was applied to identify an object present in a series of camera images (a video stream). This algorithm of object identification and tracking was implemented in an Image Based Visual Servoing (IBVS) system, to determine the location of a
target object, for position feedback control. The IBVS was utilized to drive a wheeled mobile robot toward a target object until the object reaches the desired location in the image. Apart from the experimental verification, a MATL AB simulation was carried out to show that the system was stable and would converge.
R EFERENCES
[1] W. V. Seelen, C. Curio, J. Gayko, U. handmann, and T. Kalinke,
“Scene analysis organization of behavior in driver assistance system,” Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp 524-527, 2000.
[2] S. D. Buluswar and B. A. Draper, “Color machine vision for
autonomous vehicles,” J. System Architecture, pp. 317-325, 1997. [3] M. Bertozzi, A. Broggi, and S. Castelluccio, “A real-time oriented
system for vehicle detection,” J. System Architecture, pp. 317-325, 1997.
[4] N. Matthews, P. An, D. Charnley, and C. Harris, “Vehicle detection
and recognition in greyscale imagery,” Control Engineering Practice, Vol. 4, pp. 473-479, 1996.
[5] U. Handmann, T. Kalinke, C. Tzomakas, M. Werner, and W.Y.
Seelen, “An image processing system for driver assistance,” Image and Vision Computing, Vol.18, pp. 367-376, 2000.
[6] T. Ito, K. Yamada, and K. Nishioka, “Understanding driving situation
using a network model,” Intelligent Vehicle, pp 48-53, 1995.
[7] D. G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features,”
International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, pp. 1150-1157, September 1999.
[8] D. G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant
keypoints, International Journal of Computer Vision,” Vol.60, No. 2, pp. 91-110, 2004.
[9] C. Schmid, R. Mohr., and C. Bauckhage, “Evaluation of interest point
detectors,” International Journal of Computer Vision, Vol. 37, No. 2, pp. 151–172, 2000.
[10] K. Mikolajczyk and C. Schmid, “An affine invariant interest point
