相位展开技术的应用ppt课件

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概述-相位PPT教学课件

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组成:
气门组
保证气门适时开启关闭。
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保证气门开关及气密性。
气门传动组
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气门组、气门传动组的构成：
气门座气门气门弹簧
气
气门门传组动
组
气门导管
凸轮轴挺柱
摇臂组推杆
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配气机构的类型
按气门布置形式分类按凸轮轴布置位置分类按凸轮轴传动方式分类按气门驱动形式分类
只有卸下凸轮轴后才能更换调整垫片，调整气门间隙非常困难。
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凸轮直接驱动气门，无气门间隙调整螺钉，气门间隙调整垫片在挺柱体顶上。
用专用工具取出调整垫片，更换另一厚度的调整垫片（每个调整垫片均有厚度值，用厚薄规测出现在的气门间隙后，根据需要调整到的气门间隙值换算出所需更换的调整垫片厚度值）。
汽车发动机构造与维修
第三章配气机构 3.1概述
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学习目标
❖ 1.配气机构的功用.
❖ 2.配气机构的组成.
❖ 3.配气机构的工作原理.
❖ 4.配气相位和正时.
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功用：
适时开启、关闭各个气门，使可燃 1 混合气进入气缸，并将废气排出。 2 关闭时，保证气缸密封。
进气门间隙：0.25～0.30mm 排气门间隙：0.30～0.35mm
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顶置气门(间接驱动)式的间隙调整
带双摇臂
气门间隙调整螺钉在短摇臂端、推杆一侧。
顺时针方向转动调整螺钉，摇臂绕摇臂轴逆时针方向转动（凸轮、推杆静止不动），气门间隙减小；

基于最小二乘法的相位展开

n Corresponding author. E-mail address: chenxiaotian1988@ (X. Chen).
/10.1016/j.optlaseng.2014.06.007 0143-8166/& 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.
between π and À π rad [11]. In addition, they must be unwrapped to
their true absolute phase values. This is the task of the phase unwrapping (PU), especially for two dimensional problems.
ESPI is a non-contact and noninvasive measurement method developed rapidly with the development of CCD and computer technology [7–10]. Displacement ﬁelds are obtained by digital correlation of the video images of two speckle interferograms recorded before and after deformation. In ESPI, the computation of phase by a tangential function provides only principal values of the phase that lie
Robust phase unwrapping algorithm based on least squares

配气相位PPT幻灯片

通常用环形图表示-配气相位图。
河南工业职业技术学院——汽车工程系
《汽车发动机构造与维修》
ch3 配气机构
理论上讲进、压、功、排各占180°，也就是说进、排气门都是在上、下止点开闭，延续时间都是曲轴转角180°。但实际表明，简单配气相位对实际工作是很不适应的，它不能满足发动机对进、排气门的要求。
②利用进气惯性继续进气：活塞到达下止点时，进气气流还有相当大的惯性，进气门晚关，仍能继续进气。
下止点过后，随着活塞的上行，气缸内压力逐渐增大，进气气流速度也逐渐减小，至流速等于零时，进气门便关闭的β角最适宜。若β过大便会将进入气缸内的气体重新又压回进气管。
由上可见，进气门开启持续时间内的曲轴转角，即进气持续角为： α+180°+β。
（二）充气效率：
新鲜空气或可燃混合气被吸入气缸愈多，则发动机可能发出的功率愈大。新鲜空气或可燃混合气充满气缸的程度，用充气效率hv表示。hv越高，表明进入气缸的新鲜气越多，可燃混合气燃烧时可能放出的热量也就越大，发动机的功率越大。
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《汽车发动机构造与维修》
（三）类型： 1、按气门的布置：
气门顶置式；气门侧置式 2、按凸轮轴的布置位置：
下置式；中置式；上置式 3、按曲轴与凸轮轴的传动方式：
齿轮传动；链条传动；齿带传动 4、按每气缸气门数目：
二气门式；四气门式等
ch3 配气机构
河南工业职业技术学院——汽车工程系
《汽车发动机构造与维修》
二、配气相位
ch3 配气机构
（一）配气相位：用曲轴转角表示的进、排气门开闭时刻和开启持续时间，称为配气相位。
原因： ① 气门的开、闭有个过程

改进枝切法在PMP相位展开中的应用

Electronic Technology •电子技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 109【关键词】相位展开枝切法质量图最小二乘法相位轮廓测量术（Phase Measuring Proﬁlometry,PMP ）是一种面结构光测量技术，具有非接触式、精度高和速度快等优势，在三维视觉测量中有着广泛的应用。

在计算包裹相位时用到了反正切函数，得到的包裹相位的值被限制在(-π, π]之间，所以如何从间断的包裹相位值中恢复出真实的相位值，即相位展开是相位轮廓测量术的关键技术之一，相位展开的精度关系到三维重建的精度。

