本发明公开了一种基于频率相对偏差预估的分段综合单频信号频率估计方法，包括如下步骤：(1)获取待处理的单频信号采样数据序列x(n),n＝0,1,…,N?1；(2)对所述数据序列x(n)做快速傅里叶变换，计算得到数据序列的离散傅里叶变换X(l)和功率谱P(k)；(3)搜索功率谱P(k)最大值所对应的离散频率索引k0，并计算X(l)位于离散频率索引k0?1，k0和k0+1处的模值Al，Am和Ar；(4)预估有向频率相对偏差δR和加权频率相对偏差δW；(5)利用Al，Am，Ar，δR和δW计算综合频率相对偏差δC；(6)将δC带入插值公式估计出单频信号频率本发明的估计方法与现有的Rife插值法相比，可以在不增加计算量的前提下，提高频率估计的精度，工程实用性强，适合对信号进行实时处理。

1、国外热能高效利用、再生能源利用、热能综合利用方面的专家； 2、国内空气源热泵研发、多能耦合技术、智能检测控制反面的专家。

悬赏金额：30万元 发榜企业：广州润达环保科技有限公司 支柱产业集群：安全应急与环保产业集群 需求领域：环保设备、环境监测仪器、资源综合利用及生态环境保护、低碳环保技术 技术关键词：印染废水、废水生化处理、臭氧投加及分解、热泵热水机、热泵冷水机

产品详细介绍

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断