detector,” European Conference on Computer Vision, Copenhagen, Denmark, pp. 128-142, 2002.
毕业设计（论文）开题报告 题目电动汽车充电对配电系统的影响学院自动化学院 专业电气工程与自动化专业 姓名 班级 学号 指导教师
一、综述本课题选题的依据和意义 2015年9月，关于充电桩的好消息频频传出，如国务院常务会议上提出加快电动汽车充电基础设施、电动汽车充电接口国家标准修订稿通过审查，以及国务院办公厅日前发布《关于加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见》，到2020年，我国将基本建成适度超前、车桩相随、智能高效的充电基础设施体系，满足超过500万辆电动汽车的充电需求。尤为引人关注的是，北京通信展举行期间，国务院副总理马凯称：国家准备将充电桩普及的任务交由铁塔公司负责。 随着时代的发展，汽车的普及，石油的消耗也日益增加，作为不可再生的石油资源，总有枯竭的一天，而且汽车尾气的排放对环境有很大的污染，所以利用电能替代石油，实现汽车尾气的零排放，将是未来汽车行业的发展趋势。截至2015年一月，从公开信息显示，目前杭州已经建成了70座充换电站、620个充电桩，其中杭州主城区投入运营的充换电站有27个。在杭州市区里，一辆新能源车要找到最近的充电站，只要开4.5公里。 国内外电动汽车在近几年的发展情况如下：经过2012和2013年的缓慢起步，全球电动汽车销量终于在2014年下半年爆发，全年销售已超过30万辆大关，中国新能源汽车品牌突飞猛进，比亚迪从2013年的第40名跃升至第七位，康迪电动车也挤进第十名。在2015年，全球电动汽车销售量达到40万辆左右。 随着电动汽车规模化应用,电网原有装机和线路容量是否能应对新增充电负荷需求,即在不扩大规模的情况下,如何提高原有电网利用率,增加容纳能力,同时最大限度降低充电负荷对电网的负面影响,在分析充电负荷特性基础上,针对电动汽车充电对电网各方面的影响,提出相应对策,将对电动汽车产业化进程具有重要的研究意义。 二、国内外研究动态 我国电动汽车起步较发达国家晚,但研究发展快。各汽车生产商进入研发电动汽车的行列,已经在促进电动汽车各方面技术发展方面取得有益的成见。由于配套设施等主要原因,家用电动汽车并没有广泛的推广开来，现有的电动汽车充电站主要对电动公交车和工程车辆进行充电。同时针对电动汽车充电站运行和电动汽车充电对配电网的研究仍然非常缺乏。电动汽车规模预测，用户充电行为的随机性,以及接入电网造成的影响和相应充电控制策略都没有一套成熟的模式和系统，以及对此的全面研究。 电动汽车对电网的影响，主要包括电网负荷特性影响、谐波影响、电压电流
最小二乘法及其应用 1． 引言 最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。如贝塞尔( F. W. Bessel, 1784—1846)对几百颗星球作了三组观测,并比较了按照正态规律在给定范围内的理论误差值和实际值,对比表明它们非常接近一致。拉普拉斯在1810年也给出了正态规律的一个新的理论推导并写入其《分析概论》中。正态分布作为一种统计模型,在19世纪极为流行,一些学者甚至把19世纪的数理统计学称为正态分布的统治时代。在其影响下,最小二乘法也脱出测量数据意义之外而发展成为一个包罗极大,应用及其广泛的统计模型。到20世纪正态小样本理论充分发展后,高斯研究成果的影响更加显著。最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。正如美国统计学家斯蒂格勒( S. M. Stigler)所说,“最小二乘法之于数理统计学犹如微积分之于数学”。最小二乘法是参数回归的最基本得方法所以研究最小二乘法原理及其应用对于统计的学习有很重要的意义。 2. 最小二乘法 所谓最小二乘法就是：选择参数10,b b ,使得全部观测的残差平方和最小. 用数学公式表示为： 21022)()(m in i i i i i x b b Y Y Y e --=-=∑∑∑∧ 为了说明这个方法，先解释一下最小二乘原理，以一元线性回归方程为例. i i i x B B Y μ++=10 （一元线性回归方程）
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
F0/23B(C)、H3/36B、C7030电气系列 F0/23B(C)、H3/36B、C7030Electrical series 使 用 说 明 书 成都久和传动机械有限责任公司 地址:成都市双流县彭镇燃灯社区5组 电话(Phone):（028）67028807 传真(FAX):（028）85847360 邮编(ZIP code):610203
