କମିନ୍ସ QSK ଡିଜେଲ ଇଞ୍ଜିନ୍ ଅଂଶ ପାଇଁ ପ୍ରେସର ସେନ୍ସର 3408560 |
ବିବରଣୀଗୁଡିକ
ମାର୍କେଟିଂ ପ୍ରକାର:ଗରମ ଉତ୍ପାଦ 2019
ଉତ୍ପତ୍ତି ସ୍ଥାନ:ଜେଜିଆଙ୍ଗ, ଚୀନ୍
ବ୍ରାଣ୍ଡ ନାମ:ଫ୍ଲାଇଙ୍ଗ୍ ବୁଲ୍ |
ୱାରେଣ୍ଟି:1 ବର୍ଷ
ଭାଗ ନଂ:3408560
ପ୍ରକାର:ପ୍ରେସର ସେନସର
ଗୁଣବତ୍ତା:ଉଚ୍ଚ-ଗୁଣବତ୍ତା |
ବିକ୍ରୟ ପରେ ସେବା ପ୍ରଦାନ:ଅନଲାଇନ୍ ସମର୍ଥନ
ପ୍ୟାକିଂ:ନିରପେକ୍ଷ ପ୍ୟାକିଂ |
ବିତରଣ ସମୟ:5-15 ଦିନ |
ଉତ୍ପାଦ ପରିଚୟ
ବିଭିନ୍ନ ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପଦ୍ଧତି ଅନୁଯାୟୀ, ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ ସିଷ୍ଟମର ତିନୋଟି ସ୍ଥାପତ୍ୟ ଅଛି: ବଣ୍ଟିତ, କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ଏବଂ ହାଇବ୍ରିଡ୍ |
1) ବଣ୍ଟିତ: ପ୍ରଥମେ, ସ୍ independent ାଧୀନ ସେନ୍ସର ଦ୍ୱାରା ପ୍ରାପ୍ତ ମୂଳ ତଥ୍ୟ ସ୍ଥାନୀୟ ଭାବରେ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ହୁଏ, ଏବଂ ତା’ପରେ ଫଳାଫଳଗୁଡିକ ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ ସେଣ୍ଟରକୁ ବୁଦ୍ଧିମାନ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଏବଂ ଚୂଡ଼ାନ୍ତ ଫଳାଫଳ ପାଇବା ପାଇଁ ମିଶ୍ରଣ ପାଇଁ ପଠାଯାଏ | ଯୋଗାଯୋଗ ବ୍ୟାଣ୍ଡୱିଡଥ୍, ଦ୍ରୁତ ଗଣନା ବେଗ, ଭଲ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟତା ଏବଂ ନିରନ୍ତରତା ପାଇଁ ବଣ୍ଟିତ କମ୍ ଚାହିଦା ଅଛି, କିନ୍ତୁ ଟ୍ରାକିଂ ସଠିକତା କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ତୁଳନାରେ ବହୁତ କମ୍ ଅଟେ | ବଣ୍ଟିତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ସଂରଚନାକୁ ମତାମତ ସହିତ ବଣ୍ଟିତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ସଂରଚନାରେ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇପାରେ ଏବଂ ମତାମତ ବିନା ବଣ୍ଟିତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ସଂରଚନାକୁ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇପାରେ |
)) କେନ୍ଦ୍ରୀୟକରଣ: ପ୍ରତ୍ୟେକ ସେନସର ଦ୍ୱାରା ମିଳିଥିବା କ raw ୍ଚା ତଥ୍ୟକୁ ସିଧାସଳଖ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପାଇଁ କେନ୍ଦ୍ରୀୟ ପ୍ରୋସେସରକୁ ପଠାଏ, ଯାହା ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ଅନୁଭବ କରିପାରିବ | ଏହାର ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣର ସଠିକତା ଅଧିକ ଏବଂ ଏହାର ଆଲଗୋରିଦମ ନମନୀୟ, କିନ୍ତୁ ଏହାର ଅସୁବିଧା ପ୍ରୋସେସର୍, କମ୍ ବିଶ୍ୱସନୀୟତା ଏବଂ ବଡ଼ ଡାଟା ଭଲ୍ୟୁମ୍ ପାଇଁ ଉଚ୍ଚ ଆବଶ୍ୟକତା, ତେଣୁ ଏହା ହୃଦୟଙ୍ଗମ କରିବା କଷ୍ଟକର;
