恩格尔曼

恩格尔曼

简历

Theodor Wilhelm Engelmann（1809~1884）德国人，植物学家，生理学家，微生物学家，博物学家于1882年测定了不同色光对光合作用的影响，并证明光合作用的场所是叶绿体.根据某更靠谱些的百科，他观察水绵的设备是卡尔蔡司老爷爷给设计制造的

恩格尔曼实验

(1).1880年，他用水绵进行了光合作用的实验：

把载有水绵和好氧细菌临时装片放在没有空气的黑暗环境里，然后用极细的光束照射水绵，通过光学显微镜观察

恩格尔曼的实验

发现，好氧细菌向叶绿体被光束照射到的部位集中；如果上述临时装片完全暴露在光下，好氧细菌则分布在叶绿体所有受光部位的周围。从而证明：氧是由叶绿体释放出来的，叶绿体是绿色植物进行光合作用的场所。

(2).他在证明光合作用放氧部分是叶绿体后，紧接着又做了一个实验：他用三棱

镜的光照射水绵临时装片，惊奇地发现大量的好氧细菌聚集在红光和蓝光区域。从而证明叶绿体中色素吸收红光、蓝紫光，用于光合、放出氧气。

巧妙之处

材料：水绵----水绵的叶绿体呈螺旋式带状，便于观察

好氧细菌----可以确定释放氧气多的部位

环境：没有空气----排除了氧气的干扰

黑暗环境中----排除了光的干扰

对比实验：极细的光束----使叶绿体上可分为有光和无光部位形成对照实验

还可使叶绿体上分为光多和光少的部位形成对比实验

临时装片要重新暴露在光下----反过来再一次验证实验结论

黑龙江省2021届高三生物4月月考试题

黑龙江省高三生物4月月考试题 1.下列相关表述，不正确的是（） A.用于观察质壁分离与复原的紫色洋葱表皮细胞，不能用来观察有丝分裂 B.恩格尔曼的水绵实验中好氧细菌的作用是检测氧气的释放部位 C.萨顿和摩尔根分别用类比推理法和假说演绎法证明了基因在染色体上 D.预实验可以检验实验设计的科学性和可行性，以免浪费 2.下列有关细胞内元素和化合物的表述，不正确的是（） A.脂质具有构成生物膜、调节代谢和储存能量等生物学功 B.生物体内蛋白质发生水解时，通常需要另一种蛋白质的参与 C.有些膜蛋白具有识别和降低化学反应活化能的作用 D.真核细胞的核酸中，腺嘌呤数量等于胸腺嘧啶数量 3.下列细胞结构与功能的表述，正确的是（） A.植物细胞的骨架是由纤维素组成的网架结构 B.叶绿体基质中三碳化合物的还原需要含磷化合物的参与 C.S型肺炎双球菌通过核孔实现核质间频繁的物质交换和信息交流 D.肾小管上皮细胞的细胞膜上分布着大量的水通道蛋白，是重吸收水、无机盐的通道 4.下列有关种群与群落的叙述，正确的是（） A.斑马在草原上成群活动属于群落的空间特征 B.土壤动物群落不存在分层现象，竹林中竹子高低错落有致存在分层现象 C.性别比例是通过影响种群的出生率和死亡率间接影响种群密度的 D.酵母菌种群数量的变化在时间上形成前后自身对照，所以无需设置对照实验 5.下列有关物质跨膜运输的叙述，正确的是（） A.固醇类激素进入靶细胞的过程属于主动运输 B.蛋白质可经过核孔进入细胞核中，如DNA聚合酶、RNA聚合酶 C.神经元恢复静息电位时，K＋通过离子通道内流 D.O2进入红细胞需要消耗能量 6.有关生态系统的表述，正确的是（） A.保护生物的栖息地，保护生态系统的多样性是保护生物多样性的根本措施 B.分解者是生态系统中唯一能把有机物分解成无机物的成分

卡尔曼滤波计算举例

卡尔曼滤波计算举例 ?计算举例 ?卡尔曼滤波器特性

假设有一个标量系统，信号与观测模型为 [1][][]x k ax k n k +=+[][][] z k x k w k =+其中a 为常数，n [k ]和w [k ]是不相关的零均值白噪声，方差分别为和。 系统的起始变量x [0]为随机变量，其均值为零，方差为。2n σ2 σ[0]x P （1）求估计x [k ]的卡尔曼滤波算法；（2）当时的卡尔曼滤波增益和滤波误差方差。 22 0.9,1,10,[0]10 n x a P =σ=σ==1. 计算举例

根据卡尔曼算法，预测方程为: ??[/1][1/1]x k k ax k k -=--预测误差方差为: 2 2 [/1][1/1]x x n P k k a P k k -=--+σ 卡尔曼增益为: () 1 22 22 22 [][/1][/1][1/1][1/1]x x x n x n K k P k k P k k a P k k a P k k -=--+σ --+σ=--+σ+σ ???[/][/1][]([][/1])??[1/1][]([][1/1])?(1[])[1/1][][]x k k x k k K k z k x k k ax k k K k z k ax k k a K k x k k K k z k =-+--=--+---=---+滤波方程:

()() 2 2222222 222 22 [/](1[])[/1] [1/1]1[1/1][1/1][1/1][1/1]x x x n x n x n x n x n P k k K k P k k a P k k a P k k a P k k a P k k a P k k =--??--+σ=---+σ ?--+σ+σ??σ--+σ = --+σ+σ 滤波误差方差 起始：?[0/0]0x =[0/0][0] x x P P =