一．使用环境 1．周围空气温度 周围空气温度不超过+40℃,周围空气温度的下限为-25℃。且在24h周期内平均温度不超过+30℃。 2．海拔高度 安装地点的海拔不超过2000m。 3．大气条件 空气清洁，而其相对湿度在最高温度为+40℃，不超过50%，在较低温度时，亦允许有较大的相对湿度，如最湿月平均温度为+20℃，月平均最大相对湿度不超过90%，并注意因温度变化产生在产品表面的凝露。 4．供电电网质量 供电电网容量应保证满足塔机功耗，进线电压波动范围须保证不超过额定电压值的±10%。起升电控柜(L柜)适用于交流50Hz/380V、60Hz/440V三相电源。 5．安装条件 垂直安装倾斜度不超过5°；安装牢固，在主机工作过程中不会发生相对于主机的平移和垂直跳动；安装部位最高震动条件为：5～13Hz时,位移为1.5mm；13～15Hz时，震动加速度为1.0g。 二．阅读电气原理图的方法 1. 符号表示 各个部分字母表示见下列表格: a)操作,检测,指示
b) Ⅰ部分 c)Ⅱ或Ⅲ部分
d）方向或速度 2 . 工作顺序、工作原理及符号 不同的工作阶段用下面两种不同的形式表示： 在开关转换顺序中 A）在工作顺序示意图中，采用下面符号： 接触器或继电器进入“工作状态”：PV 接触器或继电器进入“停止状态”：PV PV表示两种工作状态。 B）在开关转换顺序中，采用下面符号： 接触器或继电器进入“工作状态”并通过同一机械或电气连锁保持：● 接触器或继电器进入“停止状态”：○ 3. 动作特性和各机构功能 F0/23B(C)、H3/36B、C7030等塔式起重机电气控制柜可工作在交流50Hz/380V、60Hz/440V的额定电压条件下。电气控制柜分A、L、HF柜，分别有供电，吊钩升降，小车变幅、回转几大系统。供电系统（A柜）供电源给塔机各机构的用电、并起电路的短路、过载保护作用。吊钩升降（L柜）控制塔机的吊钩起升、下降；小车变幅系统（HF柜）控制塔机的小车变幅（前后）；回转系统（HF柜）控制塔机的回转。
曲线拟合及其应用综述 摘要：本文首先分析了曲线拟合方法的背景及在各个领域中的应用，然后详细介绍了曲线拟合方法的基本原理及实现方法，并结合一个具体实例，分析了曲线拟合方法在柴油机故障诊断中的应用，最后对全文内容进行了总结，并对曲线拟合方法的发展进行了思考和展望。 关键词：曲线拟合最小二乘法故障模式识别柴油机故障诊断 1背景及应用 在科学技术的许多领域中，常常需要根据实际测试所得到的一系列数据，求出它们的函数关系。理论上讲，可以根据插值原则构造n 次多项式Pn(x)，使得Pn(x)在各测试点的数据正好通过实测点。可是, 在一般情况下，我们为了尽量反映实际情况而采集了很多样点，造成了插值多项式Pn(x)的次数很高，这不仅增大了计算量，而且影响了函数的逼近程度；再就是由于插值多项式经过每一实测样点，这样就会保留测量误差，从而影响逼近函数的精度，不易反映实际的函数关系。因此，我们一般根据已知实际测试样点，找出被测试量之间的函数关系，使得找出的近似函数曲线能够充分反映实际测试量之间的关系，这就是曲线拟合。 曲线拟合技术在图像处理、逆向工程、计算机辅助设计以及测试数据的处理显示及故障模式诊断等领域中都得到了广泛的应用。 2 基本原理 2.1 曲线拟合的定义 解决曲线拟合问题常用的方法有很多，总体上可以分为两大类：一类是有理论模型的曲线拟合，也就是由与数据的背景资料规律相适应的解析表达式约束的曲线拟合；另一类是无理论模型的曲线拟合，也就是由几何方法或神经网络的拓扑结构确定数据关系的曲线拟合。 2.2 曲线拟合的方法 解决曲线拟合问题常用的方法有很多，总体上可以分为两大类：一类是有理论模型的曲线拟合，也就是由与数据的背景资料规律相适应的解析表达式约束的曲线拟合；另一类是无理论模型的曲线拟合，也就是由几何方法或神经网络的拓扑结构确定数据关系的曲线拟合。 2.2.1 有理论模型的曲线拟合 有理论模型的曲线拟合适用于处理有一定背景资料、规律性较强的拟合问题。通过实验或者观测得到的数据对（x i,y i）（i=1,2, …,n），可以用与背景资料规律相适应的解析表达式y=f(x,c)来反映x、y之间的依赖关系，y=f(x,c)称为拟合的理论模型，式中c=c0,c1,…c n是待定参数。当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优度的标准，最常用的方法是最小二乘法。 2.2.1.1 线性模型的曲线拟合 线性模型中与背景资料相适应的解析表达式为： ε β β+ + =x y 1 （1） 式中，β0，β1未知参数，ε服从N(0，σ2)。 将n个实验点分别带入表达式（1）得到： i i i x yε β β+ + = 1 （2） 式中i=1,2,…n，ε1, ε2,…, εn相互独立并且服从N(0，σ2)。 根据最小二乘原理，拟合得到的参数应使曲线与试验点之间的误差的平方和达到最小，也就是使如下的目标函数达到最小： 2 1 1 ) ( i i n i i x y Jε β β- - - =∑ = （3） 将试验点数据点入之后，求目标函数的最大值问题就变成了求取使目标函数对待求参数的偏导数为零时的参数值问题，即： ) ( 2 1 1 = - - - - = ? ?∑ = i i n i i x y J ε β β β （4）