如果包裹相位图中没有噪声，满足Itoh 条件（展开相位图中相邻相位点的差分小于π）的条件时，采用相邻相位加减2π先展开行再展开列（或先展开列再展开行）的基本原理相位展开法，包裹相位图的每个点的相位都得到展开，就可以得到展开的二维相位图。

但在真实的测量环境中，被测物体表面存在反光、阴影、孔洞、断裂等噪声区域，有效像素被断开不再连续，噪声区域得不到正确的展开相位值，并且任意一点的相位展开错误都会沿着展开路径传播，造成“拉线”现象，相位展开的难度就体现在这些方面。

为了增加相位展开算法的抗干扰性，国内外不同领域的学者研究了很多算法，这些算法大致可以分为依赖于积分路径的局部算法和基于最小二乘法的全局算法。

Goldstein 枝切法是局部算法中比较经典的，通过识别包裹相位图中的正负残差点并在之间形成枝切线，相位改进枝切法在PMP 相位展开中的应用文/郭戈展开的路径需要避开枝切线，这样就不会造成由于积分路径不同而相位展开结果不一样的情况，避开残差点，误差没有累加，限制了误差的传播。

Goldstein 连接相邻最近残差点设置枝切线，该算法执行很快，但是在残差点密集的区域，枝切线容易自我封闭，在包裹相位图中形成“孤岛”，导致这部分区域无法解缠。

钣金展开知识ppt课件

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板厚处理考虑的是板料厚度；外包样板和内铺样板号料，弯曲的是样板，板厚处理考虑的是样板的厚度。 3) 样板的材料与制作制作样板的材料常用的有厚纸板、油毛毡和薄铁皮。这些材料各有其长，根据需要选用：厚纸板性价比小，适宜作小样板；油毛毡拼接方便，适宜画大的展开图，应用广泛，但不能多次使用；薄铁皮做的样板尽管价格偏高，但强度与刚度都好，精确耐用，便于保存，特别适于批量生产，更是作卡样板的首选材料
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弯头的展开
正弯头是化工管道中最常用的零件之一,在大口径 (直径大于350mm)的管道中,这种零件一般都是用板材卷焊而成。下料时,首先在板材上画展开图,画法多采用"找点描线法"。这种方法的特点是找点越多,所描曲线越准确,但给下料放样带来了麻烦; 若找点过少,则曲线不光滑,下料成型时给焊接造成困难,甚至影响零件质量。确定弯头曲率半径和弯头直径
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弯头的展开
焊制弯头的几个主要参数： 1.弯头角度：指弯头两个管口面间的夹角； 2.弯头直径：指弯头管材的外径、内径或中径； 3.弯曲半径：指管段轴线的内切圆半径。即管口中心到了两管口面交线的距离； 4.弯头节数：弯头的端节是中间节的一半，两个端节合起来是一节，再加上中间节数，合称弯头的节数；关于弯头节数，目前没有统一的规定。有的把中间节的数量称为节数，有的把组成弯头的段数称为节数。
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但有时候我们需要在成形后的钣料上画线，这时就要用到外包样板或内铺样板了。管外画线，用外包样板；筒内画线，用内铺样板。如制作直径不很大等径焊接弯头，工艺上宜先卷制成管子，后切割成管段，再组焊弯头，这种情况下就要准备外包样板。而在大管大罐内画线开孔那就要用内铺样板。特别指出的是：平料样板号料，弯曲的是板料，板厚处理考虑的是板料厚度；外包样板和内铺样板号料，弯曲的是样板，板厚处理考虑的是样板的厚度。 3) 样板的材料与制作制作样板的材料常用的有厚纸板、油毛毡和薄铁皮。这些材料各有其长，根据需要选用：厚纸板性价比小，适宜作小样板；油毛毡拼接方便，适宜画大的展开图，应用广泛，但不能多次使用；薄铁皮做的样板尽管价格偏高，但强度与刚度都好，精确耐用，便于保存，特别适于批量生产，更是作卡样板的首选材料

相位展开技术的应用34页PPT

相位展开技术的应用
51、没有哪个社会可以制订一部永远适用的宪法，甚至一条永远适用的法律。 ——杰斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样一种的网，触犯法律的人，小的可以穿网而过，大的可以破网而出，只有中等的才会坠入网中。 ——申斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大夏，庇护着我们大家；它的每一块砖石都垒在另一块砖石上。 ——高尔斯华绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、要知道对好事；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚

相位展开技术的应用ppt课件

杂的后处理过程。
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相位伪影是由于磁场的不均匀性造成的，
通常出现在具有不同磁化率物质的交界面周围，如副鼻窦、蝶鞍和颅底等位置。在
成像过程中由于磁场的不均匀性，导致了在SWI的相位图像中出现相位模糊(或相位缠绕)问题，在相位图上，表现为环绕在交界面周围的扰动波纹。
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关于相位缠绕(wrapping)问题，可以用下图进行简单说明。
一个相位本应在
真实
0到4π的信号因相
为某种原因，落位
在了-π到π之间，这就是所谓的相
缠绕相
位缠绕问题。位
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经相位展开技术处理后的图像
处理前
处理后
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总的来说磁敏感加权成像是近年来发展起来的一种全新的磁共振成像方法。其主要特点就是利用不同物质间的磁敏感性差异进行静脉的显影成像。
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主要 28 的应
顺轨道工作模式
它是在不同的时间分别对同一地区进行成像，通过所得图像对的相位差来确定地面目标在雷达视线方向的位移来获得地物目标的运动状况。
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主要
重复轨道工作模式
它只利用一部天线，在不同时间对同一地区分别进行成像。重复轨道干涉测量模式既可以用来测量地形的高度，也可用来检测地表的运动状况。
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陆地覆盖分类
相位展开技术还可以用于陆地的覆盖分类，这是因为两次飞行形成的干涉图还提供了雷达回波信号中除幅度外的相位信息，这些信息可以作为覆盖分类的依据。
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随着干涉合成孔径雷达技术的发展，相位展开技术可以广泛应用于DEM 测量以及地形测绘等多个方面，更高层次的应用比如海岸带变形、土地覆盖及沙漠化、森林砍伐和洪涝预报等都可以用这一技术快速准确地监测。

高二物理相位(PPT)2-2

在一个温暖的下午，我看见一位白发苍苍的老奶奶，她摔倒在坚硬的道路上，鲜血染红了裤脚，钻心的疼痛，使她流出无助的眼泪，痛苦的呻吟引来周围人好奇的目光。我突然明白助人为乐，快乐别人，更快乐自己。伸出我们的双手吧，去帮助哪些需要帮助的人，让我们的生活更加美好。我赶紧跑了过去，小心翼翼的扶起她，看着她的表情，我心里非常的难受，仿佛被什么抓了一下。老奶奶感激地说：“谢谢你，你真是一个善良的孩子。”我微笑着说：“不用谢，助人为乐是我应该做的。”听了我的话，老奶奶也露出了灿烂的笑容。
二、简谐运动的方程
简谐运动的位移和时间的关系可以用图象来表示为正弦或余弦曲线，如将这一关系表示为数学函数关系式应为：
振动方程中各变Leabharlann 的含义：1、振动方程是位移x随时间t变化的函数关系式（位移方程）.
2、A 代表物体振动的振幅.
3、叫做圆频率，它与频率之间的关系为： =2f
；股票知识股票知识

相位展开（phaseunwrapping）算法研究与实践

相位展开（phaseunwrapping）算法研究与实践1. 什么是相位展开？相位展开（Phase Unwrapping）是⼀个经典的信号处理问题，它指的是从值区间中恢复原始相位值（原因在于：计算相位时，运⽤反正切函数，则相位图中提取的相位都是包裹在⼀个周期相位区间的包裹相位值，并不是真实得到的相位）。

⼆维相位展开问题⼴泛存在于诸如光学测量技术（数字全息⼲涉和条纹投影轮廓术、合成孔径雷达(SAR)[2]和磁共振成像(MRI)[3]...）等许多应⽤中。

从这些应⽤中估算出的相位与考虑到的物体形状、地形⾼程和磁场不均匀性等物理参数有关。

理想情况下，相位展开可以通过在每个像素上根据相邻像素之间的相位差加减来实现（最简单的⼆维相位展开就是将这个⼆维展开的问题划为两个⼀位相位展开，即⾸先在⾏⽅向或者列⽅向进⾏⼀维相位展开，然后将得到的⼀列值或者⼀⾏值在另⼀个⽅向进⾏⼀维相位展开，得到展开好的⼆维图像）。

