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本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對測量到的超光譜曲線進行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應(yīng)用場景的超光譜數(shù)據(jù)庫選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。

簡介：本發(fā)明公開了一種以轉(zhuǎn)爐鋼渣為原料制備鈣鐵雙氧載體的方法，屬于固體廢棄物利用技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過酸解和PH調(diào)節(jié)的溶膠凝膠方法在鋼渣中得到含有Fe?Ca粒子的溶液，將該溶液氧化得到復(fù)合粒子溶液及沉淀物，以此為Fe?Ca源進行PH調(diào)節(jié)，產(chǎn)生兩種元素的沉淀物，最后在氧氣或者空氣氣氛下焙燒生成鈣鐵雙氧載體(CaSO4?Fe2O3)。與傳統(tǒng)方法相比，本發(fā)明制備的鈣鐵雙氧載體具有較好的載氧能力和循環(huán)性能，而且所用的Fe、Ca元素均來自鋼渣，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)單純依賴化學(xué)試劑及一次能源的局限，在降低制備成本的同時，也為鋼渣資源高附加值利用提供了新途徑。

本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法。構(gòu)建湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模型，將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元，并對網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時間的三維流場、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法能較準(zhǔn)確地反映湖

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；對光譜紋波進行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)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(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進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 換算為時間，獲得去包絡(luò)后時域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進行差分獲得動態(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

本發(fā)明公開了一種基于可穿戴生理設(shè)備的睡眠階段分類檢測算法，包括以下步驟：獲取多模態(tài)腦電生理信號；對多模態(tài)腦電生理信號依次執(zhí)行濾波去除噪聲和Z?score歸一化處理，得到預(yù)處理信號數(shù)據(jù)；對預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)通過反向傳播算法和梯度下降優(yōu)化實現(xiàn)，以交叉熵損失函數(shù)衡量生成信號與真實信號的差異，不斷調(diào)整參數(shù)使生成信號更接近真實睡眠信號；構(gòu)建一個與生成器具有相同的卷積單元形式的判別器，判別器與生成器構(gòu)成生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，自動調(diào)整調(diào)節(jié)參數(shù)，輸出不同睡眠階段的分類結(jié)果。本發(fā)明通過合理整合EEG和EOG等信號和GAN模型的應(yīng)用，使模型能夠?qū)W習(xí)到真實睡眠信號的分布并進行準(zhǔn)確分類；提高分類的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定。

本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個數(shù)建立相應(yīng)的進程；最后在建立的任務(wù)中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅(qū)動激振電路，產(chǎn)生一個能對振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進行溫度補償。

放射狀膠質(zhì)細胞是大腦發(fā)育最為關(guān)鍵的一種神經(jīng)前體細胞，分裂產(chǎn)生大腦皮層幾乎所有的神經(jīng)元和膠質(zhì)細胞。所有動物細胞都有中心體，通常位于細胞核附近的細胞質(zhì)中。然而中心體在放射狀膠質(zhì)細胞內(nèi)的定位十分獨特，位于遠離細胞核的頂端細胞膜上，即腦室腔的表面上。這種獨特的亞細胞特征已被發(fā)現(xiàn)數(shù)十年，但其成因及功能一直令人困惑。圖1. 中心體的頂端膜錨定調(diào)控神經(jīng)前體細胞機械特性和大腦皮層的大小及折疊時松海教授和史航研究員課題組采用基于透射電鏡成像的連續(xù)超薄切片技術(shù)，首次觀察到了放射狀膠質(zhì)細胞內(nèi)的中心體是通過附著在母體中心粒上的遠端附屬物（distal appendages）錨定在頂端細胞膜上的（圖1）。為了探索其分子調(diào)控機制和生理功能，研究人員在大腦皮層放射狀膠質(zhì)細胞內(nèi)特異性地去除了遠端附屬物的重要構(gòu)成蛋白CEP83，使得遠端附屬物無法形成，從而阻止中心體與細胞膜的連接。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，去除CEP83蛋白后，母體中心粒上不再形成遠端附屬物，中心體和頂端膜發(fā)生了微小的錯位，不再錨定在頂端膜上。進一步研究表明，中心體這一不足1微米的位移，不是通過影響初級纖毛的形成，而是破壞了頂端膜上特有的環(huán)狀微管結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致頂端膜被拉伸、變硬。這一物理特性的改變引起了放射狀膠質(zhì)細胞內(nèi)機械敏感信號通路相關(guān)的YAP蛋白（Yes-associated protein）的過度激活，從而導(dǎo)致了放射狀膠質(zhì)細胞前期的過度擴增以及之后中間前體細胞的增多，最終使得大腦皮層神經(jīng)細胞顯著增加，體積擴大，并引發(fā)異常折疊。論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-020-2139-6