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
11.6 疑难解答 危险： 严格遵守11.1章中“危险”一节的要求。 警告： 在（废料）切割器或者料盘分隔板附近工作时不论何时都必须戴厚度适度的保护手套。不论（废料）切割器及料盘分隔板刀片处于固定还是可动状态，甚至贴片机已经断电，都存在高风险的受伤可能性。 严禁从下方进入气压切割装置或者从上方进入空的皮带供料器，甚至是为了解决问题（如供料器卡住时）。 11.6.1 更换气压切割刀片 警告： 佩戴厚度适度的保护手套。 取出刀片时，只能捏住它的外面，左边和右边。 严禁将刀片放置身体上，例如，放到膝盖或者腿上。 不要将脚放到刀片上。你可能会重伤自己或者至少将衣服划破。 拆除刀片后确保没人会因踩到刀片伤到他们自己。 11.6.1.1 移除刀片 运行贴片机，开启压缩空气系统。 中断贴片机菜单中可动器件，然后将它取出。 停止运行贴片机，切断总电源，然后关闭压缩空气。开启位于压缩空气单元的针状阀以使压缩空气流动（查看11.1章中“危险”一节）。 松弛螺丝更换喷嘴，略微将它举起并保持它在这一位置。 拔下电缆和喷嘴气动软管 慢慢的拔出喷嘴。 拧下空供料器各个配件的螺丝（参考图11.4.1 -> 11, 9），然后将这些管道移出机器。 警告： 刀片的刀刃处始终可能伤到你自己。 基于这一原因，挡板、顶盖及保护罩（参见图11.4.3 -> 6,7, 2）必须安装到位。 打开连接电缆顶盖（见图11.6.6 -> 5） 拧下位于连接线缆（见图11.6.6 -> 5）处的气压连接阀（Y型插座：见图11.6.3 -> 9） 拔下电源和控制面板插头插座。（见图：see Fig. 11.6.5 -> 11, 10） 仔细解开外部控制面板箱内（见图11.6.5 -> 15）对应的接线头（向左或者向右）。在此期间不要损坏连线。 将顶盖放回控制面板及连接线缆处。 取出供料器斜槽（它只是扣住而已）。这使得取下刀片变得容易。 警告： 刀片下方必须保持干净。（例如，不要把脚放到下面） 在贴装元器件情况下松弛位于贴片机左右两个侧面的缓冲部件（2头M8六角头两边螺钉，见图 11.4.1 -> 15）。
电信学院毕业设计（论文）任务书 题目分布式发电并网系统潮流计算与分析 学生姓名张吉俊班级电气11级4班学号11230429 题目类型科学研究指导教师张晓英系主任 一、毕业设计（论文）的技术背景和设计依据： 分布式发电（DG-Distributed Generation）指的是直接接入配电网或用户侧的发电系统，功率等级一般在几十KW到几十MW之间，经济、高效、可靠地发电。根据使用的技术进行分类，DG主要可分为以下几类：（1）以天然气为常用燃料的燃气轮机、内燃机和微燃机等为基本核心的发电系统；（2）燃料电池发电系统；（3）太阳能光伏电池发电系统；（4）风力发电系统；（5）生物质能发电系统。分布式发电接入电网后，必然会改变电网的潮流分布，从而对节点电压，网络损耗产生重大的影响，其电压、潮流分布不仅取决于负荷，而且取决于分布式发电,而潮流计算是对其影响进行量化的主要手段。因此，研究分布式发电并网系统潮流计算与分析具有重要的实际意义。 1.原始资料 图1 20节点配电网络图 沿馈线将每一集中负荷视为一个节点并加以编号，从地区性变电站母线开始依次编为1，2，…，N（N=20），每一段线路的阻抗、各节点负荷大小如表1所示，配电网中节点1为平衡节点，电压取为1.02，基准值为10KV，功率基准值为100MV A。 节点电阻电抗有功无功 1 0.000 2 0.0005 0.0497 0.0261 2 0.0082 0.0246 0.0034 0.0065 3 0.0006 0.0017 0.0487 0.0002 4 0.0009 0.0027 0.0461 0.0163 5 0.0070 0.0209 0.0479 0.0180 6 0.0015 0.0044 0.0282 0.0497 7 0.0006 0.0017 0.0475 0.0217 8 0.0072 0.0219 0.0159 0.0217 9 0.0072 0.0217 0.0133 0.0468
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
