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利用第一頻譜遮罩序列和第一隨機相位復序列，獲得第一頻域基礎波形矢量；通過對第一頻域基礎波形矢量進行快速傅里葉逆變換，獲得時域基礎調(diào)制波形；將時域基礎調(diào)制波形作為第一路基礎調(diào)制波形，將時域基礎調(diào)制波形進行虛數(shù)變換后作為第二路基礎調(diào)制波形；將待傳送的比特數(shù)據(jù)取k位后，再依照最右位最高位原則，獲得所述k位待傳送的比特數(shù)據(jù)的十進制映射值；隨機獲取第一十進制數(shù)和第二十進制數(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)制波形進行合成，獲得發(fā)射信號，利用正交頻分復用發(fā)射模塊將發(fā)射信號進行發(fā)射。

本成果首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號信噪比，實現(xiàn)個體病例一天血糖變化趨勢監(jiān)測。其中核心技術包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進行血糖濃度預測，解決了利用光學方法實現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準確的行業(yè)難題； 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 1、研發(fā)背景： 無創(chuàng)血糖動態(tài)檢測技術一直是醫(yī)學工程領域研究熱點之一，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，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號信噪比，實現(xiàn)個體病例一天血糖變化趨勢監(jiān)測。其中核心技術包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進行血糖濃度預測，解決了利用光學方法實現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準確的行業(yè)難題； 創(chuàng)新性： 1）方法創(chuàng)新：實驗證明在指甲上可以有效測得拉曼信號，預測正確度達到85%（GB/T 27417-2017）以上，達到國際醫(yī)療標準； 2）算法創(chuàng)新：在差分算法中加入特殊約束算符對信號進行約束優(yōu)化，有效的抑制了噪聲信號并使較弱的拉曼峰信號增強近百倍。 3）外觀設計創(chuàng)新：自主設計一款便攜式、小型化（長×寬×高=15×4×10cm），符合人體工學的無創(chuàng)血糖儀，用戶單手即可快速完成血糖監(jiān)測； 技術先進性： 首次實現(xiàn)了 利用差分拉曼光譜技術在指甲處實現(xiàn)全天動態(tài)血糖監(jiān)測。對比分析國內(nèi)外所檢文獻，屬于我們首次提出。 推廣應用價值： 有望解決利用傳統(tǒng)拉曼光譜技術諸多問題，將極大促進拉曼光譜技術在動態(tài)血糖監(jiān)測領域的應用，加快相應無創(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。 前期應用情況： 項目的技術開發(fā)完成，工程化樣機開發(fā)完成，處于大樣本病例數(shù)據(jù)采集測試中。

雙重（三重）差分模型通過設置交互項來分析政策效應，在政策評價領域具有明顯優(yōu)勢。該研究設計的優(yōu)勢在于：第一，通過將改革引起的結局變量時間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結局變量的差異結合起來，以反映改革的效應。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注的結局相關。如果這些政策對不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當中這些因素分布不均衡，就應該對這些非隨機的因素進行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評價宏觀事件的影響時，因為在研究設計上無法找到一個符合實際的合理的對照組而對控制其他改革效應帶來了難度。雙重差分可提供一個罕見于其他相關研究的機會，通過政策實施前后結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，使對政策效應的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實實際。

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采集道路交通視頻，經(jīng)逐幀提取視頻中的圖像并進行預處理，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圖像f(x，y)進行處理，識別出圖像中車輛信息并計數(shù)。本發(fā)明對車流量進行檢測的準確性好，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質(zhì)量，第一組梁和第一檢驗質(zhì)量構成第一機械振子，第二組梁和第二檢驗質(zhì)量構成第二機械振子，第一振子單元和第二振子單元相向正對設置，第一機械振子和第二機械振子的敏感軸位于同一直線上，第一檢驗質(zhì)量上的電容陣列與第二檢驗質(zhì)量上的電容陣列構成位移檢測電容，通過位移檢測電容測得檢驗質(zhì)量的位移差進而得到

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用于電力電纜在線故障定位 ” ，證書證號 955827 ，專利號 ZL 2010 1 0235507.7 。該方法用于電力電纜的在線故障測距。

產(chǎn)品詳細介紹  CANARY是一個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，一種NEMA等級的工業(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)的電化學傳感器比，不會出現(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設計用于工業(yè)過程監(jiān)測，同時也提供便攜式的設備，IP67等級防護。  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 儲存溫度 -10 to 60 oC 操作和儲存濕度 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(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， 且恢復的動態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結構相似性的圖像編碼質(zhì)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(shù)下的圖像結構相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數(shù)據(jù)， 采用線性擬合方式構建不同壓縮倍數(shù)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(zhì)量預測模 型；步驟 3，根據(jù)待預測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質(zhì)量預測模型即可獲得待預測圖像在不同壓縮倍 數(shù)下的圖像結構相似性。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。本章方法的主要創(chuàng)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(lián)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集下的訓練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓練樣本集數(shù)量下的分類結果表現(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(shù)據(jù)集下的訓練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較