7.2.2 捷聯慣性導航技術
7.2.3 捷聯慣性導航初始對準算法
7.2.4 捷聯慣性導航繫統的卡爾曼濾波方程
7.2.5 捷聯慣性導航繫統/裡程輪組合導航繫統的信息融合
7.2.6 管道地理坐標的終止點校正算法
7.2.7 磁標記在長輸管道內檢測中的應用
7.2.8 IMU傳感器原始數據去噪效果的評價方法
7.3 管道慣性測繪內檢測典型工程實驗
7.3.1 實驗繫統概述
7.3.2 典型實驗及簡要分析
第8章 管道漏磁內檢測數據處理方法
8.1 基於FPGA的多通道高速數據采集繫統
8.1.1 現場可編程邏輯門陣列（FPGA）的特點和設計流程
8.1.2 基於FPGA的多通道高速數據采集繫統概述
8.1.3 繫統硬件設計
8.2 數據壓縮方法
8.2.1 數據壓縮方法分析
8.2.2 編碼的基本理論和實現方法
8.2.3 管道漏磁檢測數據的檢測無損壓縮方法
8.2.4 壓縮算法的FPGA實現
第9章 管道漏磁內檢測缺陷量化方法
9.1 漏磁內檢測中的正問題和反問題
9.2 多變量統計分析方法
9.2.1 曲線擬合基本理論
9.2.2 管道漏磁曲線擬合的MATLAB實現
9.2.3 共軛梯度迭代法在管道漏磁內檢測缺陷量化中的應用
9.3 神經網絡量化方法
9.3.1 BP神經網絡的結構及算法
9.3.2 基於BP神經網絡的缺陷量化
9.4 支持向量機量化方法
9.4.1 支持向量機基礎理論
9.4.2 LIBSVM支持向量機工具
9.4.3 支持向量機缺陷量化
**0章 管道漏磁內檢測工程項目的實施
10.1 內檢測器檢測作業
10.1.1 檢測前的準備工作
10.1.2 內檢測器現場調試
10.1.3 檢測器的投放
10.1.4 檢測器的跟蹤
10.1.5 檢測器的接收
10.1.6 檢測器的檢查和維修
10.2 檢測數據預處理
10.2.1 檢測數據備份與分析
10.2.2 檢測數據預處理
10.3 檢測數據的分析與判讀
10.3.1 管道連接焊縫的判別
10.3.2 管道缺陷補疤的判別
10.3.3 管道缺陷的判別
10.4 缺陷所在位置的確定
10.5 開挖驗證