Sequence Analysis Software for Macintosh and Windows GETTING STARTED Introductory Tour of the LASERGENE System MAY 2001
DNASTAR, Inc. 1228 South Park Street Madison, Wisconsin 53715 (608) 258-7420 Copyright . 2001 by DNASTAR, Inc. All rights reserved. Reproduction, adaptation, or translation without prior written permission is prohibited,except as allowed under the copyright laws or with the permission of DNASTAR, Inc. Sixth Edition, May 2001 Printed in Madison, Wisconsin, USA Trademark Information DNASTAR, Lasergene, Lasergene99, SeqEasy, SeqMan, SeqMan II, EditSeq, MegAlign, GeneMan, Protean,MapDraw, PrimerSelect, GeneQuest, GeneFont , and the Method Curtain are trademarks or registered trademarks of DNASTAR, Inc. Macintosh is a trademark of Apple Computers, Inc. Windows is a trademark of Microsoft Corp. ABI Prism are registered trademarks of Pharmacopeia, Inc. Disclaimer & Liability DNASTAR, Inc. makes no warranties, expressed or implied, including without limitation the implied warranties of merchantability and fitness for a particular purpose, regarding the software. DNASTAR does not warrant, guaranty, or make any representation regarding the use or the results of the use of the software in terms of correctness, accuracy, reliability, currentness, or otherwise. The entire risk as to the results and performance of the software is assumed by you. The exclusion of implied warranties is not permitted by some states. The above exclusion may not apply to you. In no event will DNASTAR, Inc. and their directors, officers, employees, or agents (collectively DNASTAR) be liable to you for any consequential, incidental or indirect damages (including damages for loss of business profits, business interruption, loss of business information and the like) arising out of the use of, or the inability to use the software even if DNASTAR Inc. has been advised of the possibility of such damages. Because some states do not allow the exclusion or limitation of liability for consequential or incidental damages, the above limitations may not apply to you. DNASTAR, Inc. reserves the right to revise this publication and to make changes to it from time to time without obligation of DNASTAR, Inc. to notify any person or organization of such revision or changes. The screen and other illustrations in this publication are meant to be representative of those that appear on your monitor or printer.
