库卡KRC4:更高效、更安全、更灵活，最重要的是更智能化。将安全控制、机器人控制、逻辑控制、运动控制和工艺流程控制集成于一套控制系统中，在最小的空间内实现最大化的性能。

PcVue10.0的新工具，应用项目架构和应用项目资源管理器适用于从应用项目开发人员到一般操作员的所有用户。它们能够使您在最大程度上优化从设计到测试以及从维护到重新开发的应用过程时间。法国彩虹计算机公司上海代表处是法国彩虹计算机公司（ARC INFORMATIQUE）在中国的分支机构。ARC INFORMATIQUE于1981年成立于法国巴黎，一直致力于研发先进的HMI/SCADA软件系统。

线性系统的经典辨识方法    13.1 脉冲响应的确定方法――相关法    13.2 伪随机二式序列――M序列的产生及其性质    13.3 用M序列辨识线性系统的脉冲响应    13.4 由脉冲响应求传递函数  线性系统的经典辨识包括频率响应法、阶跃响应法和脉冲响应法。其中用得最多的是脉冲响应法。这是因为脉冲响应容易获得，只要在系统的输入端输入单位脉冲信号，则在输出端可得脉冲响应的方法不影响系统的正常工作。实际上，用工程的方法产生理想的脉冲函数是难以实现的，所以在辨识中不用脉冲函数作为系统的输入信号，而用一种称之为M序列的伪随机信号作为试验信号，再用相关处理测试结果，可很方便地得到系统的脉冲响应。因此脉冲响应法得到广泛的应用。伪随机测试信号是六十年代发展起来的一种用于系统辨识的测试信号，这咱信号的抗干扰性能强；为获得同样的信号量，对系统正常运行的干扰程度比其他测试信号低。目前已有用来做这种试验的专用设备。如果系统设备有数字计算机在线工作，伪随机测试信号可用计算机产生。实践证明，这是一种很有效的方法，特别对过渡过程时间长的系统，优点更为突出。

最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

作为机器视觉及读码行业的专家，康耐视的各种技术一直走在整个行业的前列，在2014年开年之际，让我们来回顾一下2013年康耐视公司的一些前沿技术。如果你还不了解这些技术，那么你就OUT啦！

近日，第十五届“NIDays全球图形化系统设计盛会”在上海隆重举行。这也是NI进入中国15年以来，连续每年举办的年度盛会，并保留和延续着其持续的工程创新的基因。正如NI大中华区总裁陈大庞在开场中所说，NI在中国十五年，致力于推广图形化系统设计平台之上的创新，而创新是NI赖以生存之本，是工程师立足的基石，是“科技兴国”的必要条件。

研祥2013年创新技术盛会暨20周年感恩会城市巡回活动

研华科技创立于1983年，是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商，提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华同时也是Intel嵌入式与通讯联盟 (Embedded & Communications Alliance) Premier Member，通过与解决方案伙伴的密切合作，为各种工业应用提供完整的解决方案。研华拥有6000多名专职员工，在20个国家、91个主要城市之间形成了一个广泛的技术支持和营销网络，因此可以为全球的客户提供快速的上市服务。研华 AT Corp更多信息，请查询www.advantech.com.cn

最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

高性能的机器往往需要专门的控制算法，以及与传感器和视觉系统的高级同步技术。使用固定功能的运动控制器和驱动器，这些要求可能会很困难或不可能实现，而且不可能总是使用定制的技术。NI SoftMotion则是一种替代方法。这是一个基于可配置的现成硬件，具有开放式、模块化特点的运动控制架构。此网络教程概述了如何使用NI SoftMotion实现专业、高性能的系统，比起传统方法更加有效。