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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態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(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；對光譜 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，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)域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網(wǎng)并網(wǎng)逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當(dāng)前電網(wǎng)電壓、當(dāng)前并網(wǎng)逆變器的輸出 電流和當(dāng)前濾波器的電容電流；（2）確定并網(wǎng)電流指令值；（3）調(diào) 整 PI 控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網(wǎng)逆變器的輸出電壓指令值；（6）產(chǎn)生控制信號控制并網(wǎng)逆變器開關(guān)管的通斷，在 并網(wǎng)逆變器的功率輸出端產(chǎn)生期望的輸出電壓；（7）重復(fù)（1）～（6）， 使并網(wǎng)逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

串聯(lián)機(jī)器人基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)工作站由六自由度串聯(lián)關(guān)節(jié)式工業(yè)機(jī)器人，智能視覺檢測系統(tǒng)，編程學(xué)習(xí)板，PLC控制系統(tǒng)以及一套供料，輸送、裝配、倉儲機(jī)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)對工件進(jìn)行分揀、檢測、搬運(yùn)、裝配、存儲等操作。實(shí)訓(xùn)站配套機(jī)器人編程軟件、PLC編程軟件、教學(xué)仿真軟件可進(jìn)行仿真學(xué)習(xí)與程序編寫。 實(shí)訓(xùn)臺采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)件設(shè)計(jì)，各組件均安裝在高強(qiáng)度鋁合金刑材桌面上，機(jī)械結(jié)構(gòu)，電氣控制，執(zhí)行機(jī)構(gòu)相對獨(dú)立，通過此平臺可進(jìn)行串聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人結(jié)構(gòu)，運(yùn)動軌跡，算法分析與設(shè)計(jì)，控制原理，機(jī)器人視覺原理，PLC控制原理與編程，以及系統(tǒng)之間的通訊、檢測、交互控制理論、機(jī)器人編程與調(diào)試、1/O通訊、程序數(shù)據(jù)、PLC程序編寫、硬件連接、視覺系統(tǒng)調(diào)試、通訊方式設(shè)定等多方面操作學(xué)習(xí)，適合職業(yè)院校、本科院校相關(guān)專業(yè)等課程的實(shí)訓(xùn)教學(xué)，適合自動化技術(shù)人員進(jìn)行工程訓(xùn)練及技能比賽。

并聯(lián)機(jī)器人基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)站由六自由度并聯(lián)工業(yè)機(jī)器人，智能視覺系統(tǒng)，編程學(xué)習(xí)板，PLC控制系統(tǒng)以及一套實(shí)訓(xùn)工作臺，供料機(jī)構(gòu)、輸送流水線機(jī)構(gòu)、檢測機(jī)構(gòu)、料倉機(jī)構(gòu)、可實(shí)現(xiàn)對高速傳輸?shù)墓ぜM(jìn)行分揀、檢測、搬運(yùn)、裝配、存儲等操作。實(shí)訓(xùn)站配套機(jī)器人編程軟件、PLC編程軟件，教學(xué)仿真軟件可進(jìn)行仿真學(xué)習(xí)與程序編寫。 實(shí)訓(xùn)臺采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)件設(shè)計(jì)，各組件均安裝在高強(qiáng)度鋁合金型材桌面上，機(jī)械結(jié)構(gòu)，電氣控制，執(zhí)行機(jī)構(gòu)相對獨(dú)立。通過此平臺可進(jìn)行并聯(lián)關(guān)節(jié)機(jī)器人結(jié)構(gòu)、運(yùn)動軌跡、算法分析與設(shè)計(jì)、控制原理、機(jī)器人視覺原理、PLC控制原理與編程、以及系統(tǒng)之間的通訊、檢測、交互控制理論、機(jī)器人編程與調(diào)試、I/O通訊、程序數(shù)據(jù)、PLC程序編寫、硬件連接、視黨系統(tǒng)調(diào)試、通訊方式設(shè)定等多方面操作學(xué)習(xí)，適合職業(yè)院校機(jī)器人基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)操作和本科院校的二次開發(fā)和深度學(xué)習(xí)。

指導(dǎo)價(jià)格：2800元 體積小重量輕僅300g 速度快達(dá)15ppm* WiFi掃描 移動掃描（內(nèi)置大容量電池） *基于愛普生實(shí)驗(yàn)室測試數(shù)據(jù),有可能與實(shí)際使用數(shù)據(jù)存在差異。 產(chǎn)品類型：A4WIFI便攜饋紙式彩色掃描儀 掃描方式：饋紙式掃描儀 感光元件：CIS 掃描速度：4秒/頁（電池供電），5.5秒（USB供電）（A4，200/300dpi，彩色/黑白） 分辨率：1200dpi 最大掃描幅面：A4

