本发明公开了一种基于 QPSK 信号调制的射频水印嵌入和提取 方法，方法包括以下步骤：射频水印信号嵌入步骤：将水印信号转化 为水印码元序列并和分段后的载体码元序列根据各自的信号幅度进行 叠加，叠加后进行 QPSK 调制发射；射频信号的解调步骤：将收到的 QPSK 信号进过降频、归一化处理得到的信号对比标准星座图，得到 载体码元；射频水印信号提取步骤：将归一化采样信号与载体码元的 差值作为水印提取的原始数据，从此数据中解调出水印实部和虚部的 两路水印，在通过符号函数判决水印结果。本发明还提供了实现上述 方法的系统。本发明通过在底层的物理信号中添加射频水印信号，丰 富了数字水印隐藏方法。

小试阶段/n在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。项目基本内容：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。

本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n]，将y[n]乘以一个高斯随机矩阵R，得到传统的压缩感知模型V=y[n]R=CU,这种方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的减少MWC系统中CTF模块的运行时间，此外，控制高斯随机R的列数在一个较低水平，可以进一步减少矩阵V的列数，这样在用M-OMP算法恢复支撑集的过程中又能进一步的减少运行时间。经过验证，该算法可以大幅度提高CTF模块的运算速度。

本系统由设置于路边的视频图像采集装置和后台图像识别服务器组成。 渣土车进入监控区域，视频图像采集装置采集渣土车的图像，并将所采集图像发送到后台图像识别服务器。图像识别服务器分割出渣土车的轮胎图像，并进行清洁检测。对疑似问题车辆发出人工干预请求。本系统适合城市道路管理部门使用。 授权专利： 基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况监测方法 201310135366.5 

本实用新型公开了一种菜地雨水径流自动分阶段连续定时采样器。该采样器初期径流收集启动装置由两个雨水感应器、一个液位控制台组成；暴雨期间不同时段的径流水质情况通过核心电路控制单元控制采样间隔时间，定时启动关闭时间及液位感应器高度，以适应暴雨期间不连续降雨情况的采样；取样槽中间设置硅胶管滞留废液槽，各时段样品不受上一时段样品影响，水样采集更为准确，能更加精确监测到径流水质受暴雨影响的时间过程。该装置自动化程度高，可以实现对一次降雨过程菜地雨水径流的自动分阶段，间歇性连续采样。

采用模拟及定量技术方法开展交通标识与导向系统研究 ， 承担合肥南站导向标示系统等一批项目的设计和实施，包括对人流、车流、建筑及周边场地所有地上地下等多种导向目标的综合导引。

主要研究方向：一、生物医学检测技术二、传感器网络研究三、光机电一体化智能系统研发一、生物医学检测技术 SPR生物医学检测系统应用： 

（一）项目背景 目前 5G 商用正式拉开序幕，按照目前的网络维护模式，网优的成本会持续增大。随着网络设备的更新换代，越来越多的网络设备需要维护，特 别是 5G，相同的覆盖面积，因为 5G 的网络频率更高、传输距离更近，5G 对比 4G 需要部署 3-4 倍的网络设备数量。对于运营商来说，无线网络维护 的成本会成倍增加。急需技术更新换代，而我们可以填补该需求空缺：解决当前 4G 网优困境，同时适应 5G 的无线网络优化要求。 （二）项目简介 项目针对公网网络规模大用户多，专网用户自主网络维护能力弱的关 键难题，提出了云-边-端一体化的异构资源管理架构及优化方法，可满足感知、测控、通信等多样化业务需求，提供全流程一体化端到端解决方案， 变革新一代移动通信网络的网络优化模式，促进感知、测控、通信等行业专网用户快速跨越式发展。 （三）关键技术 云-边-端一体化异构资源协同优化技术与系统，包括两个部分：集成终 端采集软件（路测设备、用户终端、物联网模块）和后台在线分析诊断系 统。  1、终端的采集系统。终端的采集特性可以定时或主动采集某一个或某些 信令的数据，每个采集终端有一个代理 Agent、基带芯片的接口适配模块、 文件系统、无线传输模块，信令数据根据监测对象的不同进行自由配置， 并实时根据配置要求上传采集的数据到后台中心。 2、云化后台系统。后台分析系统负责整个系统的后端数据通信采集、数 据存储、业务应用、分析模型算法，其中业务应用包括采集终端管理、信令管理、数据管理、权限管理等。模型算法包括关系型数据模型的建立、 信令参数与网络设备的关联统计等。

本发明公开了一种可变并行作业的资源分配方法，属于高性能 计算技术领域。本发明包括：步骤 1，集群管理者根据集群负载状况 设置参数а和 threshold；步骤 2，将队列里每一个作业的处理器数初始 化为 1；步骤 3，查看待分配处理器是否分配完，如果分配完则结束； 步骤 4，根据 Downey 模型以及知识库的参数，计算每个作业的单个处 理器时间收益 RP，并找出 RP 最大的作业；步骤 5，判断 RP 最大的作 业

本发明提供了基于视觉注意的宏块层比特分配优化方法，其包括以下步骤：步骤1、判断宏块属于前景区域还是背景区域，检测出运动区域；步骤2、使用梯度来检测结构纹理区域；步骤3、宏块层目标比特分配。本发明分析了HVS视觉注意特性的基础上，首先通过参考帧中宏块的运动矢量，结合帧间差分法及当前宏块的位置，提取图像中引起视觉注意的运动区域，然后采用平均梯度检测纹理区域，根据图像中宏块所在区域，优化宏块的目标比特分配。本文提出的算法取得了与JVT-G012算法相当的编码图像质量，减少了视频序列PSNR的波动，使编码图像整体保持了稳定的客观质量，同时也取得较好的编码图像主观质量。