毕业论文文献综述 信息与计算科学 最小二乘法的原理及应用 一、国内外状况 国际统计学会第56届大会于2007年8月22-29日在美丽的大西洋海滨城市、葡萄牙首都里斯本如期召开。应大会组委会的邀请，以会长李德水为团长的中国统计学会代表团一行29人注册参加了这次大会。北京市统计学会、山东省统计学会，分别组团参加了这次大会。中国统计界（不含港澳台地区）共有58名代表参加了这次盛会。本届大会的特邀论文会议共涉及94个主题，每个主题一般至少有3-5位代表做学术演讲和讨论。通过对大会论文按研究内容进行归纳，特邀论文大致可以分为四类：即数理统计，经济、社会统计和官方统计，统计教育和统计应用。 数理统计方面。数理统计作为统计科学的一个重要部分，特别是随机过程和回归分析依然展现着古老理论的活力，一直受到统计界的重视并吸引着众多的研究者。本届大会也不例外。 二、进展情况 数理统计学19世纪的数理统计学史, 就是最小二乘法向各个应用领域拓展的历史席卷了统计大部分应用的几个分支——相关回归分析, 方差分析和线性模型理论等, 其灵魂都在于最小二乘法; 不少近代的统计学研究是在此法的基础上衍生出来, 作为其进一步发展或纠正其不足之处而采取的对策, 这包括回归分析中一系列修正最小二乘法而导致的估计方法。 数理统计学的发展大致可分 3 个时期。① 20 世纪以前。这个时期又可分成两段，大致上可以把高斯和勒让德关于最小二乘法用于观测数据的误差分析的工作作为分界线，前段属萌芽时期，基本上没有超出描述性统计量的范围。后一阶段可算作是数理统计学的幼年阶段。首先，强调了推断的地位，而摆脱了单纯描述的性质。由于高斯等的工作揭示了最小二乘法的重要性，学者们普遍认为，在实际问题中遇见的几乎所有的连续变量，都可以满意地用最小二乘法来刻画。这种观点使关于最小二乘法得到了深入的发展，②20世纪初到第二次世界大战结束。这是数理统计学蓬勃发展达到成熟的时期。许多重要的基本观点和方法，以及数理统计学的主要分支学科，都是在这个时期建立和发展起来的。这个时期的成就，包含了至今仍在广泛使用的大多数统计方法。在其发展中，以英国统计学家、生物学家费希尔为代表的英国学派起了主导作用。③战后时期。这一时期中，数理统计学在应用和理论两方面继续获得很大的进展。
MAXIDRIVER3.4数字音频处理器 ALTO MAXIDRIVER3.4数字处理器是集增益、噪声门、参数均衡、分频、压缩限 幅、延时为一体的全功能数字音频处理器，具有2个输入通道和6个输出通道，本机内设10种工厂预设的分频模式，64个用户程序数据库位置以及利用多媒体卡（MMC）进行128个用户程序外置储存的功能。MAXIDRIVER3.4是新一代全数字音 频处理器，采用分级菜单形式，操作非常方便。 功能键介绍 前面板 1、MODE---分级菜单选择，按动时循环选择PRESET（预设）、DELAY（延时）、EDIT（编辑）、UTILITY（系统设置）菜单功能。同时相对应的LED指示灯会被点亮。这时可以进入所选择的菜单进行参数编辑。 2、LED指示灯---当你用MODE键选择需要编辑的菜单时，相对应的LED指示 灯会被点亮。 3、2X16位LCD显示屏---显示正在编辑或查看的系统参数或系统状态。 4、数据轮---转动这个数据轮可以调节需要编辑的参数的数值，顺时针旋转提高数值，逆时针旋转减低数值。 5、PREV/NEXT---前翻/后翻键，每个主菜单下面都有若干个子菜单，通过按动这两个按键可以向前或向后选择所需要进行编辑的子菜单。 6、NAVIGATION CURSOR KEYS---光标移动键，每个子菜单中都有若干个可以 编辑的参数选择，按动这两个键，可以选择需要编辑的参数，选中的参数会闪烁。 7、CARD---储存卡插入口，在这个插口插入MMC储存卡，利用PRESET（预设） 菜单下，可以对该储存卡进行写入、读出等操作。 8、ENTER---确认键，按此键可以对所选择的菜单或编辑的参数数值进行确认。 9、ESC---取消键，按此键可以对所选择的菜单或编辑的参数数值进行取消操作，返回上一级菜单。 10、输入电平指示表，实时指示A/B两个输入通道输入电平的强弱数值。 11、MUTE---静音按键，按下后将关闭相应输出通道的输出信号，相对应的 红色LED指示灯将点亮。 12、输出电平指示表，显示每个输出通道输出电平大小数值，这里显示的数 值不是绝对的输出电平数值，而是与该列LED指示灯中的LIMIT（限幅）指示为基础相比较的数值。
