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电子材料及器件低频噪声-可靠性测试平台
电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。
电子科技大学
2021-04-10
基于振动噪声在线监测的汽车总成台架试验技术
成果简介：该项目利用了振动理论、声学理论、信号处理与分析技术、人工智能分析技术，可对各种类型的汽车各个总成台架试验的振动噪声进行在线监测，经过实时分析和评估，实现产品质量控制。 项目来源：合作开发 技术领域：车辆工程 应用范围：微面汽车、客车、SUV汽车、新能源汽车、轻型中型重型卡车的驱动桥、变速箱、增压器等各种总成台架生产线检验 技术水平：国内先进 现状及特点：建立了先进水平的NVH检验装置，在满足快速、准确的要求上，开发或改
北京理工大学
2021-04-14
煤矿与矿山企业噪声环境控制和治理（技术）
成果简介：该项目利用了振动理论、声学理论、振源识别与声源识别技术、振动与噪声监测与控制技术，可对各种类型的选煤（矿）厂、煤矿通风设备车间等场合振动噪声特性进行分析和评估，并经过声学布置与优化、减振降噪控制措施实施后，使煤矿与矿山企业噪声水平达到国家标准或优于国家标准。 项目来源：合作开发 技术领域：矿山工程、能源工程 应用范围：煤矿与矿山企业噪声环境设计及改造 技术水平：国内先进 现状及特点：建立了先进水平的设备振动噪声分析流程
北京理工大学
2021-04-14
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学
2021-04-13
低散斑噪声光学相干层析成像（OCT）系统
本成果利用光学斩波器改变样品光空间分布来抑制OCT图像中的制散斑噪声。优势如下：光学斩波器改变样品光空间分布所带来不同散斑噪声模式的潜在数量非常多，足够满足任何实际应用中的要求。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、技术分析
OCT作为一种利用相干光的干涉来实现对生物组织或工业产品成像的技术，不可避免地会出现散斑噪声现象。散斑作为一种噪声存在于OCT图像中，具体表现为强度较高的随机信号，这类散斑会降低图像的分辨率和对比度，严重影响到了成像的质量和后期对图像进行定量分析的准确性。散斑噪声会降低图像信噪比，掩盖图像细节，使得OCT图像中原本连续清晰的组织结构变得具有较强颗粒感，导致难以分辨，对后续的图像处理、识别等操作带来不良影响。同时，它也限制了OCT系统对疾病诊断或工业检测的能力。因此抑制OCT系统中的散斑噪声对提高OCT成像质量、临床诊断准确率和工业质检具有重要意义。
针对传统OCT所存在的问题，本成果独辟蹊径，利用光学斩波器改变样品光空间分布来抑制OCT图像中的制散斑噪声。优势如下：光学斩波器改变样品光空间分布所带来不同散斑噪声模式的潜在数量非常多，足够满足任何实际应用中的要求。此外，光学斩波器的结构简单、成本很低，便于实用化。而且，散斑噪声抑制效果对光学斩波器所处位置以及转速的波动极不敏感，将其加入到样品光路中任意位置均可。因此其对系统稳定性要求也低，使用灵活，可适应于长时间、非稳定的工作条件。
北京理工大学
2022-08-17
桨叶/叶片气动与噪声一体化分析设计
本成果通过对桨叶/叶片进行空气动力学和声学数值模拟分析，获得桨叶/叶片气动性能、载荷、噪声特性，评估复杂桨叶/叶片外形下的气动和噪声性能，并可结合优化设计理对桨叶/叶片外形参数进行优化，获得性能更佳的桨叶/叶片气动外形。本成果可应用于风力机叶片、无人机螺旋桨、旋翼桨叶、常规螺旋桨等气动与噪声性能的一体化评估、分析设计，可减少桨叶/叶片风洞试验测试，缩短桨叶/叶片设计周期，降低设计成本，同时也可独立分析桨叶/叶片设计参数对气动性能和噪声特性的影响，实现对整体性能的比较评估。
南京工业大学
2021-01-12
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。
电子科技大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
金铅锌矿体定位预测技术
金铅锌等金属矿体往往厚度变化大、不稳定而在勘探阶段难于精确控制，同时随着资源危机矿山的增多，深部找矿越来越受到重视。因此，许多矿山急需开展坑道之间和坑道之下深部矿体定位预测工作以扩大资源储量。该项成果是在凤县三台山金矿、凤县银母寺铅矿矿等矿体定位预测研究的基础上形成的技术成果，曾获陕西省科学技术进步二等奖。目前该项成果已经在陕西省部分金属矿山得到推广应用，并取得了良好的应用效果。
西安科技大学
2021-04-11