光合作用实验设计

生物一轮复习:光合作用实验设计学案 一、光合作用的探究历程 1、海尔蒙特实验结论： 2、普里斯特利实验结论： 3、萨克斯实验 实验步骤：暗处理（目的：） （自变量：） （目的：） （检验产物：） 实验现象： 结论： 变式实验： 某生物小组利用银边天竺葵（叶片边缘部分的细胞中无叶绿体，呈白色）进行了如下实验： ①将银边天竺葵放在黑暗处一昼夜。 ②用不透光的黑纸片从上下两面遮盖在图中C处；用装 有固体氢氧化钠（氢氧化钠可以吸收二氧化碳）的透明 塑料袋将部分枝叶密封。把天竺葵放在光下照射几小时 后，摘下叶片M、N，去掉遮光的黑纸片。 ③将叶片M、N放入装有某溶液的烧杯里，隔水加热，脱 去叶片中的叶绿素。 ④把经过脱色的叶片放入清水中漂洗。 ⑤将漂洗后的叶片放在培养皿里，滴加碘液，观察叶片颜色变化。 请分析回答： ⑴实验前将植株放到黑暗环境中的目的是。 ⑵实验中用于脱色的某溶液是。 ⑶滴加碘液后，发现只有B处变成蓝色，A、C、D处均未变蓝色。则 比较A、B两处，可以说明。 比较B、C两处，可以说明。 比较B、D两处，可以说明。 4、恩格尔曼实验（课本P100） 问题探讨： 1、恩格尔曼为什么采用水绵作为实验材料？ 2、实验中好氧细菌的作用是什么？ 3、为什么甲组要放在没有空气的黑暗环境中? 实验结论：

5、美国鲁宾和卡门实验（同位素标记法） 第一组向植物提供，释放氧气是 第二组向植物提供，释放氧气是 结论： 6、卡尔文循环 用标记CO2，探究碳在光合作用中转化成有机物中碳的途径。光合作用的总反应式： 二、绿叶中色素的提取和分离（课本P97） 1、实验原理：提取原理 分离原理： 2、方法步骤： ①提取绿叶中的色素 二氧化硅的作用：，碳酸钙 ②制滤纸条 ③滤液画线 ④色素分离：（层析液不要没过滤液细线，且用培养皿盖盖上烧杯） ⑤观察结果： 3、问题探讨: (1、春夏叶片为什么是绿色？而秋天树叶为什么会变黄？ (2、为什么秋天叶子会变成红色？ (3、大棚种植蔬菜所用的薄膜为什么一般采用无色透明的？ 4.知识拓展：其他与色素有关的知识 ?1、____是叶绿素合成的必要条件。 ?2、叶绿素的合成都需要_____的催化。 ?3、_______是构成叶绿素的成分。 ?4、__________中的色素通常与光合作用无关。 处理 A B C SiO2（少量）+ + + CaCO3（少量）－+ + 95%乙醇（10毫 + －+ 升） 蒸馏水（10毫升）－+ －

高中生物课本隐性实验

一、光合作用的探究历程 资料一：海尔蒙特的盆栽柳树苗（给予浇水）的实验。 问题：为什么经过五年时间，柳树增长了80多千克，而土壤却只减少了100克的少呢？ 实验结论：光合作用与水和空气有关 英国普里斯特利实验 实验一：将点燃的蜡烛单独放在密闭的玻璃罩内，蜡烛容易熄灭； 将小鼠单独放在玻璃罩内，小鼠容易窒息而死； 实验二：将点燃的蜡烛与绿色植物一起放在一个密闭的玻璃罩内，蜡烛不容易熄灭； 实验三：将小鼠与绿色植物一起放在玻璃罩内，小鼠也不容易窒息而死； 结论：植物能够更新空气。（他没发现光在植物更新空气的作用） 德国萨克斯实验 位不呈蓝色，而不被锡箔覆盖的部位呈蓝色。本实验证明（） ①光合作用需要二氧化碳②光合作用需要光③光合作用 需要叶绿素④光合作用放出氧气⑤光合作用制造淀粉 A.①② B.③⑤ C.②⑤ D.①③ 美国科学家恩格尔曼实验 用水绵进行了光合作用的实验：把载有水绵和好氧细菌临时装 片放在没有空气的黑暗环境里，然后用极细的光束照射水绵， 通过显微镜观察发现，好氧细菌向叶绿体被光束照射到的部位集中；如果上述临时装片完全暴露在光下，好氧细菌则分布在叶绿体所有受光部位的周围。恩格尔曼的实验证明：氧是由叶绿体释放出来的，

