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利用第一頻譜遮罩序列和第一隨機(jī)相位復(fù)序列，獲得第一頻域基礎(chǔ)波形矢量；通過對(duì)第一頻域基礎(chǔ)波形矢量進(jìn)行快速傅里葉逆變換，獲得時(shí)域基礎(chǔ)調(diào)制波形；將時(shí)域基礎(chǔ)調(diào)制波形作為第一路基礎(chǔ)調(diào)制波形，將時(shí)域基礎(chǔ)調(diào)制波形進(jìn)行虛數(shù)變換后作為第二路基礎(chǔ)調(diào)制波形；將待傳送的比特?cái)?shù)據(jù)取k位后，再依照最右位最高位原則，獲得所述k位待傳送的比特?cái)?shù)據(jù)的十進(jìn)制映射值；隨機(jī)獲取第一十進(jìn)制數(shù)和第二十進(jìn)制數(shù)；通過移位循環(huán)調(diào)制，獲得第一路調(diào)制波形和第二路調(diào)制波形；將第一路調(diào)制波形和第二路調(diào)制波形進(jìn)行合成，獲得發(fā)射信號(hào)，利用正交頻分復(fù)用發(fā)射模塊將發(fā)射信號(hào)進(jìn)行發(fā)射。

本成果首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號(hào)，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號(hào)信噪比，實(shí)現(xiàn)個(gè)體病例一天血糖變化趨勢(shì)監(jiān)測。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測，解決了利用光學(xué)方法實(shí)現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 1、研發(fā)背景： 無創(chuàng)血糖動(dòng)態(tài)檢測技術(shù)一直是醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域研究熱點(diǎn)之一，也是具有挑戰(zhàn)性的世界性難題，我國現(xiàn)有近1.4億的糖尿病患者。而糖尿病作為一種慢性疾病，目前還沒有效的治療方式，血糖監(jiān)測是其唯一的預(yù)防及治療方式。 解決主要問題： 解決了常規(guī)拉曼無創(chuàng)血糖監(jiān)測背景噪聲影響大，監(jiān)測準(zhǔn)確度低等問題，首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號(hào)，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號(hào)信噪比，實(shí)現(xiàn)個(gè)體病例一天血糖變化趨勢(shì)監(jiān)測。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測，解決了利用光學(xué)方法實(shí)現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 創(chuàng)新性： 1）方法創(chuàng)新：實(shí)驗(yàn)證明在指甲上可以有效測得拉曼信號(hào)，預(yù)測正確度達(dá)到85%（GB/T 27417-2017）以上，達(dá)到國際醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)； 2）算法創(chuàng)新：在差分算法中加入特殊約束算符對(duì)信號(hào)進(jìn)行約束優(yōu)化，有效的抑制了噪聲信號(hào)并使較弱的拉曼峰信號(hào)增強(qiáng)近百倍。 3）外觀設(shè)計(jì)創(chuàng)新：自主設(shè)計(jì)一款便攜式、小型化（長×寬×高=15×4×10cm），符合人體工學(xué)的無創(chuàng)血糖儀，用戶單手即可快速完成血糖監(jiān)測； 技術(shù)先進(jìn)性： 首次實(shí)現(xiàn)了 利用差分拉曼光譜技術(shù)在指甲處實(shí)現(xiàn)全天動(dòng)態(tài)血糖監(jiān)測。對(duì)比分析國內(nèi)外所檢文獻(xiàn)，屬于我們首次提出。 推廣應(yīng)用價(jià)值： 有望解決利用傳統(tǒng)拉曼光譜技術(shù)諸多問題，將極大促進(jìn)拉曼光譜技術(shù)在動(dòng)態(tài)血糖監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用，加快相應(yīng)無創(chuàng)血糖儀的推出和市場推廣。 市場前景： 我國糖尿病患者近1.4億，未來三年無創(chuàng)血糖儀的市場將達(dá)到180億元，我們按1%市場占有率來看，銷售規(guī)模將超億元。 前期應(yīng)用情況： 項(xiàng)目的技術(shù)開發(fā)完成，工程化樣機(jī)開發(fā)完成，處于大樣本病例數(shù)據(jù)采集測試中。

雙重（三重）差分模型通過設(shè)置交互項(xiàng)來分析政策效應(yīng)，在政策評(píng)價(jià)領(lǐng)域具有明顯優(yōu)勢(shì)。該研究設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于：第一，通過將改革引起的結(jié)局變量時(shí)間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結(jié)局變量的差異結(jié)合起來，以反映改革的效應(yīng)。第二，其他因素的影響，如研究階段內(nèi)可能存在其他政策，這些政策可能與本研究關(guān)注的結(jié)局相關(guān)。如果這些政策對(duì)不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會(huì)產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當(dāng)中這些因素分布不均衡，就應(yīng)該對(duì)這些非隨機(jī)的因素進(jìn)行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評(píng)價(jià)宏觀事件的影響時(shí)，因?yàn)樵谘芯吭O(shè)計(jì)上無法找到一個(gè)符合實(shí)際的合理的對(duì)照組而對(duì)控制其他改革效應(yīng)帶來了難度。雙重差分可提供一個(gè)罕見于其他相關(guān)研究的機(jī)會(huì)，通過政策實(shí)施前后結(jié)果取差來排除沒有考慮到的因素的存在以及由于它們的存在可能造成的混雜效應(yīng)，使對(duì)政策效應(yīng)的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實(shí)實(shí)際。

