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但是數據已經經過了校正，包括基線初始化、濾波等，可以直接使用 PEER提供的加速度數據得到的速度、位移數據。但 PEER 記錄的事前和事后時間并不固定， 有時甚至沒有事前和事后。此數據目前能夠在 PEER 的網站上的 NGA-West2 數據庫獲得，并且可以通過自行指定地震事件、記錄編號、各地震動參數區間等篩選條件挑選合適的記錄進行下載。

然而在這些區域相干性過低,使得存在較多的解纏誤差; 因為研究區域不能被單景Sentinel-1數據所覆蓋,這也就使得兩景之間影像邊界處存在顏色的差異性,后期在圖幅拼接的時候未做校正處理,但是對滑坡隱患的識別、解譯并不影響。

然而，每年的基線設置可能需要根據用戶的精度要求。甲烷傳感器的應用基于LED的甲烷傳感器在許多應用中都具有突破性的性能。它功耗低、響應時間快，適合于穿戴式安全監測設備。對于需要長期無人操作的遠程泄漏檢測系統，新型甲烷傳感器是新一代無線電池供電設備的理想匹配。

水下機器人運動控制中普遍采用的位置傳感器為短基線或長基線水聲定位系統，速度傳感器為多普勒速度計會影響水聲定位系統精度。因素主要包括聲速誤差、應答器響應時間的丈量誤差、應答器位置即間距的校正誤差。而影響多普勒速度計精度的因素主要包括聲速c、海水中的介質物理化學特性、運載器的顛簸等。</p><p>本模型是構建了一款水下機器人的結構模型，分析在水流中的應力分布。

②標準加入法（增量法）：把未知試樣溶液分成體積相同的若干份，除其中的一份不加入被測組分標準試樣外，在其他幾份中都分別加入不同量的標準試樣，然后測定各份試液的吸光度，并繪制吸光度對增量的校正曲線（圖10）。圖9 標準曲線法校正曲線圖10 增量法校正曲線03常見問題3.1 儀器校準：別讓"跑偏"的波長毀了你的數據！

在項目的這一階段雜散光分析的目標是提供預期的雜散光背景的基線評估。

校正濾波和基線后，處理后加速度時程曲線如圖2所示（以x向為例）。圖2加速度時程曲線圖Fig.2 Acceleration time history curve2.5 測點布置該模型共11個監測斷面，間距10 m，從中提取各斷面8個測點的位移、應力等數值分析抗震效果，測點布置如圖3所示。

針對 S809 翼型高攻角失速算例，新模型對失速臨界攻角及失速后升力下降趨勢的預測較基線模型有明顯改進；在多個攻角下的壓力系數分布，以及升力、阻力特性上，與實驗結果更為吻合。同時，計算過程中未見明顯發散或異常振蕩，表現出較好的數值穩定性。

針對傳統遙感信息產品生產模式效率低下，難以滿足應用需求的問題，研究星上快速正射校正和自適應融合處理方法，設計基于智能檢測算法的星地聯動的“訓練—應用”系統應用框架，研究基于深度學習的云檢測、目標檢測、變化檢測等智能算法，在軌進行遙感影像云檢測、目標檢測、變化檢測等處理，快速準確得到地面感興趣區域的遙感信息產品或目標信息，滿足用戶高時效性需求。

在 [81] 中，設計了一種基于校正 LQR 的新型 DYC 控制算法來實現車輛動態穩定性控制。基于滑動模型控制（SMC），提出了一種基于DYC 的分層控制策略，以提高行駛極限時的橫向穩定性[82]。通過相平面法計算穩定性邊界，設計了一種新的可擴展協調控制器來提高行駛穩定性和操縱性能，可以在AFS和DYC之間找到最佳平衡點[83]。