叶绿体是绿色植物进行光合作用的场所。 为什么用水绵----水绵的叶绿体呈螺旋式带状，便于观察 为什么用好氧细菌----可以确定释放氧气多的部位 为什么在没有空气的环境中----排除了氧气的干扰 为什么在黑暗环境中----排除了光的干扰 为什么用的是极细的光束----使叶绿体上可分为有光和无光部位形成对照实验；还可使叶绿体上分为光多和光少的部位形成对比实验 为什么临时装片要重新暴露在光下----反过来再一次验证实验结论 恩格尔曼实验结论：氧是由叶绿体发出的,叶绿体是绿色植物进行光合作用的场所 美国科学家鲁宾和卡门做的同位素标记法实验。 首先用氧的同位素18O分别标记H2O和CO2，使它分别成为H218O和C18O2，然后进行两组光合作用的实验：取两支干净的试管，标记为A、B，分别向A、B两试管中加入等量的小球藻，向A试管的小球藻提供H218O和CO2；向B试管的小球藻提供H2O和C18O2。在相同的条件下，对两组光合作用实验释放出的氧气进行分析，实验结果表明，第一组释放的氧全部是18O2，第二组释效的氧全部是O2。 结论：光合作用过程中释放的氧全部来自水。 二、证明DNA是遗传物质的实验 实验思路：实验过程中必须想办法将蛋白质与ＤＮＡ分开，单独、直接地观察它们的作用，才能确定究竟谁是遗传物质。 （一）肺炎双球菌的转化实验 1）.肺炎双球菌的转化过程（格里菲思） 试验目的：研究DNA和蛋白质中谁是遗传物质。 试验原理：S型肺炎球菌能使人患肺炎或使小动物患败血症;R型肺炎球菌对人和动物基本无影响。 发现问题：蛋白质、DNA是遗传物质？ 实验验证：用高温让蛋白质失去活性，看是否还能作为遗传物质。 格里菲斯的实验：

北航卡尔曼滤波课程-捷联惯导静基座初始对准实验

卡尔曼滤波实验报告 捷联惯导静基座初始对准实验 一、实验目的 ①掌握捷联惯导的构成和基本工作原理； ②掌握捷联惯导静基座对准的基本工作原理； ③了解捷联惯导静基座对准时的每个系统状态的可观测性； ④了解双位置对准时系统状态的可观测性的变化。 二、实验原理 选取状态变量为：[]T E N E N U x y x y z X V V δδεεε=ψψψ??，其

中导航坐标系选为东北天坐标系，E V δ为东向速度误差，N V δ为北向速度误差，E ψ为东向姿态误差角，N ψ为北向姿态误差角，U ψ为天向姿态误差角，x ?为东向加速度偏置，y ?为北向加速度偏置，x ε为东向陀螺漂移，y ε为北向陀螺漂移，z ε为天向陀螺漂移。则系统的状态模型为： X AX W =+ (1) 其中， 1112212211 12 1321222331323302sin 000002sin 000000000sin cos 0000sin 000000cos 0000000000000000000000000000000000000000000000000000 0L g C C L g C C L L C C C L C C C L C C C A Ω-? ? ??-Ω????Ω-Ω? ?-Ω????Ω=? ?????? ?????????? ? [00000]E N E N U T V V W W W W W W δδψψψ=，E D V W W δψ 为零均值高斯 白噪声，分别为加速度计误差和陀螺漂移的噪声成分，Ω为地球自转角速度，ij C 为姿态矩 阵n b C 中的元素，L 为当地纬度。 量测量选取两个水平速度误差：[ ]T E N Z V V δδ=，则量测方程为： 10000000000100000000E E N N V X V δηδη???? ??=+???????????? (2) 即Z HX η=+ 其中，H 为量测矩阵，[]T E N ηηη=为量测方程的随机噪声状态矢量，为零均值高 斯白噪声。 要利用基本卡尔曼滤波方程进行状态估计，需要将状态方程和量测方程进行离散化。 系统转移矩阵为： 2323/1111102!3!! n n k k k k k k n T T T I TA A A A n ∞ -----=Φ=++++=∑ (3)

卡尔曼滤波的基本原理及应用

卡尔曼滤波的基本原理及应用卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法，适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。卡尔曼滤波器包括两个主要过程：预估与校正。预估过程主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计，及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计值；校正过程负责反馈，利用测量更新方程在预估过程的先验估计值及当前测量变量的基础上建立起对当前状态的改进的后验估计。这样的一个过程，我们称之为预估－校正过程，对应的这种估计算法称为预估－校正算法。以下给出离散卡尔曼滤波的时间更新方程和状态更新方程。 时间更新方程： 状态更新方程： 在上面式中，各量说明如下： A：作用在X k-1上的n×n 状态变换矩阵 B：作用在控制向量U k-1上的n×1 输入控制矩阵 H：m×n 观测模型矩阵，它把真实状态空间映射成观测空间 P k－：为n×n 先验估计误差协方差矩阵 P k：为n×n 后验估计误差协方差矩阵 Q：n×n 过程噪声协方差矩阵 R：m×m 过程噪声协方差矩阵 I：n×n 阶单位矩阵K k：n×m 阶矩阵，称为卡尔曼增益或混合因数 随着卡尔曼滤波理论的发展，一些实用卡尔曼滤波技术被提出来，如自适应滤波，次优滤波以及滤波发散抑制技术等逐渐得到广泛应用。其它的滤波理论也迅速发展，如线性离散系统的分解滤波（信息平方根滤波，序列平方根滤波，UD 分解滤波），鲁棒滤波（H∞波）。 非线性样条自适应滤波：这是一类新的非线性自适应滤波器，它由一个线性组合器后跟挠性无记忆功能的。涉及的自适应处理的非线性函数是基于可在学习

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告 姓名： 学号： 日期：2015.12.2 实验内容： 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ， ?任选 （1）要求提取两个单频信号； （2）设f f f ?+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 （1） 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。 一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示：

实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式： ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令：()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式： X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= （2） 最小均方（LMS ）算法 Widrow 等人提出的最小均方算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，因此获得了广泛的应用。 LMS 算法的梯度估计值用一条样本曲线进行计算，公式如下：

