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GeoPIV-RG粒子影像速度测量法

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简介：
GeoPIV-RG是一种先进的粒子影像测速技术，利用立体摄影和图像处理，精确测定流体中颗粒运动的速度与方向。 基于MATLAB 2019b平台的开发工作涉及到多个步骤和技术细节。首先需要确保安装了正确的版本，并熟悉其环境设置与配置选项。接下来可以着手于编写具体的算法或应用程序，利用该软件提供的强大工具箱来优化代码效率和性能。 对于新用户来说，查阅官方文档是学习MATLAB语言及其功能的最佳途径之一。此外，在遇到具体问题时可以通过在线论坛寻求帮助，但需要注意的是这里提到的解决方案来源不应包含任何特定网站链接或者联系方式。

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  • GeoPIV-RG粒子影像速度测量法
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    GeoPIV-RG是一种先进的粒子影像测速技术，利用立体摄影和图像处理，精确测定流体中颗粒运动的速度与方向。 基于MATLAB 2019b平台的开发工作涉及到多个步骤和技术细节。首先需要确保安装了正确的版本，并熟悉其环境设置与配置选项。接下来可以着手于编写具体的算法或应用程序，利用该软件提供的强大工具箱来优化代码效率和性能。 对于新用户来说，查阅官方文档是学习MATLAB语言及其功能的最佳途径之一。此外，在遇到具体问题时可以通过在线论坛寻求帮助，但需要注意的是这里提到的解决方案来源不应包含任何特定网站链接或者联系方式。
     
  • GeoPIV-RG官方示例程序压缩包Example.zip
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    Example.zip是GeoPIV-RG软件提供的官方示例程序压缩文件，内含多个用于演示及学习目的的数据和代码文件。 GeoPIV-RG是一款用于图像处理的软件工具，它能够帮助用户分析和提取复杂的运动数据。此工具专为研究领域设计，支持多种格式的数据输入，并提供强大的后处理功能以优化结果输出。 该软件界面友好、操作简便，适合不同技术水平的研究人员使用。此外，GeoPIV-RG还具备高度定制化的选项，允许使用者根据具体需求调整参数设置和算法选择，从而更好地适应各种研究场景的需求。 总之，GeoPIV-RG为研究人员提供了一个强大而灵活的平台来处理与分析复杂的图像数据集，并从中提取有用的信息以支持科学研究工作。
     
  • 用于PIV粒子图像测速的软件
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    本软件专为PIV（粒子图像 velocimetry）技术设计，提供高效的数据处理与分析功能，适用于流体动力学研究中的速度场测量和颗粒追踪。 使用分析两张图片的方法来获取速度场和涡量场的参数非常实用。通过FFT算法可以分析粒子群的位移，并且可以通过获得的速度场利用控制容积法或泊松方程法进行进一步研究。
     
  • 关于轻量化深度学习模型在粒子图像测速中的应用研究
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    本研究探讨了轻量化深度学习模型在粒子图像测速（PIV）技术中的应用，旨在提高计算效率和准确性。通过优化模型结构与参数，实现了实时处理复杂流场数据的目标。 粒子图像测速（PIV）作为一种非接触的、全局性的间接流体力学测量技术，可以从图像中获取流体的速度场并揭示其运动规律。随着深度学习技术的发展，利用该技术进行粒子图像测速具有重要的研究价值和广泛的应用前景。 本段落提出了一种基于光流神经网络改进型轻量级卷积神经网络的方法，在提高粒子图像测速精度的同时减少了模型的参数数量，并提升了测试速度。首先对目前能够提供最优刚体估计的光流神经网络架构进行了优化，采用人工合成的粒子图像数据集进行有监督训练。然后将所得模型与当前最先进的用于PIV任务的深度学习模型进行了对比评估。 实验结果显示，本段落提出的基于轻量级深度学习框架下的PIV模型在不牺牲精度的前提下，使模型参数减少了9.5%，测试速度提升了8.9%。
     
  • LabVIEW转子振动速度测量
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    本项目基于LabVIEW平台开发，旨在实现对旋转机械转子的振动速度进行精确测量与分析。通过构建高效数据采集及处理系统，有助于用户深入理解设备运行状态并及时发现潜在故障。 转子实验台振动速度传感器振动测量实验服务器相关的内容如下：进行转子实验台的振动速度传感器振动测量实验时，需要使用专门设计的设备来确保数据采集的准确性和可靠性。这类实验通常在特定环境下完成，以模拟实际工作条件并收集详细的数据信息。
     