成果描述：旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。市場前景分析：本成果隸屬于計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)科的數(shù)值代數(shù)領(lǐng)域，是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論研究。本項(xiàng)目著眼于科學(xué)與工程問題當(dāng)中的難于解決的數(shù)學(xué)問題的快速算法及其理論研究，在國民經(jīng)濟(jì)和國防安全的若干大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用價(jià)值。因此，本成果不涉及經(jīng)濟(jì)效益，亦不涉及直接應(yīng)用。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：主要成果發(fā)表在國際權(quán)威期刊上，構(gòu)建的新方法新理論得到了權(quán)威專家的高度評價(jià)，相關(guān)工作引起了國內(nèi)外同行的廣泛關(guān)注與引用。通過國際合作，本項(xiàng)目提出的相關(guān)快速算法已通過國際合作研究被法國INRIA、法國LAPLACE國家實(shí)驗(yàn)室、荷蘭格羅寧根大學(xué)等國際知名研究機(jī)構(gòu)用于解決科學(xué)計(jì)算中的大規(guī)模代數(shù)方程組求解難題。

產(chǎn)品服務(wù):項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)出一款基于Dijkstra算法的高精度物聯(lián)網(wǎng)小區(qū)無人智能運(yùn)輸車。該項(xiàng)目主要可分為兩個(gè)部分:實(shí)車與模型車的同步開發(fā)和基于eclipse平臺的APP開發(fā)。在實(shí)車和模型車的開發(fā)過程中，通過常規(guī)車載傳感器實(shí)現(xiàn)小車的“智能化”，利用Dijkstra算法解決最短路徑選擇問題。利用計(jì)算機(jī)語言完成在eclipse平臺上的APP開發(fā)，實(shí)現(xiàn)APP同時(shí)與實(shí)車和模型車的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)輸小車運(yùn)輸末端的配送。市場概況:本項(xiàng)目希望將來與各電商平臺合作，APP與電商、外賣軟件結(jié)合，將網(wǎng)上購物徹底融為一體；同時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，提升小車的智能化以及無人駕駛的精確度，真正做到在小區(qū)內(nèi)取代快遞員完成最后的運(yùn)輸任務(wù)，并能提升效率、安全性，以及節(jié)省財(cái)力、人力，并初步形成小區(qū)內(nèi)智能化的高精度物聯(lián)網(wǎng)。  商業(yè)模式:本項(xiàng)目希望采用先試點(diǎn)后普及、先免費(fèi)后收費(fèi)的盈利模式。在四星及五星級小區(qū)先行免費(fèi)試點(diǎn)，收集用戶反饋評價(jià)，統(tǒng)計(jì)滿意度。改進(jìn)后逐步開啟按時(shí)效每戶收費(fèi)，并最終普及三星級小區(qū)及更多居民居住區(qū)。

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的配電網(wǎng)互動方案編制方法，根據(jù)具體的互動需求、配電網(wǎng)用戶的申報(bào)互動容量和互動成本以及互動用戶的功率和電量數(shù)據(jù)通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法得到各互動用戶的用電曲線，并根據(jù)各互動用戶的用電曲線制定各互動用戶的參與互動的調(diào)度計(jì)劃。根據(jù)上述方法制定的調(diào)度方案，模擬各互動用戶的響應(yīng)行為。本發(fā)明通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法合理安排需求側(cè)用戶的互動方案，降低配電網(wǎng)的峰谷差，減小新能源發(fā)電出力波動的影響從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)中電源、負(fù)荷的協(xié)調(diào)運(yùn)行，達(dá)到配電網(wǎng)整體消納新能源以及可靠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目標(biāo)。

本發(fā)明公開了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對要進(jìn)行DVC計(jì)算的其中一套三維圖像進(jìn)行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進(jìn)行DVC計(jì)算時(shí)只計(jì)算VOI內(nèi)的計(jì)算點(diǎn)的位移和應(yīng)變；計(jì)算位移時(shí)，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對VOI部分，計(jì)算應(yīng)變時(shí)，只利用VOI內(nèi)的位移點(diǎn)來求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的連通域個(gè)數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計(jì)算窗口內(nèi)的主連通域去計(jì)算位移和應(yīng)變，進(jìn)一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時(shí)計(jì)

本發(fā)明公開一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進(jìn)行放大，并將該將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進(jìn)行分析處理，分別計(jì)算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測裝置的導(dǎo)線所帶來的不便，且算法簡單，實(shí)時(shí)性強(qiáng)。