北航卡尔曼滤波实验报告-GPS静动态滤波实验

卡尔曼滤波实验报告

2014 年 4 月 GPS 静/动态滤波实验 一、实验要求 1、分别建立GPS 静态及动态卡尔曼滤波模型，编写程序对静态和动态GPS 数据进行Kalman 滤波。 2、对比滤波前后导航轨迹图。 3、画出滤波过程中估计均方差(P 阵对角线元素开根号)的变化趋势。 4、思考：① 简述动态模型与静态模型的区别与联系；② R 阵、Q 阵，P0阵的选取对滤波精度及收敛速度有何影响，取值时应注意什么；③ 本滤波问题是否可以用最小二乘方法解决，如果可以，请阐述最小二乘方法与Kalman 滤波方法的优劣对比。 二、实验原理 2.1 GPS 静态滤波 选取系统的状态变量为[ ]T L h λ=X ,其中L 为纬度(deg),λ为经度(deg)，h 为高度 (m)。设()w t 为零均值高斯白噪声，则系统的状态方程为： 310()w t ?=+X (1) 所以离散化的状态模型为： ,111k k k k k W ---=+X X Φ (2) 式中，,1k k -Φ为33?单位阵，k W 为系统噪声序列。 测量数据包括：纬度静态量测值、经度静态量测值和高度构成31?矩阵Z ，量测方程

可以表示为： k k k Z HX V =+ (3) 式中，H 为33?单位阵，k V 为量测噪声序列。 系统的状态模型是十分准确的，所以系统模型噪声方差阵可以取得十分小，取Q 阵零矩阵。 系统测量噪声方差阵R 由测量确定，由于位置量测精度为5m ，采用克拉索夫斯基地球椭球模型，长半径e R 为6378245m ，短半径p R 为6356863m 。所以R 阵为： 2 2 25180()0 05180 ( )0cos()00 5p e R R L ππ ??? ?? ? ??= ??? ? ? ?? ? R (4) 2.2 GPS 动态滤波 动态滤波基于当前统计模型，在地球坐标系下解算。选取系统的状态变量为 T x x x y y y z z z X x v a y v a z v a εεε??=??,其中,,,x x x x v a ε依次为地球坐标系下x 轴上的位置、速度、加速度和位置误差分量，,y z 轴同理。系统的状态模型可以表示为： ()()()()t t t t =++X AX U W (5) 式中，位置误差视为有色噪声，为一阶马尔科夫过程，可表示为： x x x x y y y y z z z z w w w εετεετεετ?=-+????=-+????=-+?? 1 11 (6) 其中，i τ(,,i x y z =)为对应马尔科夫过程的相关时间常数，(,,)i w i x y z =为零均值高斯白噪声。

卡尔曼滤波简介和实例讲解.

卡尔曼，美国数学家和电气工程师。1930年5月 19日生于匈牙利首都布达佩斯。1953年在美国麻省理工学院毕业获理学士学位,1954年获理学硕士学位,1957年在哥伦比亚大学获科学博士学位。1957～1958年在国际商业机器公司(IBM)研究大系统计算机控制的数学问题。1958～1964年在巴尔的摩高级研究院研究控制和数学问题。1964～1971年到斯坦福大学任教授。1971年任佛罗里达大学数学系统理论研究中心主任，并兼任苏黎世的瑞士联邦高等工业学校教授。1960年卡尔曼因提出著名的卡尔曼滤波器而闻名于世。卡尔曼滤波器在随机序列估计、空间技术、工程系统辨识和经济系统建模等方面有许多重要应用。1960年卡尔曼还提出能控性的概念。能控性是控制系统的研究和实现的基本概念，在最优控制理论、稳定性理论和网络理论中起着重要作用。卡尔曼还利用对偶原理导出能观测性概念，并在数学上证明了卡尔曼滤波理论与最优控制理论对偶。为此获电气与电子工程师学会(IEEE)的最高奖──荣誉奖章。卡尔曼著有《数学系统概论》(1968)等书。 什么是卡尔曼滤波 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼

滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。 释文：卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。 卡尔曼滤波的应用 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表.

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告 ： 学号： 日期：2015.12.2 实验容： 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=，()t s 是宽带信号，A ，B ，1f ，2f ， ?任选 （1）要求提取两个单频信号； （2）设f f f ?+=12，要求提取单频信号()t f 22cos π，研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分，它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下，自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数，使得滤波器的特性随信号和噪声的变化，以达到最优滤波的效果，解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 （1） 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波，就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成：滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应，达到最优滤波，此算法适用于平稳和非平稳随机信号，并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示： 实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构，其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式： ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应，令： ()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示，上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出，适用于自适应线性组合器，也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式： X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= （2） 最小均方（LMS ）算法 Widrow 等人提出的最小均方算法，是用梯度的估计值代替梯度的精确值，这种算法简单易行，因此获得了广泛的应用。

北航卡尔曼滤波实验报告_GPS静动态滤波实验

卡尔曼滤波实验报告 2014 年 4 月 GPS静/动态滤波实验 一、实验要求 1、分别建立GPS静态及动态卡尔曼滤波模型，编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2、对比滤波前后导航轨迹图。

3、画出滤波过程中估计均方差(P 阵对角线元素开根号)的变化趋势。 4、思考：① 简述动态模型与静态模型的区别与联系；② R 阵、Q 阵，P0阵的选取对滤波精度及收敛速度有何影响，取值时应注意什么；③ 本滤波问题是否可以用最小二乘方法解决，如果可以，请阐述最小二乘方法与Kalman 滤波方法的优劣对比。 二、实验原理 2.1 GPS 静态滤波 (deg) 度(m) (1) 所以离散化的状态模型为： (2) 可以表示为： (3) 矩阵。 5m ，采用克拉索夫斯基地球 6378245m 6356863m (4) 2.2 GPS 动态滤波 动态滤波基于当前 统计模型，在地球坐标系下解算。选取系统的状态变量为 (5)

