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电缆故障定点的新方法

人工神经网络(ANN)是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元,经可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出结果。

光离子检测仪（以下简称PID）能有效地用于多种危害物质的检测,程度保护使用者的安全。市面上检测危害物质的方法有很多种，和其它方法比较起来，PID原理具有响应速度快、操作简单、维护方便、体积小巧及检测精度高等优势，经常用于检测挥发性有机化合物。PID检测仪采用光致电离的原理来检测气体，当PID灯照射到待检测气体时，气体吸收能量被产生离子游动，失去电子（e-）的物质变成带正电荷的离子，这个过程被称之为电离作用下图可以帮助我们理解光致电离的过程。


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 传统的高压输电线路故障主要基于阻抗算法,这种算法对于高阻接地、多端电源线路、直流输电线路等情况存在明显的不适应,通常在实用中其故障<3%~5%,这对于长线路(>100km)难以满足寻线要求。后说到的频谱分析仪通常用在射频领域，来观察和分析被测信号的频域特性，而我们常用其配合近场来扫描电磁干扰的功率峰值以及找到其对应的频点，初步判定辐射源属性。眼看上去这三种仪器用途各不相同，但其实都可以用来测试晶体振荡电路的频率。如果使用示波器或者频率计，配合无源电压点测芯片的时钟输入引脚，就可以测量到频率，如下是各部分的电路结构：其中：CC2是晶体的负载电容，影响到频率、负性阻抗等电路参数RC3是无源电压的电路参数，R3是9Mohm，C3是几个pF不等R是示波器或者频率计输入通道的等效阻抗和电容，R4是1Mohm，是几十pF不等如果使用频谱分析仪，配合近场靠近晶体封装外壳就可以探测到辐射功率峰值的频率，这个频率也是晶体电路的振荡频率。

CAN一致性测试主要分为物理层、链路层、应用层三大部分测试内容。在CAN网络中，各节点遵循CAN一致性测试是保证总线稳定运行的重要前提。在物理层中，CAN总线设计规范对于CAN节点的输入电压阈值有着严格的规定，如果节点的输入电压阈值不符合规范，则在现场组网后容易出现不正常的工作状态，各节点间出现通信故障，所以输入电压阈值测试也是CAN物理层一致性测试中的重要部分。测试标准每个厂家在产品投入使用前，都要进行CAN节点的输入电压阈值测试，一般都是遵循ISO11898-2输入电压阈值标准，具体要求如表1所示。
现代生活日新月异，人们一刻也离不开电。在用电过程中就存在着用电安全问题，在电器设备中，电机、电缆、家用电器等。它们的正常运行就是其绝缘材料的绝缘程度即绝缘电阻的数值。当受热和受潮时，绝缘材料便老化。其绝缘电阻便降低。从而造成电器设备漏电或短路事故的发生。为了避免事故发生，就要求经常测量各种电器设备的绝缘电阻。判断其绝缘程度是否满足设备需要。普通电阻的测量通常有低电压下测量和高电压下测量两种方式。


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但必须经过两道“结算门”。靠近道门，它会自动感应到你将离店，并自动开启。两三秒之后走到第二道门，上面的屏幕显示“商品正在识别中”，再过一秒左右，显示“1件商品正在支付中”，大门开启，你的手机收到扣款信息。经过“结算门”，它会自动识别商品信息并通过电子支付完成代扣。无人市开张前，开发这套无人支付技术的蚂蚁金服的工程师们做了一次内测：把商品放进书包、塞进裤兜；多人拥挤在一个货柜前抢爆款；戴墨镜；戴墨镜＋戴帽子……，测试结果显示，常态场景都能被识别，非常态场景大多数情况下也能被系统识别出并准确扣款。

随着供电系统地埋电缆的大范围应用，为满足电力检修面对各类电力电缆故障的测试，电缆路径、电缆埋设深度的寻测和电缆档案资料的日常维护管理，运用嵌入式计算机平台系统、*的DSP硬件采样技术和的低压脉冲法、冲闪电流法、直闪电流法开发研制出DP-DL200电缆故障测试仪，极为便利的解决了电力电缆 的各种故障及定点寻测。
但由于受到补偿模块中补偿单位的限制，不能的将每个周期的偏移量完全补偿到实时时钟里去，会留下补偿余数，造成微小的补偿偏差。在单个时钟校准周期中，这种微小的补偿余数对时钟度影响不大，但多个周期累积起来的偏差会对时钟的性造成不能忽视的影响。为了解决现有技术中对RTC模块的补偿方法容易产生的补偿余数累积误差、无法满足高精度的要求等技术问题，本发明提出一种应用在电能表中RTC模块的补偿校准方法及装置。

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