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本發(fā)明公開了一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)多用戶上行魯棒檢測方法，包括：第一步，在上行信道訓(xùn)練中，用戶發(fā)送導(dǎo)頻信號，基站依據(jù)接收的導(dǎo)頻信號獲取信道估計(jì)值和相應(yīng)的信道估計(jì)誤差第二步，建立信道矩陣G的統(tǒng)計(jì)模型；第三步，考慮用戶等概率發(fā)送QAM符號x，獲取x的初始估計(jì)均值和初始估計(jì)方差第四步，利用信道矩陣的統(tǒng)計(jì)模型及采用魯棒的檢測算法獲取發(fā)送信號的均值和方差第五步，判斷是否滿足迭代終止條件：如果是，則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行第六步；否則，則更新并跳轉(zhuǎn)至第四步；第六步，對進(jìn)行硬判決，得到用戶發(fā)送信號檢測值本發(fā)明能以較低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)，且在不增加計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)，顯著提高大規(guī)模MIMO系統(tǒng)上行鏈路中的信號檢測的魯棒性。

本發(fā)明涉及一種考慮多時(shí)間尺度協(xié)調(diào)的風(fēng)電魯棒區(qū)間軌跡調(diào)度方法。該方法結(jié)合模型預(yù)測控制與魯棒優(yōu)化，在多時(shí)間尺度的調(diào)度框架下滾動魯棒優(yōu)化，生成風(fēng)電場可消納功率區(qū)間軌跡界限與常規(guī)機(jī)組發(fā)電計(jì)劃，當(dāng)風(fēng)電出力在可消納功率區(qū)間軌跡界限內(nèi)時(shí)均滿足系統(tǒng)安全約束，緩解了傳統(tǒng)調(diào)度中風(fēng)電功率點(diǎn)預(yù)測不精確遺留的系統(tǒng)安全隱患，同時(shí)風(fēng)電場監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)時(shí)反饋風(fēng)電場實(shí)際出力，計(jì)算預(yù)測誤差并對預(yù)測值進(jìn)行校正，使未來預(yù)測值更接近實(shí)際值，逐級削減由于風(fēng)電預(yù)測誤差導(dǎo)致的決策量的計(jì)劃偏差，使優(yōu)化計(jì)劃指標(biāo)更精確。

成果介紹人臉圖像分析研究不僅能豐富和發(fā)展圖像處理與分析的理論和方法，而且在教育、醫(yī)療、公安等社會服務(wù)以及公共安全等行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。基于人臉視覺特征的表情、身份以及親屬關(guān)系識別是當(dāng)前人臉圖像分析研究的前沿課題，而光照和人臉姿態(tài)變化等因素對人臉視覺特征提取與建模的影響則成為當(dāng)前該研究面臨的主要瓶頸。開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別研究，突破現(xiàn)有研究的局限性，能顯著推動人臉圖像分析的研究進(jìn)展，進(jìn)一步滿足國家在社會服務(wù)與公共安全等領(lǐng)域中的需求。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)1、 突破局部二值模式編碼的視覺特征描述算子的局限性，提出局部三值模式編碼的視覺特征描述算子，提出解決場景光照變化干擾以及高斯噪聲干擾的圖像處理一般性方法。2、 率先提出基于區(qū)域協(xié)方差矩陣的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小貝葉斯錯(cuò)誤率估計(jì)的異方差鑒別分析方法，建立基于高斯混合模型的多視角表情識別理論。3、 率先提出基于人類學(xué)和遺傳學(xué)的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別方法，提出以父母年輕時(shí)面部圖像為橋梁的“父母—子女”親屬關(guān)系鑒別的子空間遷移學(xué)習(xí)理論和方法。4、 提出人臉視覺特征提取和識別的多流形鑒別分析理論，提出雙子空間鑒別分析的增量式算法，突破雙子空間鑒別分析方法的計(jì)算瓶頸。市場前景本項(xiàng)目圍繞人臉圖像中的表情、身份以及親屬關(guān)系識別等科學(xué)問題，深入開展魯棒人臉視覺特征的提取、建模與識別的理論和方法研究，重點(diǎn)解決視覺場景中光照與人臉姿態(tài)變化下的魯棒人臉視覺特征的提取與建模問題