天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究院與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發(fā)揮國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心自身的大數(shù)據(jù)平臺及計算技術(shù)優(yōu)勢，連日來針對疫情發(fā)現(xiàn)、分析和預(yù)警技術(shù)，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據(jù)悉，作為健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院、智能醫(yī)學(xué)工程教育部工程研究中心的依托建設(shè)單位，天津大學(xué)與中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團于2017年聯(lián)手組建國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點工程天津“云腦”中心，中心現(xiàn)已搭建起醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)云腦平臺，開展醫(yī)療數(shù)據(jù)的遠程收集、處理工作，并研發(fā)了面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理和利用技術(shù)。在疫情預(yù)測預(yù)警方面，基于國家相關(guān)部門發(fā)布的經(jīng)濟行為、人口分布及遷徙等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，集合當(dāng)前的疫情病例數(shù)據(jù)，應(yīng)用人工智能和科學(xué)計算技術(shù)，“云腦”重點實現(xiàn)了：城市人口流動輸入性疫情預(yù)警：以日為周期監(jiān)測城市流入人口的數(shù)量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預(yù)測和預(yù)警；城市疫情預(yù)警：融合經(jīng)濟數(shù)據(jù)、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進行預(yù)警；疫情狀況與經(jīng)濟行為指數(shù)相關(guān)度追蹤：基于政府部門發(fā)布的經(jīng)濟相關(guān)數(shù)據(jù)，分析經(jīng)濟行為與疫情的相關(guān)程度，為政府相關(guān)部門開展疫情防控工作提供科學(xué)參考數(shù)據(jù)。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準(zhǔn)備就緒，即將進入臨床測試階段。“云上診室”基于物聯(lián)網(wǎng)、遠程通信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，實時將來自醫(yī)療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數(shù)據(jù)經(jīng)由高速網(wǎng)絡(luò)同步傳輸?shù)綍\中心，并可向醫(yī)療系統(tǒng)共享疫情醫(yī)療數(shù)據(jù)，集合呼吸科、感染科、內(nèi)科、重癥醫(yī)學(xué)科、反射科等專家進行網(wǎng)絡(luò)會診，進而實現(xiàn)專家與病患、專家與醫(yī)務(wù)人員之間異地“面對面”的互動，減少院內(nèi)聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫(yī)療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間。“云上診室”相關(guān)成果將用于：遠程影像診斷：構(gòu)建實用高效、穩(wěn)定可靠的遠程醫(yī)療影像服務(wù)平臺，存儲區(qū)域內(nèi)的影像資料索引信息，并能夠直接調(diào)用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監(jiān)護：實時在線監(jiān)護新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導(dǎo)意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建針對新冠肺炎的數(shù)據(jù)病例庫，利用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，輔助臨床診斷；提供第三方對接標(biāo)準(zhǔn)接口：為多媒體設(shè)備、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)平臺等提供第三方的對接標(biāo)準(zhǔn)接口，實現(xiàn)可擴展、模塊化。

本技術(shù)成果重點通過研究開放式數(shù)據(jù)交互技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺層面解決異構(gòu)交通數(shù)據(jù)一致性描 述、跨平臺交互等問題；通過研究城市路網(wǎng)多粒度運行狀態(tài)分析技術(shù)，在交通狀態(tài)感知與分析層面解決大 規(guī)模路網(wǎng)交通運行狀態(tài)多粒度獲取等問題；通過實施中心城市交通狀態(tài)感知與分析集成系統(tǒng)開發(fā)與實證測 試，實現(xiàn)面向交通管理與出行的多目標(biāo)多層級交通運行狀態(tài)評價。