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1、成果簡介：（500字以內(nèi)） 完成新型的微型光纖光譜儀的設計工作，包括對微型光纖光譜儀的光學部分和電學部分的模塊化設計，可以通過改變光柵和線陣CCD 傳感器型號來得到不同的光譜測量范圍和分辨率；新型微型光纖光譜儀光學部分采用Czerny - Turner 型光路設計；光學平臺采用鑄造成型的的制作方法；新型微型光纖光譜儀首次采用基于ARM 核心并帶有USB 接口的微處理器作為邏輯控制中心，極大地增強了數(shù)據(jù)處理、傳輸能力并簡化了電路設計；新型微型光纖光譜儀首次同時提供Windows 平臺

該平臺主要檢測和分析智能卡、密碼芯片等設備的信息安全特性，包括常規(guī)信息安全和邊信息安全。該平臺軟硬件各個功能模塊已經(jīng)完成，還需要進一步的測試。知識產(chǎn)權歸本課題組所有。該平臺能夠檢測和分析滿足ISO7816協(xié)議、ISO144443協(xié)議的接觸式和非接觸式智能卡以及常規(guī)密碼芯片，利用SPA、CPA或DPA等功耗分析方法和電磁輻射分析方法對智能卡和密碼芯片進行邊信息分析，填補了國內(nèi)邊信息分析和檢測空白。

項目背景無人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)具有巨大的商業(yè)應用前景，基于視覺的道路場景理解是無人駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)中的關鍵技術。本項目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監(jiān)測與報警方面，提供便捷易用的解決方案。研究成果：(1)針對道路目標檢測中的遮擋、光照、樣本不均衡等問題，提出多項有效解決措施。(2)針對道路標識線中的遮擋、磨損、光照等問題，提出多項有效解決措施。

本發(fā)明公開了一種偏振分析儀，包括徑向偏振轉換器、線性偏 振器、激光器、空間相位板、分束器、旋轉多普勒效應發(fā)生器、模式 濾波器和光強探測裝置。徑向偏振轉換器和線性偏振器用來將輸入光 中的左旋和右旋圓偏分量分別轉換成不同的軌道角動量 OAM 模式， 并且保持相同的偏振態(tài)；激光器和空間相位板用來產(chǎn)生參考光；旋轉 多普勒效應發(fā)生器將分束器輸出的單束光中不同的 OAM 模式轉換成 基模，并且產(chǎn)生不同的多普勒頻移，輸出包含基模的

面向全球腦科學研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數(shù)據(jù)技術，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

? 隨著國內(nèi)外對公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預防和制止危險行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險發(fā)生后進行分析和追查，這是因為僅靠人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應用，使監(jiān)控從回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監(jiān)控水平。本技術的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運動信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

本發(fā)明提出一種血液顏色分析方法，屬于血液分析技術領域，通過計算紅、綠、藍三個通道的數(shù)值變化，精確量化血液顏色，并能有效去除美蘭污染，顯著提升血液顏色分析的精確性和可靠性；基于RGB定量分析的基本原理，構建了一個血液顏色采集及數(shù)字化智能分析裝置，該裝置包含自主建模和3D打印制造的RGB顏色采集盒、數(shù)字化智能分析系統(tǒng)；采集盒內(nèi)含高清攝像頭，用于固定血液顏色采集條件和血液圖片采集，分析系統(tǒng)對攝像頭采集的圖片選區(qū)并分析，計算平均RGB值，實現(xiàn)了對血液顏色的數(shù)字化采集和分析，不僅可以顯著改善和提升實驗教學效果、評價客觀性和拓展實驗內(nèi)容、提升學習效果，還可以拓展到液體生物樣本的采集及智數(shù)識色。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數(shù)學與統(tǒng)計學院生物數(shù)學團隊與陜西師范大學生物數(shù)學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數(shù)據(jù)，采用動力學模型和統(tǒng)計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數(shù)方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續(xù)代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預測結果與報告疫情數(shù)據(jù)基本一致。  研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數(shù)會在一個周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產(chǎn)生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