然⽽，在实际应⽤中，相位展开是⼀个⾮常具有挑战性的问题，因为存在噪声严重、相位突变和相位不连续等情况。

2.相位展开应⽤场景（以光学三维测量为例）（具体原理图省略...），原⽂算法是⽤C编写，MATLAB调⽤的算法：//This program is written by Munther Gdeisat etc. to program the two-dimensional unwrapper//entitled "Fast two-dimensional phase-unwrapping algorithm based on sorting by//reliability following a noncontinuous path"//by M. A. Herraez, D. R. Burton, M. J. Lalor, and M. A. Gdeisat//published in the Applied Optics, Vol. 41, No. 35, pp. 7437, 2002.//This program is written on 15th August 2007//The wrapped phase map is floating point data type. Also, the unwrapped phase map is foloating point#include <malloc.h>#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include "mex.h" //--This one is requiredstatic float PI = 3.141592654;static float TWOPI = 6.283185307;//pixel informationstruct PIXEL{//int x; //x coordinate of the pixel//int y; //y coordinateint increment; //No. of 2*pi to add to the pixel to unwrap itint number_of_pixels_in_group; //No. of pixels in the pixel groupfloat value; //value of the pixelfloat reliability;int group; //group No.int new_group;struct PIXEL *head; //pointer to the first pixel in the group in the linked liststruct PIXEL *last; //pointer to the last pixel in the groupstruct PIXEL *next; //pointer to the next pixel in the group};//the EDGE is the line that connects two pixels.//if we have S PIXELs, then we have S horizental edges and S vertical edgesstruct EDGE{float reliab; //reliabilty of the edge and it depends on the two pixelsPIXEL *pointer_1; //pointer to the first pixelPIXEL *pointer_2; //pointer to the second pixelint increment; //No. of 2*pi to add to one of the pixels to unwrap it with respect to the second};//another version of Mixtogether but this function should only be use with the sort programvoid Mix(EDGE *Pointer1, int *index1, int *index2, int size){int counter2 = 0;int *TemporalPointer = index1;int *Result = (int *)calloc(size * 2, sizeof(int));int *Follower = Result;while ((counter1 < size) && (counter2 < size)){if ((Pointer1[*(index1 + counter1)].reliab <= Pointer1[*(index2 + counter2)].reliab)) {*Follower = *(index1 + counter1);Follower++;counter1++;}else{*Follower = *(index2 + counter2);Follower++;counter2++;}}//whileif (counter1 == size){memcpy(Follower, (index2 + counter2), sizeof(int)*(size - counter2));}else{memcpy(Follower, (index1 + counter1), sizeof(int)*(size - counter1));}Follower = Result;index1 = TemporalPointer;int i;for (i = 0; i < 2 * size; i++){*index1 = *Follower;index1++;Follower++;}free(Result);}//this is may be the fastest sort program;//see the explination in quickSort function belowvoid sort(EDGE *Pointer, int *index, int size){if (size == 2){if ((Pointer[*index].reliab) > (Pointer[*(index + 1)].reliab)){int Temp;Temp = *index;*index = *(index + 1);*(index + 1) = Temp;}}else if (size > 2){sort(Pointer, index, size / 2);sort(Pointer, (index + (size / 2)), size / 2);Mix(Pointer, index, (index + (size / 2)), size / 2);}}//this function tries to implement a nice idea explained below//we need to sort edge array. Each edge element conisists of 16 bytes.//In normal sort program we compare two elements in the array and exchange//their place under some conditions to do the sorting. It is very probable// that an edge element may change its place hundred of times which makes//the sorting a very time consuming operation. The idea in this function//is to give each edge element an index and move the index not the edge//element. The edge need 4 bytes which makes the sorting operation faster.// After finishingthe sorting of the indexes, we know the position of each index. //So we know how to sort edgesvoid quick_sort(EDGE *Pointer, int size){int *index = (int *)calloc(size, sizeof(int));int i;for (i = 0; i < size; ++i)sort(Pointer, index, size);EDGE * a = (EDGE *)calloc(size, sizeof(EDGE));for (i = 0; i < size; ++i)a[i] = Pointer[*(index + i)];memcpy(Pointer, a, size * sizeof(EDGE));free(index);free(a);}void read_data(char *inputfile, float *Data, int length){printf("Reading the Wrapped Values form Binary File.............>"); FILE *ifptr;ifptr = fopen(inputfile, "rb");if (ifptr == NULL) printf("Error opening the file\n");fread(Data, sizeof(float), length, ifptr);fclose(ifptr);printf(" Done.\n");}void write_data(char *outputfile, float *Data, int length){printf("Writing the Unwrapped Values to Binary File.............>"); FILE *ifptr;ifptr = fopen(outputfile, "wb");if (ifptr == NULL) printf("Error opening the file\n");fwrite(Data, sizeof(float), length, ifptr);fclose(ifptr);printf(" Done.