【摘 要】
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随着智能手机的快速发展，使用智能手机进行室内定位成为近几年的研究热点之一。使用智能手机进行定位时，针对单纯MEMS惯导推算误差发散速度过快和累积误差会造成定位精度过低的问题，建立了行人运动曲率模型，提出了一种融和卡尔曼滤波和长短时记忆网络（LSTM）的是高精度定位算法。方法包含：使用手机内置传感器采集加速度传感器和陀螺仪数据，建立数据集。利用卡尔曼滤波剔除陀螺仪数据中高斯白噪声，建立LSTM深度神
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随着智能手机的快速发展，使用智能手机进行室内定位成为近几年的研究热点之一。使用智能手机进行定位时，针对单纯MEMS惯导推算误差发散速度过快和累积误差会造成定位精度过低的问题，建立了行人运动曲率模型，提出了一种融和卡尔曼滤波和长短时记忆网络（LSTM）的是高精度定位算法。方法包含：使用手机内置传感器采集加速度传感器和陀螺仪数据，建立数据集。利用卡尔曼滤波剔除陀螺仪数据中高斯白噪声，建立LSTM深度神经网络模型预测陀螺仪数据，抑制数据中含有的常值漂移。通过实验验证表明：相比于直接使用MEMS传感器数据进行定位，基于LSTM的室内定位方法可以明显提高定位精度，平均误差在1.33M,满足了人们位置服务需求。
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随着高速铁路网中噪声污染问题的日益突出,为确保车厢的高舒适性、重要设备的高能效运行和沿线两路居民区的高生活环境质量,吸隔声车厢体结构和声屏障结构在高速铁路轨道降噪中得到了广泛的研究和推广应用。而由于质量定律的限制,在有限的空间和质量条件下传统的吸隔声材料和结构难以满足低频宽带降噪的实际需求,因此,如何在轻量化设计的前提下实现低频宽带降噪性能是一个巨大的挑战。近二十年来,声学超材料技术发展迅速,各种
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＜正＞一项于2019年1月16日发表在Science Advances上的研究显示,在未来的几十年内,由于愈发严重的干旱、森林流失和害虫灾害问题,全球大部分的野生咖啡品种都将面临灭绝的风险,这将对价值数十亿美元的咖啡产业产生潜在威胁。商业咖啡的两位主打明星分别是阿拉比卡（Arabica）咖啡豆和罗布斯塔（Robusta）咖啡豆。阿拉比卡咖啡易受高温影响,罗布斯塔咖啡则对干旱的土壤更加敏感。而野生咖