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7.2.2 捷联惯性导航技术

7.2.3 捷联惯性导航初始对准算法

7.2.4 捷联惯性导航系统的卡尔曼滤波方程

7.2.5 捷联惯性导航系统里程轮组合导航系统的信息融合

7.2.6 管道地理坐标的终止点校正算法

7.2.7 磁标记在长输管道内检测中的应用

7.2.8 IMU传感器原始数据去噪效果的评价方法

7.3 管道惯性测绘内检测典型工程实验

7.3.1 实验系统概述

7.3.2 典型实验及简要分析

第8章 管道漏磁内检测数据处理方法

8.1 基于FPGA的多通道高速数据采集系统

8.1.1 现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的特点和设计流程

8.1.2 基于FPGA的多通道高速数据采集系统概述

8.1.3 系统硬件设计

8.2 数据压缩方法

8.2.1 数据压缩方法分析

8.2.2 编码的基本理论和实现方法

8.2.3 管道漏磁检测数据的检测无损压缩方法

8.2.4 压缩算法的FPGA实现

第9章 管道漏磁内检测缺陷量化方法

9.1 漏磁内检测中的正问题和反问题

9.2 多变量统计分析方法

9.2.1 曲线拟合基本理论

9.2.2 管道漏磁曲线拟合的MATLAB实现

9.2.3 共轭梯度迭代法在管道漏磁内检测缺陷量化中的应用

9.3 神经网络量化方法

9.3.1 BP神经网络的结构及算法

9.3.2 基于BP神经网络的缺陷量化

9.4 支持向量机量化方法

9.4.1 支持向量机基础理论

9.4.2 LIBSVM支持向量机工具

9.4.3 支持向量机缺陷量化

0章 管道漏磁内检测工程项目的实施

10.1 内检测器检测作业

10.1.1 检测前的准备工作

10.1.2 内检测器现场调试

10.1.3 检测器的投放

10.1.4 检测器的跟踪

10.1.5 检测器的接收

10.1.6 检测器的检查和维修

10.2 检测数据预处理

10.2.1 检测数据备份与分析

10.2.2 检测数据预处理

10.3 检测数据的分析与判读

10.3.1 管道连接焊缝的判别

10.3.2 管道缺陷补疤的判别

10.3.3 管道缺陷的判别

10.4 缺陷所在位置的确定

10.5 开挖验证

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