\n");}//---------------start quicker_sort algorithm --------------------------------#define swap(x,y) {EDGE t; t=x; x=y; y=t;}#define order(x,y) if (x.reliab > y.reliab) swap(x,y)#define o2(x,y) order(x,y)#define o3(x,y,z) o2(x,y); o2(x,z); o2(y,z)typedef enum { yes, no } yes_no;yes_no find_pivot(EDGE *left, EDGE *right, float *pivot_ptr){EDGE a, b, c, *p;a = *left;b = *(left + (right - left) / 2);c = *right;o3(a, b, c);if (a.reliab < b.reliab){*pivot_ptr = b.reliab;return yes;}if (b.reliab < c.reliab){*pivot_ptr = c.reliab;return yes;}for (p = left + 1; p <= right; ++p){if (p->reliab != left->reliab){*pivot_ptr = (p->reliab < left->reliab) ? left->reliab : p->reliab;return yes;}return no;}}EDGE *partition(EDGE *left, EDGE *right, float pivot){while (left <= right){while (left->reliab < pivot)++left;while (right->reliab >= pivot)--right;if (left < right){swap(*left, *right);++left;--right;}}return left;}void quicker_sort(EDGE *left, EDGE *right){EDGE *p;float pivot;if (find_pivot(left, right, &pivot) == yes){p = partition(left, right, pivot);quicker_sort(left, p - 1);quicker_sort(p, right);}}//--------------end quicker_sort algorithm -----------------------------------//--------------------start initialse pixels ----------------------------------//initialse pixels. See the explination of the pixel class above.//initially every pixel is a gorup by its selfvoid initialisePIXELs(float *WrappedImage, PIXEL *pixel, int image_width, int image_height) {PIXEL *pixel_pointer = pixel;float *wrapped_image_pointer = WrappedImage;int i, j;for (i = 0; i < image_height; i++){for (j = 0; j < image_width; j++){//pixel_pointer->x = j;//pixel_pointer->y = i;pixel_pointer->increment = 0;pixel_pointer->number_of_pixels_in_group = 1;pixel_pointer->value = *wrapped_image_pointer;pixel_pointer->reliability = 9999999 + rand();pixel_pointer->head = pixel_pointer;pixel_pointer->last = pixel_pointer;pixel_pointer->next = NULL;pixel_pointer->new_group = 0;pixel_pointer->group = -1;pixel_pointer++;wrapped_image_pointer++;}}}//-------------------end initialise pixels -----------//gamma function in the paperfloat wrap(float pixel_value){float wrapped_pixel_value;if (pixel_value > PI) wrapped_pixel_value = pixel_value - TWOPI;else if (pixel_value < -PI) wrapped_pixel_value = pixel_value + TWOPI;else wrapped_pixel_value = pixel_value;return wrapped_pixel_value;}// pixelL_value is the left pixel, pixelR_value is the right pixelint find_wrap(float pixelL_value, float pixelR_value){float difference;int wrap_value;difference = pixelL_value - pixelR_value;if (difference > PI) wrap_value = -1;else if (difference < -PI) wrap_value = 1;else wrap_value = 0;return wrap_value;}void calculate_reliability(float *wrappedImage, PIXEL *pixel, int image_width, int image_height) {int image_width_plus_one = image_width + 1;int image_width_minus_one = image_width - 1;PIXEL *pixel_pointer = pixel + image_width_plus_one;float *WIP = wrappedImage + image_width_plus_one; //WIP is the wrapped image pointerfloat H, V, D1, D2;int i, j;for (i = 1; i < image_height - 1; ++i){for (j = 1; j < image_width - 1; ++j){H = wrap(*(WIP - 1) - *WIP) - wrap(*WIP - *(WIP + 1));V = wrap(*(WIP - image_width) - *WIP) - wrap(*WIP - *(WIP + image_width));D1 = wrap(*(WIP - image_width_plus_one) - *WIP) - wrap(*WIP - *(WIP + image_width_plus_one));D2 = wrap(*(WIP - image_width_minus_one) - *WIP) - wrap(*WIP - *(WIP + image_width_minus_one)); pixel_pointer->reliability = H * H + V * V + D1 * D1 + D2 * D2;pixel_pointer++;WIP++;}pixel_pointer += 2;WIP += 2;}}//calculate the reliability of the horizental edges of the image//it is calculated by adding the reliability of pixel and the relibility of//its right neighbour//edge is calculated between a pixel and its next neighbourvoid horizentalEDGEs(PIXEL *pixel, EDGE *edge, int image_width, int image_height){int i, j;EDGE *edge_pointer = edge;PIXEL *pixel_pointer = pixel;for (i = 0; i < image_height; i++){for (j = 0; j < image_width - 1; j++){edge_pointer->pointer_1 = pixel_pointer;edge_pointer->pointer_2 = (pixel_pointer + 1);edge_pointer->reliab = pixel_pointer->reliability + (pixel_pointer + 1)->reliability;edge_pointer->increment = find_wrap(pixel_pointer->value, (pixel_pointer + 1)->value);pixel_pointer++;edge_pointer++;}pixel_pointer++;}}//calculate the reliability of the vertical EDGEs of the image//it is calculated by adding the reliability of pixel and the relibility of//its lower neighbour in the image.void verticalEDGEs(PIXEL *pixel, EDGE *edge, int image_width, int image_height){int i, j;PIXEL *pixel_pointer = pixel;EDGE *edge_pointer = edge + (image_height) * (image_width - 1);for (i = 0; i < image_height - 1; i++){for (j = 0; j < image_width; j++){edge_pointer->pointer_1 = pixel_pointer;edge_pointer->pointer_2 = (pixel_pointer + image_width);edge_pointer->reliab = pixel_pointer->reliability + (pixel_pointer + image_width)->reliability;edge_pointer->increment = find_wrap(pixel_pointer->value, (pixel_pointer + image_width)->value);pixel_pointer++;edge_pointer++;} //j loop} // i loop}//gather the pixels of the image into groupsvoid gatherPIXELs(EDGE *edge, int image_width, int image_height){int k;//Number of rialiable edges (not at the borders of the image)int no_EDGEs = (image_width - 1) * (image_height)+(image_width) * (image_height - 1);PIXEL *PIXEL1;PIXEL *PIXEL2;PIXEL *group1;PIXEL *group2;EDGE *pointer_edge = edge;int incremento;for (k = 0; k < no_EDGEs; k++){PIXEL1 = pointer_edge->pointer_1;PIXEL2 = pointer_edge->pointer_2;//PIXEL 1 and PIXEL 2 belong to different groups//initially each pixel is a group by it self and one pixel can construct a group//no else or else if to this ifif (PIXEL2->head != PIXEL1->head){//PIXEL 2 is alone in its group//merge this pixel with PIXEL 1 group and find the number of 2 pi to add//to or subtract to unwrap itif ((PIXEL2->next == NULL) && (PIXEL2->head == PIXEL2)){PIXEL1->head->last->next = PIXEL2;PIXEL1->head->last = PIXEL2;(PIXEL1->head->number_of_pixels_in_group)++;PIXEL2->head = PIXEL1->head;PIXEL2->increment = PIXEL1->increment - pointer_edge->increment;}//PIXEL 1 is alone in its group//merge this pixel with PIXEL 2 group and find the number of 2 pi to add//to or subtract to unwrap itelse if ((PIXEL1->next == NULL) && (PIXEL1->head == PIXEL1)){PIXEL2->head->last->next = PIXEL1;PIXEL2->head->last = PIXEL1;(PIXEL2->head->number_of_pixels_in_group)++;PIXEL1->head = PIXEL2->head;PIXEL1->increment = PIXEL2->increment + pointer_edge->increment;}//PIXEL 1 and PIXEL 2 both have groupselse{group1 = PIXEL1->head;group2 = PIXEL2->head;//the no. of pixels in PIXEL 1 group is large than the no. of PIXELs//in PIXEL 2 group. Merge PIXEL 2 group to PIXEL 1 group//and find the number of wraps between PIXEL 2 group and PIXEL 1 group//to unwrap PIXEL 2 group with respect to PIXEL 1 group.//the no. of wraps will be added to PIXEL 2 grop in the futureif (group1->number_of_pixels_in_group > group2->number_of_pixels_in_group){//merge PIXEL 2 with PIXEL 1 groupgroup1->last->next = group2;group1->last = group2->last;group1->number_of_pixels_in_group = group1->number_of_pixels_in_group + group2->number_of_pixels_in_group; incremento = PIXEL1->increment - pointer_edge->increment - PIXEL2->increment;//merge the other pixels in PIXEL 2 group to PIXEL 1 groupwhile (group2 != NULL){group2->head = group1;group2->increment += incremento;group2 = group2->next;}}//the no. of PIXELs in PIXEL 2 group is large than the no. of PIXELs//in PIXEL 1 group. Merge PIXEL 1 group to PIXEL 2 group//and find the number of wraps between PIXEL 2 group and PIXEL 1 group//to unwrap PIXEL 1 group with respect to PIXEL 2 group.//the no. of wraps will be added to PIXEL 1 grop in the futureelse{//merge PIXEL 1 with PIXEL 2 groupgroup2->last->next = group1;group2->last = group1->last;group2->number_of_pixels_in_group = group2->number_of_pixels_in_group + group1->number_of_pixels_in_group; incremento = PIXEL2->increment + pointer_edge->increment - PIXEL1->increment;//merge the other pixels in PIXEL 2 group to PIXEL 1 groupwhile (group1 != NULL){group1->head = group2;group1->increment += incremento;group1 = group1->next;} // while} // else} //else};//ifpointer_edge++;}}//unwrap the imagevoid unwrapImage(PIXEL *pixel, int image_width, int image_height){int i;int image_size = image_width * image_height;PIXEL *pixel_pointer = pixel;for (i = 0; i < image_size; i++){pixel_pointer->value += TWOPI * (float)(pixel_pointer->increment);pixel_pointer++;}}//the input to this unwrapper is an array that contains the wrapped phase map.//copy the image on the buffer passed to this unwrapper to over write the unwrapped//phase map on the buffer of the wrapped phase map.void returnImage(PIXEL *pixel, float *unwrappedImage, int image_width, int image_height){int i;int image_size = image_width * image_height;float *unwrappedImage_pointer = unwrappedImage;PIXEL *pixel_pointer = pixel;for (i = 0; i < image_size; i++){*unwrappedImage_pointer = pixel_pointer->value;pixel_pointer++;unwrappedImage_pointer++;}}//the main function of the unwrappervoid mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){//Declarations of getting two arrays from Matlab//1)input wrapped image of type float and 2)mask of type unsigned charfloat *WrappedImage = (float *)mxGetData(prhs[0]);int image_width = mxGetM(prhs[0]);int image_height = mxGetN(prhs[0]);//declare a place to store the unwrapped image and return it to Matlabconst mwSize *dims = mxGetDimensions(prhs[0]);plhs[0] = mxCreateNumericArray(2, dims, mxSINGLE_CLASS, mxREAL);float *UnwrappedImage = (float *)mxGetPr(plhs[0]);int i, j;int image_size = image_height * image_width;int two_image_size = 2 * image_size;int No_of_Edges = (image_width)*(image_height - 1) + (image_width - 1)*(image_height);PIXEL *pixel = (PIXEL *)calloc(image_size, sizeof(PIXEL));EDGE *edge = (EDGE *)calloc(No_of_Edges, sizeof(EDGE));;//initialise the pixelsinitialisePIXELs(WrappedImage, pixel, image_width, image_height);calculate_reliability(WrappedImage, pixel, image_width, image_height);horizentalEDGEs(pixel, edge, image_width, image_height);verticalEDGEs(pixel, edge, image_width, image_height);//sort the EDGEs depending on their reiability. The PIXELs with higher relibility (small value) first //if your code stuck because of the quicker_sort() function, then use the quick_sort() function//run only one of the two functions (quick_sort() or quicker_sort() )//quick_sort(edge, No_of_Edges);quicker_sort(edge, edge + No_of_Edges - 1);//gather PIXELs into groupsgatherPIXELs(edge, image_width, image_height);//unwrap the whole imageunwrapImage(pixel, image_width, image_height);//copy the image from PIXEL structure to the wrapped phase array passed to this function returnImage(pixel, UnwrappedImage, image_width, image_height);free(edge);free(pixel);return;}。