式中，位置误差视为有色噪声，为一阶马尔科夫过程，可表示为： ε τεετεετ-=- =-1 1 (6) 白噪声。 (7) (8) 系统噪声为： (9) 量测量为纬度动态量测值、经度动态量测值、高度和三向速度量测值。由于滤波在地球 坐标系下进行，为了简便首先将纬度、经度和高度转化为三轴位置坐标值，转化方式如下： (10) 量测方程为： (11)

综上，离散化的Kalman滤波方程为： (12) 离散化的系统噪声协方差阵为： 2 [ π ?] ? k x = +<0 “当前”加速度 (13) 离散化量测噪声协方差阵为：diag = R 三、实验结果 3.1 GPS静态滤波

学前比较教育名词解释复习课程

学前比较教育名词解 释

学前比较教育复习要点(名词解释) 绪论 1、朱利安: 1817年，法国教育家朱利安了，出版了《比较教育的研究计划与初步意见》，奠定了“比较教育之父”的地位。 2、区域研究：区域研究是指以国家或地区为单位，对学前教育的制度和实践进行研究。 3、整体研究：整体研究是对某个国家或地区学前教育的各个方面进行全面的，综合的，纵横交错的研究。 4、局部研究：局部研究是对某个国家或地区的学前教育的某个方面进行个别的，深入的，剖面的研究。 5、问题研究：问题研究是对两个以上国家或地区的学前教育制度和学前教育实践进行的比较研究。 6、专题比较：专题比较是把各个国家的同一类学前教育问题并列在一起进行比较研究，就这一类问题从比较是找出各国的不同特点和共同趋势。 7、总体比较：总体比较是对世界各国学前教育的历史、现状和未来发展趋势作全面的综合比较研究，揭示各国学前教育制度和学前教育实践的总的特点和发展趋势。

英国 8、费舍法案：1918年，英国国会通过《费舍法案》，正式将保育学校纳入国民教育制度中，并把保育学校的设立和援助工作全部委托给地方教育当局，规定除伙食费和医疗费以外，对保育学校学生实行免费入学，并对13所政府承认的保育学校实行国库补助。 9、哈多报告（关于幼儿学校以及保育学校的报告）：1933年，英国颁布了《哈多报告》，这是推动英国幼儿教育理论和实践发展的极为重要的文献。 10、《普洛登报告书》：60年代后期，在初、中等教育的压力有所减轻以后，政府发布了《普洛登报告书》。该报告非常重视幼小衔接的问题，特别关注5岁以下儿童的教育，并对发展幼儿教育提出了许多具体建议。 11、幼儿凭证计划：1995年，“幼儿凭证计划”规定发给家长1100英镑的凭证以支付幼儿教育的费用，使全国每个愿进学前教育机构的，年龄在4岁以上的儿童都能接受3个月的、高质量的学前教育。 法国

2.28学生版教材基础实验

化州市实验中学高三生物二轮学案 （2月28日学案）教材基础实验 命题：谢文汉校对：陈艳飞 一、自主学习?知识梳理 熟记教材实验识记部分 二、合作探究?成果展示 任务一、观察类实验和鉴定提取类实验 1. 下列有关观察类实验的叙述错误的是 A. 用紫色洋葱鳞片叶外表皮作为实验材料，观察植物细胞的质壁分离 B. 观察洋葱根尖细胞的有丝分裂，需用染色剂对细胞结构染色 C. 只有在保持细胞活性的条件下，通过苏丹川染色才能观察花生种子子叶细胞中的脂肪 D. 观察叶绿体实验，细胞需保持生活状态，但无需染色 2. 观察细胞结构时，下列说法正确的是 A. 低倍镜下物像清晰，换高倍镜后视野变暗，应首先调节细准焦螺旋 B. 用光学显微镜观察人体口腔上皮细胞，可以观察到核糖体和中心体 C. 观察黑藻叶临时装片时，若光线太亮，则应改用凹面反光镜、小光圈 D. 若视野中有异物，转动物镜和移动装片异物均不动，则异物在目镜上 3. 下列有关“绿叶中色素的提取和分离”实验的叙述，正确的是 A. 提取色素前，将菠菜绿叶用清水浸泡清洗，提取效果会更好 B. 收集的色素提取液在适宜的光照下能进行光反应产生氧气 C. 光合色素易溶于无水乙醇，但层析液不可用无水乙醇替代 D. 胡萝卜素位于滤纸条的最上方，是因为其随提取液扩散最快

任务二、探究类实验和调查类实验 4?为探究影响酶活性的因素，某同学设计了以下实验方案。下列有关 叙述不正确的是 试管 底物和试剂 实验条件 甲 1 cm 啲蛋白块+4 mL 胃蛋白酶溶液 37吃水浴 乙i 1 cm 啲蛋白块+4 mL 胃蛋白酶溶液 70 °C 水浴 丙 1 oil 啲蛋白块+4 mb 胃蛋白酶溶液 0弋水浴 A. 该实验中pH 属于无关变量，故三支试管的pH 应相同且适宜 B. 检测该实验的结果可选用双缩脲试剂 C. 该实验的自变量为温度 D. 该实验的观测指标是相同时间内蛋白块的变化情况 （或蛋白块消失所用的时 间） 5. 某科研小组为探究酵母菌的细胞呼吸方式，进行了如图所示实验 （假设细胞呼 吸产生的热量不会使瓶中气压升高），开始时溴麝香草酚蓝水溶液的颜色基本不 变，反应一段时间后溶液颜色由蓝逐渐变绿，直至变黄。下列有关分析正确的是 A. 实验过程中酵母菌细胞呼吸释放的 CO2全部来自线粒体 酵母菌 含玄标记 的 ,4€出皿 的 培养液 漠麝香草酚 蓝水溶液