  • PTVResearch: 粒子跟踪与粒子图像测速的顶级代码 - MATLAB 开发
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    PTVResearch是一款专为MATLAB设计的专业工具包，专注于粒子跟踪（PTV）和粒子图像测速（PIV），适用于流体力学及颗粒动力学研究。 PTVResearch 是一款先进的粒子跟踪测速软件，它基于光流方程的 Lucas-Kanade 解法。该软件利用表面特征来确定固体与流体流动的速度场，并适用于多种应用领域，如河流流动、密集颗粒流动以及高保真度流体力学模拟等。除了提供高分辨率的欧拉和拉格朗日速度数据外，PTVResearch 还集成了先进的预处理及后处理工具。其基于 MATLAB 的图形用户界面作为工具箱直接安装使用，无需具备专业知识即可操作。
     
  • 双像解析摄影测量法
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    《双像解析摄影测量法》是一部专注于利用两张不同角度拍摄的照片进行精确三维空间定位与测量的技术专著。本书系统介绍了该方法的基本原理、技术流程及应用案例，旨在为从事地理信息、遥感测绘等领域的专业人士提供深入指导和实用参考。 利用C语言编写的采用点投影系数法和共线方程严密法解求地面坐标的程序及运行截图。
     
  • 位移、速度和加速度的测量方法
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    本文章主要介绍物理学中常用的位移、速度及加速度的测量技术与原理。通过实验探究不同情境下的物理量测定方式，帮助读者深入理解相关概念及其实际应用价值。 位移、速度及加速度是描述物体运动状态的重要参数，在工程、科研以及日常生活中有着广泛的应用。测量这些参数通常会使用各种类型的传感器和技术。 首先来看位移的测量方法，它是指物体位置的变化，分为线性位移和角位移两种类型。常见的位移测量技术包括机械式、电气式和光电式等几种方式。例如，在简单的场合中可以采用浮子式的仪表来感知液面变化；而火炮自动机使用的电感传感器则能够在动态范围内提供准确的读数，但可能会对被测物体产生影响。相比之下，光电位移测量技术因其非接触特性、高频率响应和精度成为众多应用中的首选。 在电气式位移测量中，电感式系统是一种常见的方法，其工作原理基于变磁阻效应。该类系统的构成包括线圈、铁芯以及衔铁等部件；当衔铁发生移动时会改变气隙厚度进而影响到线圈的电感值变化，并以此来反映位移信息的变化。这类传感器的优点在于结构简单且无活动接触点，具有高灵敏度和分辨率等特点。 速度定义为单位时间内物体位置的变化量，而加速度则是描述速度随时间变化的程度；它们都可以通过连续监测位移并进行相应的数学运算得到准确的结果。在高速或高频运动的场景下，则需要配合使用高性能传感器及数据采集系统来完成精确测量任务。 除了选择合适的传感器外，在建立完整的测量系统时还需考虑信号调理电路的设计，以确保传感器输出信号能够被正确处理和传输至显示或者记录设备中；同时系统的标定也是保证测量准确性的重要环节之一。通过对各种误差来源进行校准可以提高最终数据的可靠性与可信度。 综上所述，针对位移、速度及加速度等参数的测量涉及多种技术和方法，并且每种技术都有自己特定的应用场景和优势所在。因此，在实际操作过程中应根据具体需求以及环境条件综合考量以上因素来做出最佳选择。
     
  • 基于MATLAB的粒子图像测速(PIV)源代码
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    本源代码为利用MATLAB开发的粒子图像测速（PIV）工具，适用于流体力学研究中的速度场测量与分析。 很好的粒子图像测速（PIV）Matlab源代码，在MATLAB 2010版本下测试通过。
     
  • MATLAB精度验证代码-PIV-LiteFlowNet版：利用深度神经网络(LiteFlowNet)的粒子图像测速方法
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    本项目提供基于MATLAB环境下的PIV（粒子图像测速）精度验证代码，创新性地融入了轻量级深度神经网络LiteFlowNet，旨在提升流场分析中的速度和准确性。适用于科研与工程应用中对流动现象的深入探究。 PIV-LiteFlowNet-en是一种用于执行粒子图像测速（PIV）的深层神经网络技术，旨在估计流体运动并进行可视化分析。该存储库包含两个主要目录： 1. caffe：此文件夹包含了经过训练的模型。 2. demos：这个文件夹内有MATLAB脚本，可用于测试已训练好的模型。 请注意，本项目仅供研究使用，并受到版权保护。任何商业用途需事先获得许可。 如果您在学术研究中应用了这些代码，请引用以下论文： CaiS, LiangJ, GaoQ, XuC, WeiR. Particle image velocimetry based on a deep learning motion estimator, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (accepted). 或者 CaiS, ZhouS, XuC, GaoQ. Dense motion estimation of particle images via convolutional neural networks. 以上文献详细描述了PIV-LiteFlowNet-en的工作原理和应用。