最小二乘法综述及算例 一最小二乘法的历史简介 1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。 高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中。 经过两百余年后，最小二乘法已广泛应用与科学实验和工程技术中，随着现代电子计算机的普及与发展，这个方法更加显示出其强大的生命力。 二最小二乘法原理 最小二乘法的基本原理是：成对等精度测得的一组数据),...,2,1(,n i y x i i =，是找出一条最佳的拟合曲线，似的这条曲线上的个点的值与测量值的差的平方和在所有拟合曲线中最小。 设物理量y 与1个变量l x x x ,...,2,1间的依赖关系式为:)(,...,1,0;,...,2,1n l a a a x x x f y =。 其中n a a a ,...,1,0是n +l 个待定参数,记()2 1 ∑=- = m i i i y v s 其中 是测量值, 是由己求 得的n a a a ,...,1,0以及实验点),...,2,1)(,...,(;,2,1m i v x x x i il i i =得出的函数值 )(,...,1,0;,...,2,1n il i i a a a x x x f y =。 在设计实验时, 为了减小误差, 常进行多点测量, 使方程式个数大于待定参数的个数, 此时构成的方程组称为矛盾方程组。通过最小二乘法转化后的方程组称为正规方程组(此时方程式的个数与待定参数的个数相等) 。我们可以通过正规方程组求出a 最小二乘法又称曲线拟合, 所谓“ 拟合” 即不要求所作的曲线完全通过所有的数据点, 只要求所得的曲线能反映数据的基本趋势。 三曲线拟合 曲线拟合的几何解释: 求一条曲线, 使数据点均在离此曲线的上方或下方不远处。 （1）一元线性拟合 设变量y 与x 成线性关系x a a y 10+=,先已知m 个实验点),...,2,1(,m i v x i i =，求两个未知参数1,0a a 。 令()2 1 10∑ =--=m i i i x a a y s ，则1,0a a 应满足1,0,0==??i a s i 。 即 i v i v
Pierce? Co-Immunoprecipitation (Co-IP) Kit（26149） 中文说明书 介绍： Thermo 公司的Pierce?免疫共沉淀试剂盒，可通过将铆钉抗体固定在琼脂 糖支撑物上，从裂解液中或其他复杂混合物中，分离出天然蛋白复合物。Co-IP 是一种研究蛋白与蛋白相互作用通用的方法，该方法使用一种诱饵蛋白与抗原 进行免疫沉淀反应，然后可通过免疫共沉淀任何与诱饵蛋白具有相互作用的猎 物蛋白。传统的Co-IP方法使用蛋白A或G共同洗脱抗体的重链和轻链，这很 可能导致将相关的蛋白一起洗脱下来，掩盖一些重要的结果。Pierce?免疫共沉 淀试剂盒通过将共价结合抗体固定在一个胺类活性反应树脂上解决了这一问题。该试剂盒包含足够的用于蛋白结合和恢复的缓冲液，完成对照试验的高校离心 柱和收集管，这些产品进一步缩短了操作实验的时间。 重要产品信息： 略 Co-IP实验步骤： A.抗体固定 注意：以下试验步骤是针对用无胺和其他载体蛋白稀释的10-75μg亲和纯 化抗体（参考重要产品信息一节）。根据实际使用比例参考这一协议步骤。参 考重要产品信息节表1中的建议抗体用量和树脂体积用量。 1.室温平衡胺连接耦合树脂（AminoLink?Plus Coupling Resin）和试剂； 2.为每个Co-IP反应准备2ml 1×Coupling Buffer（超纯水稀释20×Coupling Buffer）；
3.轻轻涡旋混匀装有AminoLink?Plus Coupling Resin的瓶子，使其处于悬浮状态。使用大口径（或剪掉一段枪头端），添加50μl树脂悬液到Pierce提供的离心柱中，将离心柱放入微量离心管中，1000g离心1min，弃滤液； 4.添加200μl 1×Coupling Buffer 清洗树脂2次，离心弃滤液； 5.将离心柱放于纸巾上，轻巧离心柱底部，去除剩余的液体，插上底塞； 6.准备10-75μg亲和纯化抗体用于结合蛋白，调整体积至200μl，使用足够的超纯水和20×Coupling Buffer来制备1×Coupling Buffer。例如：添加10μl 20×Coupling Buffer，180μl超纯水和10μl浓度为1μg/μl。可直接添加含有超纯水、20×Coupling Buffer、亲和纯化抗体的树脂在离心柱中。 