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室内多径产生的虚检测点群目标跟踪算法主要用于对室内环境下多个运动目标进行和稳定跟踪。此算法首先会对原始检测点进行有效聚类，得到不同目标类簇，然后借助扩展卡尔曼滤波算法对不同簇进行跟踪滤波， 得到稳定的运动目标航迹。分类人与非人物体算法主要用于人与带有微动的物体（如转动的电风扇、飘动的窗帘等）的区分。微动的物体具有一定的多普勒速度，容易引起毫米波雷达传感器的误判，对其进行跟踪输出。分类人与非人物体算法会统计人与微动物体的特性，提取有效特征，进行目标分类， 只输出人员的跟踪结果。
平时我们都关注示波器的三大核心指标：带宽、采样率、存储深度，但是除了三大技术指标，还有底噪、非线性度、偏置误差等，上述指标决定了能否实现更的测量，那究竟这些指标的高低由谁来决定呢？当选用示波器进行测量时，除了关注核心指标，示波器测试系统的质量也是极为重要的，底噪、非线性度、偏置误差等决定了是否可以进行更好的测量，而这些指标主要由示波器的ADC性能决定，这就要引入一个概念：等效位数（ENOB，effectivenumberofbits）。ENOB是什么ENOB（等效位数）是一个极为综合的指标，在一定程度上涵盖了数字示波器的多种误差，偏置误差、增益误差、非线性度、噪声等等。在介绍ENOB之前，先介绍下SINAD，即为信号-噪声及失真比，SINAD=S/(N+D)，其中S是信号功率、N是噪声功率、D是失真功率，也就是说，SINAD与信号功率呈正比，与噪声及失真功率呈反比，所以提高SINAD的方法有：降低噪声、提高信号的纯度（减小信号的畸变）。
激光的出现和应用被称为人类使用工具的第三次飞跃。纵观科技发展的历史，能源获取方式不断更新，促进了科技文明等级的不断提高。从燃烧木柴得到火源，到发各种化石获得机械动能，直至依靠核能、元素衰变获取能源，输出电力，我们一直在探索和发能量利用和储备的新途径。激光，作为全新的能量利用方式，被誉为“ 的”和“ 准的尺”。大家也公认激光是“未来系统的共同手段”。与机械相比，激光面对的对象非常广泛，几乎没有任何行业限制；过程完全可以采取非接触的方式展，符合新经济工厂微型化的大趋势；产生的能耗极低，环保效益极高；速度快，可以同自动控制、智能生产 结合。
即使部分电池板受到阴影、灰尘覆盖等情况的影响，逆变电源优化器仍可以跟踪的局部MPP（功率点），可挽回超过57%损失的发电量。同时，电源优化器将输入电压/电流转换为不同的输出电压/电流，以限度提高系统中的能量传输。微逆变器定义微逆变器技术提出将逆变器直接与单个光伏组件集成，为每个光伏组件单独配备一个具备交直流转换功能和功率点跟踪功能的逆变器模块，将光伏组件发出的电能直接转换成交流电能供交流负载使用或传输到电网。
工件的过程传感。与具和机床的过程 技术相比，工件的过程 是研究和应用 早、 多的。它们多数以工件质量控制为目标。20世纪80年代以来，工件识别和工件位姿 要求也提到日程上来。粗略地讲，工序识别是为辨识所执行的工序是否是工(零)件要求的工序;工件识别是辨识送入机床待的工件或者毛坯是否是要求的工件或毛坯，同时还要求辨识工件的位姿是否是工艺规程要求的位姿。此外，还可以利用工件识别和工件 传感待毛坯或工件的裕量和表面缺陷。
对于任何自动化测试系统来说，直流电源都是重要设备之一。在这类应用中，要求电源具有高稳定，率，高精度，易于程控等特性。一般来说，自动化测试系统中的直流电源都具有恒压和恒流两种输出模式。在一定的电压和电流参数条件下，根据负载的情况，电源会工作在恒压或恒流模式下。在负载发生变化时，电源可以在这两种输出模式间自动切换。，电源设置的电压为10V，电流为10A的条件下，负载1Ω时，电源会保持在10V的恒压输出模式，电流数值为电压和负载的比值；负载1Ω时，电源会保持在10A的恒流输出模式，电压数值为电流和负载的乘积；若负载在1Ω左右波动，电源会在恒压和恒流的模式间自动切换。
封测是封装和测试制程的合称，其中封装是为保护芯片不受环境因素的影响，而将晶圆代工厂商好的集成电路装配为芯片的过程，具有连接芯片内部和外部电路沟通的作用;测试环节的目的是检查出 芯片。作为半导体核心产业链上重要的一环，封测虽在摩尔定律驱动行业发展的时代地位上不及设计和，但随着“超越摩尔时代”概念的提出和到来，先进封装成为了延续摩尔定律的关键，在产业链上的重要性日渐提升。既然先进封装将成为行业未来发展的关键推动力之一，那么我们就有必要对封装产业尤其是国内的封装产业进行一个大致的了解，以便窥探产业未来发展趋势。