高二物理相位(PPT)4-1

农家肥为主，化肥为辅。结合春耕施足基肥，按照测土配方施肥方法，根据地力水平和目标产量确定施肥量。高肥力地块，计划每7平方米产量千克，需施有机肥千克、氮8千克、磷千克。中肥力地块，计划每7平方米产量为千克，需施有机肥千克左右、氮千克、磷.千克。低肥力块，计划每7平
振动方程中各变量的含义：
1、振动方程是位移x随时间t变化的函数关系式（位移方程）.
一、复习
我们已经学习了描述简谐运动的物理量有： • 振幅——振动物体离开平衡位置的最大距离. • 周期——振动物体完成一次全振动所需的时间. • 频率——振动物体在单位时间内完成的全振动
的次数.
Байду номын сангаас
短（7-8天），植株更矮，子粒灌浆速度快，千粒重克左右。华北早熟生态型：这一生态类型的品种生育期天左右，春季（月初前后）播种，夏季（7月中、下旬）收获。幼苗直立或半直立，分蘖力中等，植株较矮，小穗和小花较少，千粒重-克。较抗寒、抗旱、抗倒伏。早熟和中晚熟品种较多。北方丘陵旱地中、晚熟生态型：该生态型；翡翠鉴定翡翠鉴定；品种生育期较长（-天），夏季（月中、下旬）播种，秋季（8月底至月上旬）收获。幼苗多为半匍匐或匍匐，生长发育缓慢，分蘖力强。进入雨季（7月）植株迅速拔节，发育较快，植株高大，茎秆软，叶片狭长下垂。子粒较大，千粒重-克。中晚熟和晚熟品种居多。北方滩川地中熟生态型：这一生态类型品种的生育期为8-天，一般夏初（月上、中旬）播种，秋季（8月）收获。植株高大，茎秆坚韧，抗倒伏。西南平坝生态区：主要分布在中国西南地区的高原平坝，生育期-天，秋季（月中、下旬）播种，翌年夏季（月下旬至月上旬）收获。幼苗生长发育缓慢，匍匐期较西南高山生态型稍短，抗寒性较强。叶片宽大，植株高大，茎秆较硬。子粒灌浆期略长，千粒重7克左右。西南高山生态型：这一生态类型主要分布在中国西南地区的海拔-米高山地带。生育期-天，秋季（月中、下旬）播种，翌年夏季（月中旬至7月初）收获。幼苗匍匐期很长，分蘖力很强，叶片细长，抗寒性强。植株高大，茎秆软，不抗倒伏。子粒较小，千粒重克左右，有些品种不足克。 [7] 繁殖方法选地：燕麦喜凉、喜湿、喜阳光、不耐高温，光照不足会造成发育不良，适宜在山区冷凉旱地的川地、坪地、梁地、缓坡地种植。生产基地要远离工矿企业及城镇“三废”污染源，土壤环境质量要符合无公害农产品产地环境要求。轮作倒茬：燕麦忌连作，轮作周期-年，燕麦不适合连作，连作容易引发大面积黑穗病，前茬以豆类、马铃薯或绿肥作物最好。整地：大秋作物收获后机械深耕，深度-厘米，耕后及时耙耱。春季根据墒情适度耕整地，如土壤干旱要适当深耕，深度厘米左右，土壤墒情较好要适当浅耕，深度厘米左右，耕后耙地保墒。如雨水多，地温低，要采取耕翻放墒，以提高地温。施肥：燕麦根系比较发达，吸收能力较强，以施基肥为主，追肥为辅。