实验部分

实验部分 一、单项选择题： 1．下列相关科学实验与方法的叙述准确的是 A．恩格尔曼用同位素标记法证明叶绿体是光合作用的场所 B．证明DNA实行半保留复制的实验应用了放射性同位素示踪技术 C．研磨苹果获取还原性糖、研磨剪碎的绿叶提取色素都要添加SiO2和CaCO3粉末 D．艾弗里采用放射性同位素标记法，证明了遗传物质是DNA 2. 下列相关实验的叙述，准确的是 B．用高倍显微镜观察线粒体时，需用甲基绿染色 C．若用变黄的叶片做叶绿体色素的提取和分离实验，滤纸条下方两条色素带会很淡 D．观察洋葱根尖细胞有丝分裂，将染色后的根尖置于载玻片上，盖上盖玻片即可镜检 3.实验材料的选择关系到实验的成败，下列相关实验材料选择不．准确的是（） A.选用苹果汁，检测生物组织中的还原糖 B.选用洋葱根尖，观察植物细胞的减数分裂 C.选用紫色洋葱鳞片叶外表皮，观察植物细胞的质壁分离 D.选用哺乳动物成熟的红细胞，体验制备细胞膜的方法 4．某小组实行观察洋葱根尖分生组织细胞有丝分裂的实验，下列关于该实验的叙述准确的是A．盐酸和酒精混合液主要起固定作用 B．碱性染料吡罗红可用于染色体染色 C．在高倍显微镜下可观察到分裂末期细胞内的细胞板向四周扩展形成新的细胞壁 D．细胞内染色体的存有状态可作为判断有丝分裂各时期的依据 5.下列实验操作能够达到预期结果的是 A.在“观察根尖分生组织细胞的有丝分裂”实验中，统计每一时期细胞数占技术细胞总数的比例，能比较细胞周期各时期的时间长短 B.在“探究细胞大小与物质运输的关系”实验中，计算紫红色区域的体积与整个琼脂块的体积之比，能反应NaOH进入琼脂块的速率。 C.在“探究培养液中酵母菌种群数量变化”实验中，培养起内共三次取样测定密度，即可准确绘制酵母菌种群增长曲线 D.在“探究a-萘乙酸促动插条生根的最适浓度”实验中，用高浓度的a-萘乙酸溶液浸泡插条基部一天后，观察生根情况以确定最适浓度。 6. 某同学以新鲜洋葱鳞片叶内表皮为材料，经不同处理和染色剂染色，用高倍显微镜观察。下列描述准确的是 A．经吡罗红甲基绿染色，可观查到红色的细胞核 B．经吡罗红甲基绿染色，可观查到绿色的细胞质C．经健那绿染色，可观察到蓝绿色颗粒状的线粒体D．经苏丹Ⅲ染色，可观察到橘黄色颗粒状蛋白质7.．某小组实行观察洋葱根尖分生组织细胞有丝分裂的实验，下列关于该实验的叙述准确的是 A．盐酸和酒精混合液主要起固定作用 B．碱性染料吡罗红（派洛宁）可用于染色体染色 C．观察到分裂末期细胞内细胞板向四周扩展形成新的细胞壁 D．细胞内染色体的存有状态可作为判断有丝分裂各时期的依据 8. 下列关于“DNA粗提取与鉴定实验”的叙述，准确的是 A. 洗涤剂能瓦解细胞膜并增加DNA 在NaCl 溶液中的溶解度 B. 将DNA 丝状物放入二苯胺试剂中沸水浴后冷却变蓝 C. 常温下菜花匀浆中有些酶类会影响DNA 的提取 D. 用玻棒缓慢搅拌滤液会导致DNA 获得量减少 9．下列关于实验技术的叙述，准确的是

卡尔曼滤波与组合导航课程报告

卡尔曼滤波与组合导航》课程实验报告 实验 捷联惯导 /GPS 组合导航系统静态导航实验 实验序号 3 姓名 陈星宇 系院专业 17 班级 ZY11172 学号 ZY1117212 日期 2012-5-15 指导教师 宫晓琳 成绩 、实验目的 ① 掌握捷联惯导 /GPS 组合导航系统的构成和基本工作原理； ②掌握采用卡尔曼滤波方法进行捷联惯导 /GPS 组合的基本原理； ③掌握捷联惯导 /GPS 组合导航系统静态性能； ④了解捷联惯导 /GPS 组合导航静态时的系统状态可观测性； 、实验原理 （ 1）系统方程 X FX GW 系统噪声矢量由陀螺仪和加速度计的随机误差组成，表达式为： 2）量测方程 和 H 分别为捷联解算与 GPS 的东向速度、北向速度、天向速度、纬度、经度和高度之 差；量测矩阵 H H V H P T ，H P 03 6 diag R M H, （R N H ）cos L, 036 ， H V 033 diag 1, 1, 1 039 ，v v V E v V N v V U v L v v H 为量测噪声。 量测噪声 v E v N T v U L h x y z x y z 其中， E 、 N 、 U 为数学平台失准角； v E 、 v N 、 v U 分别为载体的东向、北向和天向速度误差； L 、 、 h 分别为纬度误差、经度误差和高度误差； x 、 y 、 z 、 x 、 y 、 z 分别为陀螺随 机常值漂移和加速度计随机常值零偏。（下 标 系统的噪声转移矩阵 G 为： E 、N 、 U 分别代表东、北、天） C b n 3 3 0 9 3 3 3 C n C b 9 3 15 6 系统的状态转移矩阵 w w w w F 组成内容为： w z F 06N 9 F S F M ，其中 F N 中非零元素为可由惯导误差模型获得。 F S C b n 3 3 0 3 3 3 3 C b n 3 3 96 量测变量 z V E V N V U L H ， ， V E 、 V N 、 V U 、 L 、 X U

