本发明涉及一种像元解混逆过程：规格化多端元分解的高光谱重构方法,其特征在于：包括多光谱图像的反射率图像进行规格化多端元分解获得高光谱数据,多光谱影像中提取的地物光谱可分解为光谱形状和像元值两本分的线性组合,规格化多端元分解的高光谱重构方法就是根据光谱库中纯端元进行不同性质的混合来获取混合场景中最优的端元组分,从而避免端元过多带来的噪声放大和端元过少造成的精度下降现象,并在精确解混的基础上考虑端元的时空变化,在减少计算量同时准确重构高光谱数据。

本发明公开了一种用于太赫兹时域光谱系统的油画颜料样品的制备方法，包括将油画颜料铺展于载体之上并静置，涂抹厚度为1mm～3mm；将静置后的油画颜料研磨，并压制成型，压强为 8Pa～11Pa，时间为 4min～7min，制得形状规则、厚度均匀的油画颜料。本发明通过将油画颜料铺展与载体之上并使其静置，去除油画颜料中的油性成分和水分，通过将去除油性成分和水分的油画颜料研磨成粉，并压制呈厚度均匀、形状规则的油画颜料样品，在没有

本发明提出了一种基于鲁棒低秩张量的高光谱图像去噪方法，包括建立高光谱图像噪声的数学模型， 构造高光谱图像鲁棒低秩张量（RLRTR）去噪模型，求解 RLRTR 去噪优化模型。本发明充分利用高光 谱图像（HSI）的先验知识，高光谱图像被不同的噪声污染，如高斯噪声、脉冲噪声、死像素和条带噪 声等。利用干净的高光谱图像数据具有潜在的低秩张量特性以及异常和非高斯噪声具有稀疏性的特性， 同时分别采用核范数和 l2,1 范数来表征低秩和稀疏特性；本发明的技术

本发明公开了一种宽光谱全光波长转换的方法及装置，该方法 对转换波导的输出端的目标光波长λi 进行实时检测，λi 发生改变时， 根据固定的信号光波长λs0，计算此时泵浦源的波长λp 并相应调整， 然后将信号光和泵浦光依次通过耦合器、放大器、偏振控制器和具有 平坦且低色散的转换波导。装置包括泵浦源、信号源、耦合器、放大 器、偏振控制器和转换波导，泵浦源和信号源的输出端分别与耦合器 输入端信号连接，耦合器的输出端依次通过放

一种输入无色的宽光谱全光波长转换的方法及装置，该方法对 信号源发出的信号光波长进行实时检测，发生变化时，根据需要转换 的闲频光波长，计算泵浦光波长，并由泵浦源调整其波长，然后将信 号光和泵浦光依次通过耦合器、放大器、偏振控制器和转换波导，转 换波导具有平坦且低色散，在泵浦光波长随信号光发生变化时，都能 够满足相位匹配条件，发生四波混频效应，实现波长转换，使得闲频 光波长保持不变。装置包括由泵浦源、信号源、波长计和运算

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。

成果基于对地理现象与规律的“格局→作用→过程”的理解，将其抽象为地理空间模式（聚集、关联与演化模式），并针对地理空间模式挖掘的复杂空间关系、自相关与异质性、优化建模等关键科学问题开展研究，构建了面向地理现象理解的地理空间模式挖掘理论与方法。 1.发现了地理实体间空间关系描述的层次性与统计规律，建立了拓扑关系层次化描述模型和度量关系统计描述模型，突破了地理空间模式挖掘中复杂空间关系精细建模与模式认知的基础问题。 2.发现了空间自相关与空间异质性对地理空间模式表现形式影响作用的统计规律，建立了地理空间模式自适应挖掘模型与方法，突破了地理空间模式挖掘中地理要素自相关与异质性建模的关键难题。 3.发现了地理空间模式挖掘过程中模型有效性、模型性能与模型稳定性间的调和规则，结合博弈论与局部搜索策略，建立了地理空间模式挖掘自适应优化模型，提高了挖掘结果质量与稳定性。

成果基于对地理现象与规律的“格局→作用→过程”的理解，将其抽象为地理空间模式（聚集、关联与演化模式），并针对地理空间模式挖掘的复杂空间关系、自相关与异质性、优化建模等关键科学问题开展研究，构建了面向地理现象理解的地理空间模式挖掘理论与方法。 1.发现了地理实体间空间关系描述的层次性与统计规律，建立了拓扑关系层次化描述模型和度量关系统计描述模型，突破了地理空间模式挖掘中复杂空间关系精细建模与模式认知的基础问题。 2.发现了空间自相关与空间异质性对地理空间模式表现形式影响作用的统计规律，建立了地理空间模式自适应挖掘模型与方法，突破了地理空间模式挖掘中地理要素自相关与异质性建模的关键难题。 3.发现了地理空间模式挖掘过程中模型有效性、模型性能与模型稳定性间的调和规则，结合博弈论与局部搜索策略，建立了地理空间模式挖掘自适应优化模型，提高了挖掘结果质量与稳定性。

本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

已有样品/n脑卒中（中风）已经成为我国致死率第一的疾病。中国目前已经有1100万的脑卒中病人，而根据世界银行对中国慢性病调查和分析，他们认为如果中国现在慢性病控制的这些状况不改变的话，到2030年中国将会有 3100万的脑卒中病人。。脑卒中病人由于肌力及肌张力异常，平衡及协调能力受限，从而严重影响病人的步行功能。研究表明，40-73%的居家脑卒中病人发生跌倒，比健康人群跌倒风险增加4倍，髋骨骨折风险增加10倍。因此，帮助脑卒中病人恢复行走能力是脑卒中康复的工作核心，而步态作为直接反映行走能力的重要指