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本發明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態信 號解調方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進行擬合獲得靜 態光譜；將光譜紋波與靜態光譜進行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點進行擬合獲得上下邊緣包絡曲線；對上下邊緣包絡曲線 進行差分處理獲得光譜變化函數，將差值信號與光譜變化函數進行歸 一化處理，獲得去包絡后差值信號，根據掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡后時域動態信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進行差分獲得動態信號，可以消除諸如溫度、濕度等環境干擾， 且恢復的動態

本發明公開了一種基于差分熵和結構相似性的圖像編碼質量預測方法，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下的圖像結構相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數據， 采用線性擬合方式構建不同壓縮倍數下圖像差分熵與圖像結構相似性間的線性關系，即圖像編碼質量預測模 型；步驟 3，根據待預測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質量預測模型即可獲得待預測圖像在不同壓縮倍 數下的圖像結構相似性。本發明簡單，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合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。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合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，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。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 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有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種低噪聲差分前置放大電路及放大器，低噪聲差分前置放大電路采用差分輸入輸出電路，對整體電路的噪聲性能起主導作用。由 Q1、Q2、Q3、Q4 四個并聯的 NPN 型晶體管對管和 Q5組成共射—共基放大電路。在 Q1、Q2、Q3、Q4 的基極引入無噪聲偏置電路。由電阻 R11、R16 和電容 C5 組成的電路為 Q5 提供基極偏置電壓。儀用放大器 U1、U2 對差分信號進行放大。通過電阻 R2L(R2R)和

本發明公開了一種基于多尺度梯度差分熵的圖像質量評價方法，包括如下步驟：步驟 1，將原始圖 像和失真圖像均轉換成灰度圖像；步驟 2，基于步驟 1 的結果，計算不同尺度空間內的梯度差分熵，并 將不同尺度空間內的梯度差分熵進行加權平均；步驟 3，計算原始圖像和失真圖像對應的灰度圖像均值 的比值；步驟 4，計算原始圖像和失真圖像對應的灰度圖像方差的比值；步驟 5，基于步驟 2，步驟 3 和步驟 4 的結果，進行綜合評價。本發明引入尺度空間的基本思想，基于人在不同距離下目標在視網膜 上的形成過程，通過提取尺度空間下的輪廓特征，并通過熵來反映原始圖像和失真圖像在尺度空間下輪 廓特征的差異，與主觀評價結果具有較好的一致性。 

XM-614大腦分葉模型 ? XM-614大腦分葉模型可拆分為2部件，大腦作正中矢狀切面，左側大腦半球作水平切面，并剖開顳葉顯示間腦，小腦作矢狀剖面，按不同功能部位進行定位，并用顏色加以區別。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材質：PVC材料

本發明提供了一種基于用戶感知的高效安全數據去重方法，包 括：客戶端采用密鑰服務器協助的基于哈希的收斂加密進行跨用戶文 件級數據去重；若文件不重復采用用戶協助的收斂加密進行用戶內部 的塊級去重；采用多級密鑰管理，使用文件級密鑰加密塊級密鑰，使 用秘密共享將文件級密鑰切分成分片級密鑰存儲到分布式密鑰服務 器。本發明還提供了一種基于用戶感知的高效安全數據去重系統。本 發明通過在文件級采用密鑰服務器協助的基于哈希的收斂加密和

本發明提供一種基于區域相關反饋的行人重識別方法及系統，進行初次查詢匹配和反饋樣本收集， 選取不相關圖像作為反饋樣本并標記類型;確定近鄰集合、區域權重調整和特征權重調整;進行特征表 達和距離度量，得到查詢匹配結果;查詢匹配結果，如果符合要求則輸出結果，如果不符合要求，則返 回進行迭代更新反饋樣本，直到符合要求。本發明提出的基于區域相關反饋的技術，是充分了利用行人 圖像的局部特征信息，從局部特征出發，結合其他信息實時動態地調整局部特征權重，并結合傳統行人 重識別方法最終實現準確快速地找出并成功匹配目標嫌