卡尔曼滤波算法及MATLAB实现

基于matlab的卡尔曼信号滤波设计 卡尔曼滤波的基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 语音信号在较长时间内是非平稳的，但在较短的时间内的一阶统计量和二阶统计量近似为常量，因此语音信号在相对较短的时间内可以看成白噪声激励以线性时不变系统得到的稳态输出。假定语音信号可看成由一AR模型产生： 时间更新方程： 测量更新方程： K(t)为卡尔曼增益，其计算公式为： 其中 、分别为过程模型噪声协方差和测量模型噪声协方差，测量协方差可以通过观测得到， 则较难确定，在本实验中则通过与两者比较得到。 由于语音信号短时平稳，因此在进行卡尔曼滤波之前对信号进行分帧加窗操作，在滤波之后对处理得到的信号进行合帧，这里选取帧长为256，而帧重叠个数为128； 下图为原声音信号与加噪声后的信号以及声音信号与经卡尔曼滤波处理后的信号：

原声音信号与加噪声后的信号 原声音信号与经卡尔曼滤波处理后的信号 MATLAB程序实现如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%基于LPC全极点模型的最大后验概率估计法,采用卡尔曼滤波%%%%%%%%%%%%%% clear; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%加载声音数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% loadvoice.mat y=m1(2,:); x=y+0.08*randn(1,length(y)); %%%%%%%%%%%%%%%原声音信号和加噪声后的信号%%%%%%%%%%%%%%% figure(1); subplot(211);plot(m1(1,:),m1(2,:));xlabel('时间');ylabel('幅度');title('原声音信号'); subplot(212);plot(m1(1,:),x);xlabel('时间');ylabel('幅度');title('加噪声后的信号');

北航卡尔曼滤波实验报告-GPS静动态滤波实验

卡尔曼滤波实验报告 2014 年4 月 GPS静/动态滤波实验 一、实验要求 1、分别建立GPS静态及动态卡尔曼滤波模型，编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2、对比滤波前后导航轨迹图。

3、画出滤波过程中估计均方差(P 阵对角线元素开根号)的变化趋势。 4、思考：① 简述动态模型与静态模型的区别与联系；② R 阵、Q 阵，P0阵的选取对滤波精度及收敛速度有何影响，取值时应注意什么；③ 本滤波问题是否可以用最小二乘方法解决，如果可以，请阐述最小二乘方法与Kalman 滤波方法的优劣对比。 二、实验原理 GPS 静态滤波 选取系统的状态变量为[ ]T L h λ=X ,其中L 为纬度(deg),λ为经度(deg)，h 为高度(m)。设()w t 为零均值高斯白噪声，则系统的状态方程为： 31 0()w t ?=+&X (1) 所以离散化的状态模型为： ,111k k k k k W ---=+X X Φ (2) 式中，,1k k -Φ为33?单位阵，k W 为系统噪声序列。 测量数据包括：纬度静态量测值、经度静态量测值和高度构成31?矩阵Z ，量测方程 可以表示为： k k k Z HX V =+ (3) 式中，H 为33?单位阵，k V 为量测噪声序列。 系统的状态模型是十分准确的，所以系统模型噪声方差阵可以取得十分小，取Q 阵零矩阵。 系统测量噪声方差阵R 由测量确定，由于位置量测精度为5m ，采用克拉索夫斯基地球椭球模型，长半径e R 为6378245m ，短半径p R 为6356863m 。所以R 阵为： 22 25180()0 05180 ( )0cos()00 5p e R R L ππ ??? ?? ? ??= ??? ? ? ?? ? R (4) GPS 动态滤波 动态滤波基于当前统计模型，在地球坐标系下解算。选取系统的状态变量为 T x x x y y y z z z X x v a y v a z v a εεε??=??,其中,,,x x x x v a ε依次为地球坐标系下x 轴上的位置、速度、加速度和位置误差分量，,y z 轴同理。系统的状态模型可以表示为： ()()()()t t t t =++X AX U W & (5) 式中，位置误差视为有色噪声，为一阶马尔科夫过程，可表示为：