7.在通风厨中，每200μl反应体系，添加3μl氰基硼氢化钠溶液； 注：氰基硼氢化钠属剧毒物质，操作时要小心并穿戴防护服。 8.拧紧离心柱上螺帽，室温涡旋孵育90-120min，确保浆体在孵育过程中处于悬浮状态； 9.握紧底塞，拧开并拿走螺帽，将离心柱置于收集管中离心，保存滤液以便验证抗体耦合； 10.打开螺帽，添加200μl 1×Coupling Buffer，离心弃滤液，重复此步骤1次； 11. 向离心柱中添加200μl Quenching Buffer，离心弃滤液； 12. 将离心柱放于纸巾上，轻巧离心柱底部，去除残留液体，插上底塞。在树脂上添加200μl Quenching Buffer； 13. 在通风厨中，添加3μl氰基硼氢化钠溶液，拧紧螺帽；轻轻摇动并孵育15min； 14.取出底塞，拧开螺帽，将离心柱置于一收集管中，离心弃滤液； 15.打开螺帽，采用200μl 1×Coupling Buffer洗脱树脂，离心。再次重复此步骤； 16.用150μl Wash Solution洗脱树脂6次，每次洗脱后离心； 17.不管是进行细胞裂解、Co-IP，还是储存树脂，都需要继续进行下列步骤； 18.用200μl 1×Coupling Buffer洗脱树脂2次，每次需离心；
XK3190-A27E型称重显示指示器 V1.02 上海耀华称重系统有限公司制造
目录 第一章技术参数........................................ - 2 - 第二章安装连接........................................ - 3 - 一、仪表示意图............................................ - 3 - 二、传感器的连接.......................................... - 3 - 三、串行通讯接口与大屏幕.................................. - 4 - 第三章操作说明........................................ - 5 - 一、开机.................................................. - 5 - 二、按键操作说明.......................................... - 5 - 三、称重操作.............................................. - 5 - 第四章标定说明........................................ - 7 - 第五章用户功能设置..................................... - 8 - 第六章信息提示出错说明 ............................... - 10 - 第七章蓄电池的使用 ................................... - 10 - 亲爱的用户： 在使用仪表前，敬请仔细阅读说明书!
误差理论综述与最小二乘法讨论 摘要：本文对误差理论和有关数据处理的方法进行综述。并且针对最小二乘法（LS）的创立、发展、思想方法等相关方面进行了研究和总结。同时，将近年发展起来的全面最小二乘法(TLS)同传统最小二乘法进行了对比。 1.误差的有关概念 对科学而言，各种物理量都需要经过测量才能得出结果。许多物理量的发现，物理常数的确定，都是通过精密测量得到的。任何测试结果，都含有误差，因此，必须研究，估计和判断测量结果是否可靠，给出正确评定。对测量结果的分析、研究、判断，必须采用误差理论，它是我们客观分析的有力工具 测量基本概念 一个物理量的测量值应由数值和单位两部分组成。按实验数据处理的方式，测量可分为直接测量、间接测量和组合测量。 直接测量:可以用测量仪表直接读出测量值的测量。 间接测量:有些物理量无法直接测得，需要依据待测物理量与若干直接测量量的函数关系求出。 组合测量:如有若干个待求量，把这些待求量用不同方法组合起来进行测量，并把测量结果与待求量之间的函数关系列成方程组，用最小二乘法求出这个待求量的数值，即为组合测量。 误差基本概念 误差是评定测量精度的尺度，误差越小表示精度越高。若某物理量的测量值为y，真值为Y，则测量误差dy=y-Y。虽然真值是客观存在的，但实际应用时它一般无从得知。按照误差的性质，可分为随机误差，系统误差和粗大误差三类。 随机误差:是同一测量条件下，重复测量中以不可预知方式变化的测量误差分量。 系统误差:是同一测量条件下，重复测量中保持恒定或以可预知方式变化的测量误差分量。 粗大误差:指超出在规定条件下预期的误差。 等精度测量的随机误差 当对同一量值进行多次等精度的重复测量，得到一系列的测量值，每个测量