本發(fā)明公開了一種基于混合差分的車流量檢測方法，其步驟包括采用攝像機(jī)采集道路交通視頻，經(jīng)逐幀提取視頻中的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得待檢測的包含道路和車輛信息的圖像f(x，y)，再在車流量檢測模塊中對(duì)圖像f(x，y)進(jìn)行處理，識(shí)別出圖像中車輛信息并計(jì)數(shù)。本發(fā)明對(duì)車流量進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性好，獲得的正確率和漏檢率分別比背景差法提高和降低約3％，獲得的誤檢率比幀間差法低約18％。

本發(fā)明公開了一種基于位移差分的 MEMS 重力梯度儀。包括第一振子單元和第二振子單元；前者包括第一外圍框架和與第一外圍框架通過第一組梁連接的第一檢驗(yàn)質(zhì)量，后者包括第二外圍框架和與第二外圍框架通過第二組梁連接的第二檢驗(yàn)質(zhì)量，第一組梁和第一檢驗(yàn)質(zhì)量構(gòu)成第一機(jī)械振子，第二組梁和第二檢驗(yàn)質(zhì)量構(gòu)成第二機(jī)械振子，第一振子單元和第二振子單元相向正對(duì)設(shè)置，第一機(jī)械振子和第二機(jī)械振子的敏感軸位于同一直線上，第一檢驗(yàn)質(zhì)量上的電容陣列與第二檢驗(yàn)質(zhì)量上的電容陣列構(gòu)成位移檢測電容，通過位移檢測電容測得檢驗(yàn)質(zhì)量的位移差進(jìn)而得到

發(fā)明專利 “ 一種基于小波差分算法的電纜故障測距方法應(yīng)用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號(hào) 955827 ，專利號(hào) ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹  CANARY是一個(gè)單氣體或多氣體分析儀，測量濃度在ppm范圍內(nèi)的氣體。CANARY有兩種型號(hào)，一種NEMA等級(jí)的工業(yè)箱子，另一種適合野外使用的箱子，分別如圖所示。和Cerex其他氣體分析儀一樣，系統(tǒng)通過紅外或紫外差分吸收原理測量氣體濃度，和傳統(tǒng)的電化學(xué)傳感器比，不會(huì)出現(xiàn)“中毒”的現(xiàn)象。 NEMA產(chǎn)品（上圖） 便攜式產(chǎn)品（下圖）   特性： 重量: 12 lbs (5.4 kg) NEMA 尺寸: 61.0cm x 30.5cm x 15.2cm 便攜式尺寸: 21.6in x 17.3in x 4.9in (54.9cm x 43.8cm x 12.4cm) 操作溫度 Temperature: 32°F - 113°F (0°C - 45°C) CANARY能夠測量二氯乙烷Dichloroethane (EDC)中的水汽、水中的氨氣、氨氣、氯氣、二氧化硫、氟氣、氟化氫等。CANARY設(shè)計(jì)用于工業(yè)過程監(jiān)測，同時(shí)也提供便攜式的設(shè)備，IP67等級(jí)防護(hù)。  輸入電壓 100VAC to 240VAC , 47-63HZ 輸入電流 5A Max 操作環(huán)境溫度 0 to +45oC 儲(chǔ)存溫度 -10 to 60 oC 操作和儲(chǔ)存濕度 Below 80% (Non-condensing) 尺寸 610 x 305 x 152mm 光譜范圍 185nm to 18μm 取樣單元材料 316SS, PVDF, or PTFE 取樣單元操作溫度 0 to 200 oC Sample Line Fittings1 Customer specified 原位探針光譜范圍 200nm to 18μm 原位探針操作溫度 0 to 140 oC 光纖接口2 SMA 材質(zhì)2 Titanium, Hastelloy, PEEK or 316SS   產(chǎn)地：美國

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號(hào)；對(duì)光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對(duì)上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號(hào)與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結(jié)構(gòu)相似性的圖像編碼質(zhì)量預(yù)測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構(gòu)建不同壓縮倍數(shù)下圖像差分熵與圖像結(jié)構(gòu)相似性間的線性關(guān)系，即圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模 型；步驟 3，根據(jù)待預(yù)測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預(yù)測模型即可獲得待預(yù)測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結(jié)構(gòu)相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較