本发明涉及一种基于北斗 GEO 卫星信号的土壤湿度估计方法，是一种利用北斗 GEO 卫星直达信号 与反射信号信噪比数据进行土壤湿度反演的方法。本发明主要利用北斗接收机接收 GEO 卫星信号的反 射系数的方差来估计土壤湿度值；画出实测土壤湿度变化趋势与方差变化趋势对比图，比较两者的相关 性，经计算其相关系数可达到 0.71，最后拟合方差与实测土壤湿度之间的关系，利用拟合出来的对数关 系模型，结合某天北斗信号信噪比数据来估计出当天的土壤湿度。本发明

本发明的固支梁间接加热式微波信号检测仪器由传感器、模数转换、ＭＣＳ５１单片机和液晶显示四大模块组成，传感器由六端口固支梁耦合器，通道选择开关，微波频率检测器，微波相位检测器构成；六端口固支梁耦合器的第一端口到第三端口、第四端口以及第一端口到第五端口、第六端口的功率耦合度分别相同，待测信号经第一端口输入，由第二端口输出间接加热式微波功率检测器，由第四端口和第六端口输出间接加热式微波相位检测器，由第三端口和第五端口选择开关；通道选择开关的第七端口和第八接间接加热式微波功率传感器，通道选择开关的第九端口和

本发明的固支梁间接加热式微波信号检测器由六端口固支梁耦合器，通道选择开关，微波频率检测器，微波相位检测器构成；六端口固支梁耦合器由共面波导，介质层，空气层和固支梁构成；六端口固支梁耦合器的第一端口到第三端口、第四端口以及第一端口到第五端口、第六端口的功率耦合度分别相同，待测信号经第一端口输入，由第二端口输出间接加热式微波功率检测器，由第四端口和第六端口输出间接加热式微波相位检测器，由第三端口和第五端口输出通道选择开关；通道选择开关的第七端口和第八接间接加热式微波功率传感器，通道选择开关的第九端口和第

本发明属于公共卫生技术领域，具体为一种基于脑电信号的意识障碍状态分类系统。本发明系统主要用于分类两种不同的意识障碍状态，即微意识状态和植物态。系统包括：脑电信号预处理模块，负责对脑电信号按照30分钟的时间间隔进行分段，同时进行去噪和滤波等操作，确保信号的质量；特征提取模块，根据临床常用指标从脑电信号中提取特征，并构建特征矩阵；脑电信号片段的意识障碍状态分类模块，利用EasyEnsemble算法对特征进行分类，识别出个体中各片段对应的意识障碍状态；整段脑电信号的意识障碍状态分类模块，根据片段分类的结果，分类整段信号的意识障碍状态。本发明为意识障碍状态的分析提供了一种有效的自动化辅助手段。

MSA1000A是—款高性能便携式矢量信号分析仪，具有优良的测试动态范围、 分析带宽、 相位噪声、 幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、矢量信号分析及实时频谱分析；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。 功能特点 频率范围：9 kHz~40 GHz 分析带宽高达300 MHz 实时分析带宽高达200 MHz 功能丰富，支持如下信号分析模式并可扩展 通用频谱分析模式 矢量信号分析模式 实时频谱分析模式 基于PXle高速内部总线，测量速度快 可通过LAN、GPIB接口控制模块 应用领域 4G/5G/WiFi等宽带通信设备研发与生产测试 大宽带瞬态信号的捕获与分析 非法和干扰信号的搜寻与识别 电子系统研发、测试和维修 电磁频谱监测

MCSG5000A多通道相参信号发生器具有频率覆盖范围宽，功率调节范围大，超低相位噪声，高频谱纯度，通道间相位、幅度、时延可独立调节等特点。可满足相控阵雷达天馈系统维护检修，雷达接收机维护检修，变频系统本振替代等应用需求。 功能特点 频率范围：1 MHz至50 GHz 调制带宽：200 MHz 通道数：八通道 支持相位、幅度、延时调整 支持AM、FM、PM、脉冲调制 应用领域 相控阵天馈系统及接收机测试、检修 MIMO通信系统测试及检修

MSA2000A是一款高性能模块化矢量信号分析仪，具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、矢量信号分析及实时频谱分析功能；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。 功能特点 – 频率范围：9 kHz ~ 40 GHz – 分析带宽高达300 MHz – 实时分析带宽高达200 MHz 功能丰富，支持如下信号分析模式并可扩展 通用频谱分析模式 矢量信号分析模式 实时频谱分析模式 基于PXle高速内部总线，测量速度快   应用领域 4G/5G/WiFi等宽带通信设备研发与生产测试 大宽带瞬态信号的捕获与分析 非法和干扰信号的搜寻与识别 电子系统研发、测试和维修 电磁频谱监测

        技术成熟度：技术突破         目前的潮流能发电机组以直驱液压变桨及带变速箱的液压变桨为主，其发电机和变速箱均采取机械动密封方式进行密封防水处理，海洋环境下，机械动密封的可靠性和运行效率往往冲突，密封层级多运行阻力大，效率低，密封层级少，密封可靠性差，机组的运行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一体化集成发电，波浪能与海流能水轮机对转并通过磁力耦合驱动发电机增速，具有多能互补、高效获能、转换效率高、结构简单、运行可靠等特点，为规模化海洋能开发提供创新型设计。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

本项目具有自主知识产权，是一套适合于处理城市污水及回用（从城市污水到杂用 水、景观用水、绿化、洗车等直到实验室分析配制标准溶液的纯水）的集装式膜生物反 应器成套技术装备。同时本装置还适用于在本装置的一个阶段内实现受污染水源地的饮 用水的供应的系列产品。 技术创新点： 1）针对不同城市污水水质可以选择不同的膜材质。 2）针对不同废水规模可以加工大型或中型的集装式膜生物反应器。 3）不同处理程度的集装式膜生物反应器可以适用于同种废水而不同用户需求的回 用水质。 4）开发的自控技术，可以达到无人监管、在线检测的水平，使人工费降低及自动 控制达到较高的水平。 应用领域：城市污水深度处理及回用

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。