频率和相位的测量PPT课件

• (3)控制电路
• 控制电路在所选择的基准时间内打开主闸门，允许整形后的被测脉冲信号输入到计数器中。
• (4)计数器和显示器
• 对控制门输出的信号进行计数，并显示计数值。
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通用计数器的基本组成和工作方式通用计数器一般都具有测频和测周两种方式。基本组成如图所示。
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Hale Waihona Puke 四、电动系三相相位表工作原理
• 电动系三相相位表只适用于负载对称的三相三线制，使用时可动线圈B1通过电阻 R1接A、B相，可动线圈B2不接电感而是通过电阻R2接A、C相。从相量图可知：
I I1 30
I I2 30
cos cos( )
I2 cos(30 I1 cos(30
• 将被测频率与标准频率相比较，通过检测差拍、李沙育图形或混频后的频率求得被测频率。
差拍法混频法
李沙育图形测频率
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2.无源测量法
• 无源测量法是指测量电路不需要另加电源，直接用被测信号进行测量如文氏电桥测频率和谐振回路测频率。
(R1
1
jX
C1
)
R4
( 1/
R2
1
jX C2
2 .电动系频率表工作原理 • 按接线图，两可动线圈所受力矩分别为:
^
M1 k1II1 cos cos (II1)
k1IUC0 cos (
L 1/ C0 R2 (L 1/ C0 ) 1
^
M 2 k2II2 cos(90 ) cos(II2 )
•
由
于
两
个
力
矩
方
向相k反2 IU，

正弦交流电路-交流电三要素、相位差ppt课件

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边学边练
例：已知 u110 sin3(1t4 30 )V u2 20 co3s (1t4 30 )V
求这两电压的相位差。
解： u2 20sin3(1t43090) 20sin3(1t43090180) 20sin3(1t4120) (V)
1 2 3 0 ( 1 2 ) 1 0 50
i1 i3
（1）I=5Sin（314t+30o）A
（2）u=USin（314t+60o）A
t
30o 30o
4 根据波形图写三角函数式
2.1 正弦交流电基本概念
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电流的瞬时值表达式：
i I m s i n (t i) 1 4 . 1 4 s i n ( 3 1 4 t 6 0 )
2.1 正弦交流电基本概念
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【例题讲解】
电压的瞬时值表达式：u (t) 3 1 0 s in (3 1 4 t 3 0 )V
电流的瞬时值表达式：i(t) 1 4 .1 4 s in (3 1 4 t 6 0 )A
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【全版】展开式原理图识图分析推荐PPT

展开式原理图识图
10kV过流保护的动作分析整套保护装置动作分析如下：
左列上端为电流继电器的常开触点LJ1、LJ2，两者并接起动下端的时间继电器SJ的线圈。
在直流回路中，正电源在上，左列上端为电流继电器的常开触点LJ1、LJ2，两者并接起动下端的时间继电器SJ的线圈。
在直流回路中，短路相电流继电器LJ1或LJ2的常开触点闭合，接通时间继电器SJ的线圈回路，SJ延时闭合的常开触点经一定时限后闭
过，使断路器跳闸，切断故障线路，同时信号继电器XJ动作发出信号并掉牌。
当线路发交生短流路时回，路电流展互感开器图LH1的一次侧有一短次路电接流流线过图，其二次侧绕组流过相应电图流1，中电流右继电图器为LJ1与或L二J2动次作。接线有
在直流回路中，短路相电流继电器LJ1或LJ2的常开触点闭合，接通时间继电器SJ的线圈回路，SJ延时闭合的常开触点经一定时限后闭
动下端的时间继电器SJ的线圈。第
二列为断路器跳闸回路。第三列是在直流回路中，短路相电流继电器LJ1或LJ2的常开触点闭合，接通时间继电器SJ的线圈回路，SJ延时闭合的常开触点经一定时限后闭
合，接通断路器跳闸回路（断路器常开辅助触点在断路器DL合闸时是闭合的），断路器跳闸线圈TQ和信号继电器XJ线圈中有电流流
过项，目使一断、路二器次跳接闸线，图切的断识故图障和线应路用，同时信号继电器XJ动作发出信号并掉牌。继电器线圈LJ1、LJ2，由公共线
高铁变电所二次系统运行与维护
N411连成交流回路，构成不完
在直流回路中，短路相电流继电器LJ1或LJ2的常开触点闭合，接通时间继电器SJ的线圈回路，SJ延时闭合的常开触点经一定时限后闭
过，使断路器跳闸，切断故障线路，同时信号继电器XJ动作发出信号并掉牌。