高中生物书上全部人名和事迹

必修一——分子与细胞 施莱登、施旺[德国]——细胞学说 耐格里——观察多种植物分生区新细胞的形成。 魏尔肖——总结出“细胞通过分裂产生新细胞” 维萨里——《人体构造》揭示了人体在器官水平的结构 比夏——组织构成。 列文虎克——用显微镜观察植物的木栓组织，命名细胞 克劳德——摸索出采用不同的转速对破碎的细胞进行离心的方法 德蒂夫——溶酶体 帕拉德——核糖体和线粒体 欧文顿——膜是由脂质组成的 罗伯特森——在电镜下看到了细胞膜清晰的暗—亮—暗的三层结构。桑格和尼克森——提出了流动镶嵌模型 阿格雷——水分子通道蛋白 斯帕兰扎尼——鹰与金属笼 巴斯德——发酵是由于酵母细胞的存在 李比希——发酵是由酵母菌的某种物质 毕希纳——酿酶 萨姆纳——脲酶是蛋白质 拉瓦锡——研究呼吸作用 普里斯特利[英国]——钟罩—没有发现光在植物更新空气中的作用,而是将空气的更新归因于植物的生长

英格豪斯[荷兰]——普里斯特利的试验只有在阳光照射下才能成功,只有绿叶才能更新污浊的空气。 梅耶[德国]——指出植物光合作用时，把光能转化成化学能储存起来。 萨克斯[德国]——证明了光合作用的产物除了氧气外还有淀粉。 恩格尔曼[美国]——叶绿体的功能实验——好氧细菌 鲁宾和卡门[美国]——证明了光合作用释放的氧气来自水。 卡尔文——小球藻——探明了二氧化碳的碳在光合作用中转化成有机物中碳的途径。 斯图尔德[美国]——植物组培第一人 必修二——遗传与进化 孟德尔——发现生物遗传规律 魏斯曼——预言减数分裂 萨顿[美国]——用蝗虫作材料,研究精子和卵细胞的形成过程；并由此推论：基因是由染色体携带者从亲代传递给下一代的，也就是说，基因就在染色体上，一位基因和染色体行为存在着明显的平行关系。摩尔根——果蝇（红眼白眼）——用实验证明了基因在染色体上。道尔顿——色盲症的发现 格里菲斯[英国]——已经被加热杀死的S型细菌中，必然含有某种促成这一转化的活性物质——“转化因子”，这种转化因子将无毒性的R型活细菌转化为有毒性的S型活细菌。

实验报告-卡尔曼滤波解剖

数字信号处理实验报告 姓名：任伟平 专业: 通信与信息系统 学号: 2015111806 日期：2015.11 实验内容 任务一： 一连续平稳的随机信号()t x ，自相关函数()t x e r -=τ，信号()t x 为加性噪声所干扰，噪 声是白噪声，测量值的离散值()k z 为已知，s T s 02.0=，-3.2，-0.8，-14，-16，-17，-18，-3.3，-2.4，-18，-0.3，-0.4，-0.8，-19，-2.0，-1.2，-11，-14，-0.9，-0.8，10，0.2，0.5，-0.5，2.4，-0.5，0.5，-13，0.5，10，-12，0.5，-0.6，-15，-0.7，15，0.5，-0.7，-2.0，-19，-17，-11，-14，自编卡尔曼滤波递推程序，估计信号()t x 的波形。 任务二： 设计一维纳滤波器。 （1）产生三组观测数据：首先根据()()()n w n as n s +-=1产生信号()n s ，将其加噪（信噪比分别为20dB ，10dB ，6dB ），得到观测数据() n x 1，() n x 2，() n x 3。 （2）估计() n x i ， 1=i ，2，3的AR 模型参数。假设信号长度为L ，AR 模型阶数为N ，分析实验结果，并讨论改变L ，N 对实验结果的影响。 实验任务一 1. 卡尔曼滤波原理 1.1 卡尔曼滤波简介

早在20世纪40年代，开始有人用状态变量模型来研究随机过程，到60年代初，由于空间技术的发展，为了解决对非平稳、多输入输出随机序列的估计问题，卡尔曼提出了递推最优估计理论。它用状态空间法描述系统，由状态方程和量测方程所组成，即知道前一个状态的估计值和最近一个观测数据，采用递推的算法估计当前的状态值。由于卡尔曼滤波采用递推法，适合于计算机处理，并且可以用来处理多维和非平稳随机信号，现已广泛应用于很多领域，并取得了很好的结果。卡尔曼滤波一经出现，就受到人们的很大重视，并 在实践中不断丰富和完善，其中一个成功的应用是设计运载体的高精度组合导航系统。卡尔曼滤波具有以下的特点: （1）算法是递推的，且状态空间法采用在时域内设计滤波器的方法，因而适用于多维随机过程的估计；离散型卡尔曼算法适用于计算机处理。 （2）用递推法计算，不需要知道全部过去的值，用状态方程描述状态变量的动态变化规律，因此信号可以是平稳的，也可以是非平稳的，即卡尔曼滤波适用于非平稳过程。 （3）卡尔曼滤波采取的误差准则仍为估计误差的均方值最小。 1.2 卡尔曼滤波的状态方程和测量方程 假设某系统k 时刻的状态变量为k x ，状态方程和量测方程（输出方程）表示为 k k k k k k k k v x C y w x A x +=+=---111 其中，k x 是状态变量；1-k w 表示输入信号是白噪声；k v 是观测噪声；k y 是观测数据。 为了推导简单，假设状态变量的增益矩阵A 不随时间发生变化，k w ，k v 都是均值为零的正态白噪声，方差分别是k Q 和k R ，并且初始状态与k w ，k v 都不相关，γ表示相关系数。即： [][]kj k v v k v k k kj k w w k w k k R R v E v Q Q w E w j k j k δγσδγσ======,2 ,2 ,,0:,,0: 其中 ?? ?≠==j k j k kj 01 δ 1.3 卡尔曼滤波的递推算法