本發明公開了一種數據去重過程中的并行分塊方法，其特征在 于，包括：(1)將數據流中的文件分成多個定長的數據段，所述數據段 的長度大于數據分塊的最大塊長；(2)利用計算機多核處理器并行對每 個數據段進行分塊，每個數據段都通過分塊獲得多個數據塊；(3)將最 后一個數據段除外的每個數據段的最后一個數據塊與后一個數據段的 第一個數據塊進行邊界銜接處理。本發明提出的并行分塊方法，采用 一種新穎的邊界銜接方法解決了傳統分塊方法的

產品詳細介紹SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統（多功能種子分析儀）1、貨物名稱：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統2、主要用途：SC-G型自動種子考種分析及千粒重儀系統是根據圖像識別原理來實現自動分析的。目標照明模式可在背光和普通日光之間切換。可用于各類農作物實粒種子（谷粒、玉米、小麥、油菜籽等）的精確考種、各類糧庫的蟲口計數分析，以及出苗數、整齊度、均勻度分析，可兼做表面光滑的昆蟲計數或蟲卵計數（如：米象、蚜蟲、蠶卵、魚籽等），以及被當作種子凈度工作臺用于種子凈度檢驗。內置支持網上在線升級的模塊。3、主要技術指標：★ 500萬像素分辨率的彩色數碼拍攝儀，及超薄的背光光源板，具有相機畫面畸變、背光板均勻性的自動矯正特性，有效減小尺寸測量誤差。拍照分析的種粒直徑1～20mm。稻種的實粒與秕谷需經風選，再分別計數分析。能大批量自動分析成像后的種粒圖片。★ 全自動數粒速度：1200～20000粒/分鐘，數粒誤差≤±0.1~0.4%，極少監視修正即達100%正確。全自動千粒重分析的精度誤差：≤±0.5%。適用于各類農作物實粒種子的自動精確考種、各類糧庫的蟲口自動計數，以及出苗數、整齊度、均勻度分析，顯示和輸出計數結果。★ 具有對被分析目標顏色、形狀進行自學習和再學習，并實現自動分類的特性，以及品種比對特性。能自動測出各類粘連種粒的每粒粒形參數（長、寬、長寬比、面積、等效直徑、周長等），并排序輸出。分析過程為全程電腦控制，高效、準確、簡便易用，真正一鍵式操作，鼠標一點，結果即現。具有被測樣本條碼、電子天平RS232重量數據的自動輸入接口。輔助刪補：用鼠標選擇增加/刪除，或直接用鼠標在屏上手工計數，以確保100%正確目標區的個性化計數：對工作區視野中任選范圍或矩形范圍內的計數。分析數據導出：分析圖像結果可保存，自動形成總報表，統計分析結果能輸出至Excel表，以及，以及按寬度、長度、面積等輸出的排列圖和測量圖。4 供貨基本配置：SC-G型自動考種分析及千粒重儀系統 數量 備注SC-G型自動考種分析及千粒重軟件系統及電子版簡明手冊 1張 光盤，3年免費升級軟件鎖 1個 1年保換、2年保修SC-G型自動考種分析及千粒重系統軟件質量三包卡 1張 光盤電子文檔中USB2.0接口的拍攝儀（彩色500萬像素） 1臺 非人為損壞，質保1年超薄的背光光源板（A4工作臺板） 1個 非人為損壞，質保1年帶RS232通訊接口的量程220g電子天平（精度1mg） 1臺 生產廠家質保1年RS232接口通訊傳輸線 1條 非人為損壞，質保1年種粒成像盤、種粒收納小盤 各1個 注：本技術標書中打★款項必須響應，否則為重大偏離5. 推薦電腦配置（需另配，由投標的經銷商在當地找供應商）品牌一體機電腦（酷睿雙核CPU / 4G內存/1G顯存/ 500G硬盤 / 19.5”彩顯/無線網卡，5個以上USB2.0口，Windows 10完整專業版或完整旗艦版）