3) ହାଇବ୍ରିଡ୍: ହାଇବ୍ରିଡ୍ ମଲ୍ଟି ସେନ୍ସର ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ framework ାଞ୍ଚାରେ, କିଛି ସେନ୍ସର କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ମୋଡ୍ ଗ୍ରହଣ କରନ୍ତି, ଏବଂ ଅବଶିଷ୍ଟ ବଣ୍ଟିତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ମୋଡ୍ ଗ୍ରହଣ କରନ୍ତି | ହାଇବ୍ରିଡ୍ ଫ୍ୟୁଜନ୍ framework ାଞ୍ଚାରେ ଦୃ strong ଆଡାପ୍ଟାବିଲିଟି ଅଛି, କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ଏବଂ ବିତରଣର ସୁବିଧାକୁ ଧ୍ୟାନରେ ରଖି ଏହାର ଦୃ strong ସ୍ଥିରତା ଅଛି | ହାଇବ୍ରିଡ୍ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ମୋଡ୍ ର ଗଠନ ପ୍ରଥମ ଦୁଇଟି ଫ୍ୟୁଜନ୍ ମୋଡ୍ ତୁଳନାରେ ଅଧିକ ଜଟିଳ, ଯାହା ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ଗଣନା ମୂଲ୍ୟ ବ increases ାଇଥାଏ |
କଲମାନ ଫିଲ୍ଟର (KF)
କଲମାନ ଫିଲ୍ଟର ଦ୍ୱାରା ସୂଚନା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସାଧାରଣତ pred ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ଏବଂ ସଂଶୋଧନ ଅଟେ | ଏହା କେବଳ ଏକ ସରଳ ଏବଂ କଂକ୍ରିଟ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ନୁହେଁ, ମଲ୍ଟି ସେନ୍ସର ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜିର ଭୂମିକାରେ ଏକ ଅତ୍ୟନ୍ତ ଉପଯୋଗୀ ସିଷ୍ଟମ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଯୋଜନା | ବାସ୍ତବରେ, ଏହା ସୂଚନା ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣର ଅନେକ ସିଷ୍ଟମର ପଦ୍ଧତି ସହିତ ସମାନ | ଗାଣିତିକ ପୁନରାବୃତ୍ତି ପୁନରାବୃତ୍ତି ହିସାବ ମାଧ୍ୟମରେ ଫ୍ୟୁଜ୍ ହୋଇଥିବା ତଥ୍ୟ ପାଇଁ ଏହା ଏକ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ପରିସଂଖ୍ୟାନିକ ଉତ୍କୃଷ୍ଟ ଆକଳନ ପ୍ରଦାନ କରେ, କିନ୍ତୁ ଏହା ଅଳ୍ପ ସଂରକ୍ଷଣ ସ୍ଥାନ ଏବଂ ଗଣନା ଆବଶ୍ୟକ କରେ, ତେଣୁ ଏହା ସୀମିତ ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସ୍ଥାନ ଏବଂ ଗତି ସହିତ ପରିବେଶ ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ | KF କୁ ଦୁଇ ପ୍ରକାରରେ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇପାରେ: ବଣ୍ଟିତ କଲମାନ ଫିଲ୍ଟର (DKF) ଏବଂ ବର୍ଦ୍ଧିତ କଲମାନ ଫିଲ୍ଟର (EKF) | DKF ଡାଟା ଫ୍ୟୁଜନ୍ କୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ବିକେନ୍ଦ୍ରୀକରଣ କରିପାରେ, ଯେତେବେଳେ EKF ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ତ୍ରୁଟି ଏବଂ ସୂଚନା ଫ୍ୟୁଜନ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଅସ୍ଥିରତାକୁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଭାବରେ ଦୂର କରିପାରିବ |