產(chǎn)品詳細介紹呼吸信號分析呼吸信號(Respiration)簡稱RESP，是伴隨著呼氣與吸氣的周期性變換，在呼吸管道以及胸腹部都會產(chǎn)生周期性形變產(chǎn)生的生理電信號。隨著疲勞程度的加深，呼吸的幅度減弱，周期性的頻率延緩。此外隨著個體情緒的變化，人的呼吸信號也會發(fā)生規(guī)律性變化。ErgoLAB呼吸反應分析軟件提供多種濾波方式，便于根據(jù)研究需要進行選擇與自定義調(diào)節(jié)。還可監(jiān)測與分析全程以及階段化的數(shù)據(jù)信息處理方式，更加精準的分析某一時間段內(nèi)的呼吸行為。從而統(tǒng)計并導出呼吸信號的時域與頻域數(shù)據(jù)報告，具體數(shù)據(jù)包括時域數(shù)據(jù)AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數(shù)據(jù)Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)采集到與RESP指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊處理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的RESP信號；數(shù)據(jù)校正包括滑動均值濾波（Moving Average）與滑動均方根濾波（Moving RMS）。IBI計算，通過設置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）與最大呼吸閾值（R-peak Mark Threshold）提取R點數(shù)據(jù)，支持自定義參數(shù)。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區(qū)域進行插值。2、信號分析模塊信號分析模塊包括時域分析和頻域分析，二者可實現(xiàn)自由切換。A.   時域分析是將RESP信號看作時間的函數(shù)，通過分析得到RESP信號的統(tǒng)計特征。統(tǒng)計分析指標包括：一段時間內(nèi)的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、BR數(shù)據(jù)、IR數(shù)據(jù)以及整體結果報告。

產(chǎn)品詳細介紹心電與脈搏信號分析自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內(nèi)數(shù)據(jù)趨勢變化的精確分析。支持狀態(tài)識別研究的自動化處理，如疲勞狀態(tài)、認知負荷，輸入研究時間段參數(shù)，自動化完成特征值提取與分析。數(shù)據(jù)處理與特征點提取 ：系統(tǒng)內(nèi)置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，可一鍵導出.csv文件。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統(tǒng)計、經(jīng)FFT轉換的頻域數(shù)據(jù)以及非線性分析，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)信息。支持一鍵導出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計 ：支持HRV信號與多模態(tài)數(shù)據(jù)進行交叉統(tǒng)計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的生理電信號數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度的結果驗證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識別。HRV高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)采集到與HRV指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊：處理方法包括數(shù)字濾波和R點提取。數(shù)字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號；R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據(jù)需要自定義輸入?yún)?shù)，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區(qū)域進行插值。2、信號分析模塊：信號分析模塊包括時域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實現(xiàn)自由轉換。A.時域分析（Time Domain）：包括全程記錄期間所有N-N間期的均值（MeanIBI）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標準差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標準差（SDSD）相鄰N-N間期差值的均方根（RMSSD）、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例（PNN50）、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN與總體變異性相關，而RMSSD與副交感神經(jīng)影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，用以表達不同頻率的變異數(shù)量，包括：高頻段（HF 0.15-0.4Hz）、低頻段（LF 0.04-0.15Hz）、極低頻段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低頻段（ULF 0-0.0033Hz），并對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統(tǒng)計。C.非線性分析：散點圖分析（Pioncare）,利用R-R間期變化繪制圖像，包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢了，給出了心臟波動的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運動。同時引入了向量長度指數(shù)和向量角度指數(shù)，分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數(shù)包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續(xù)的速率值之間的相關性，以連續(xù)三個IBI點做差值得到一個坐標點做圖，得到四個象限的值。參數(shù)指標包括：第一象限點的個數(shù)A++、第三象限點的個數(shù)B--。3、可視化Chart與導出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。