本發(fā)明公開了一種魯棒的大場景稠密三維重建方法。針對大場景圖像集具有尺度多變、角度不一、焦距不同和數(shù)量巨大等特點(diǎn)，首先尺度魯棒的選取每幅圖像的鄰居圖像，隨后利用DAISY特征和PatchMatch信息傳播框架精確快速計(jì)算每幅圖像的深度圖，然后利用圖像與鄰居圖像集的一致性優(yōu)化融合深度圖，最后利用重建三維點(diǎn)精度去除冗余點(diǎn)得到最終的三維模型。本發(fā)明方法步驟簡單、重建精度高、運(yùn)行速度快，容易在圖像級實(shí)現(xiàn)并行，能真實(shí)的還原場景模型，非常適合大場景三維重建。

本發(fā)明提供一種聚苯胺涂層螺旋攪拌棒及其制備方法與應(yīng)用，本發(fā)明的攪拌棒包括不銹鋼彈簧和聚 苯胺溶膠凝膠涂層。通過將不銹鋼彈簧浸入聚苯胺溶膠凝膠中進(jìn)行涂覆，再置于烘箱中老化得到聚苯胺 溶膠凝膠涂層攪拌棒。本發(fā)明將溶膠凝膠技術(shù)與不銹鋼彈簧載體相結(jié)合制備得到聚苯胺溶膠凝膠涂層螺 旋攪拌棒，其制備方法簡單、環(huán)境友好、涂層均勻，并且具有比經(jīng)典玻璃攪拌棒更高的萃取效率和更好 的機(jī)械性能，可以通過疏水疏水、氫鍵和

簡單介紹： 嚙齒類小鼠疲勞儀是根據(jù)國外同類產(chǎn)品和《藥理實(shí)驗(yàn)方法學(xué)》轉(zhuǎn)棒試驗(yàn)裝置改進(jìn)完成的，有較好的實(shí)用性，是抗疲勞篩選和鑒定檢測的理想儀器。嚙齒類小鼠疲勞儀可做疲勞實(shí)驗(yàn)、運(yùn)動協(xié)調(diào)能力、骨骼肌松弛實(shí)驗(yàn)、**神經(jīng)抑制實(shí)驗(yàn)，以及其它需用運(yùn)動方式檢測**作用的實(shí)驗(yàn)，如毒性對運(yùn)動能力的影響，體內(nèi)某種物質(zhì)缺乏對運(yùn)動能力的影響，心腦血管**對運(yùn)動能力的影響 等等，可多方向的開發(fā)利用該儀器基本原理和基本功能。 詳情介紹： 技術(shù)指標(biāo)：1、小鼠轉(zhuǎn)棒直徑：30mm   2、小鼠轉(zhuǎn)棒長度：62mm  3、小鼠通道數(shù)：6通道 4、轉(zhuǎn)速范圍：1~100轉(zhuǎn)/圈      5、調(diào)整度：1轉(zhuǎn)／分  6、轉(zhuǎn)速分級：初始速度、上等加速、二級加速7、初始速度運(yùn)行時(shí)間：1~65500秒8、一加速度時(shí)間：10~65500秒9、一加速持續(xù)時(shí)間：1~65500秒10、一轉(zhuǎn)速范圍：基礎(chǔ)轉(zhuǎn)速~100轉(zhuǎn)11、二級加速度時(shí)間：10~65500秒12、二級加速持續(xù)時(shí)間：1~65500秒    13、二級轉(zhuǎn)速范圍：一轉(zhuǎn)速~100轉(zhuǎn)14、帶循環(huán)模式和正反轉(zhuǎn)模式15、記錄通道數(shù)可設(shè)置：1~6通道16、 實(shí)驗(yàn)時(shí)間范圍：1秒~3000分17、內(nèi)電式時(shí)鐘可運(yùn)行10年            18、每小時(shí)誤差≤0．0828秒           19、帶USB接口，可將數(shù)據(jù)導(dǎo)入U(xiǎn)盤20、機(jī)內(nèi)*大存儲：>500組數(shù)據(jù)21、使用環(huán)境溫度：5℃—40℃22、輸入電壓：110~220V 50Hz23、跌落光電自動記錄24、體積：620X230X390mm 25、重量：16Kg 26、記錄參數(shù)：跌落圈數(shù)、跌落時(shí)間、跌落距離   運(yùn)轉(zhuǎn)模式可以自由搭配舉例：