本发明提供一种基于光谱抽样直方图的超光谱降维匹配方法及系统，包括对待匹配光谱和光谱库中 的所有光谱分别进行归一化处理，分别获取归一化后的待匹配光谱和光谱库中所有光谱的抽样直方图， 计算待匹配光谱的抽样直方图与光谱库中所有光谱的抽样直方图的欧氏距离，在光谱库中选取与待匹配 光谱抽样直方图欧氏距离最小的一条光谱作为匹配对象。本发明通过对归一化后的光谱使用等间距的窄 带进行抽样，从而获得维数远小于原始光谱的抽样直方图，完成了光谱的降维，然后使用降维后的抽样 直方图代替原始光谱进行匹配，显著降低了后续匹配时的运算量，同时在抽样时利用分段提取的方法保 留了光谱图中的相对位置信息，提高了匹配的精度。

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

本发明公开了一种多路激光探针检测系统与方法。该检测系统 可将激光光源分成多路通过光纤分别传送至多个待测点，激发产生激 光等离子体后，将相应的光谱信号传回检测系统，最终实现一台激光 探针仪的多点同时在线检测，使用光纤传输激光和光谱信号，不仅可 以提高恶劣环境中激光探针的抗干扰能力，而且还可以大幅降低激光 探针仪的应用成本。该发明特别适用于包含多条生产线的大型工业过 程，具备对生产线上的产品的多种元素同时进行在线监测的能

本发明公开了一种 JPEG 兼容的隐写分析方法，包括：计算隐 写图像训练库中各个 JPEG 隐写图像 JS 的观测嵌入率 r＇；根据隐写 图像训练库中各个 JPEG 隐写图像 JS 的观测嵌入率 r＇及其真实嵌入 率真ｒ，建立观测嵌入率与真实嵌入率之间的关系模型；计算待检测 隐写图像的观测嵌入率，并根据观测嵌入率与真实嵌入率之间的关系 模型计算待检测隐写图像的检测嵌入率。本发明还提供了相应的 JPEG 兼容的隐写分析

本发明公开了一种数控机床实验模态分析方法，包括 1)利用仿真软件生成随机值序列，并选择采样率以获得感兴趣的频带范围；2)加工凸台试件，使得试件表面生成的断续切削宽度符合上述随机值序列，从而得到对数控机床产生结构随机冲击的激励；3)在数控机床的各部件上布置传感器，以获取机床结构振动响应信号；4)切削凸台试件，完成结构模态激励；5)选定振动响应幅值较大的测点作为基准点，按基于多参考最小二乘复频域法(LSCF)辨识得到机床结构模态参数。本发明可以在无需外加激励条件下，通过加工特定试件完成对数控机床激振，完成模态测试，大大降低模态实验的激振成本和减小激振所造成的损失。

本成果所属项目获得教育部自然科学二等奖和商业部科技进步奖三等奖。 (1)基于主题模型的软件工程数据建模和分析技术。 (2)基于形式概念分析的修改分析和测试技术。(3)基于自然语言处理的软件数据预处理技术。 (4)个性化的软件开发和维护管理。 (5)自动化的软件数据概要化技术。 (6)基于动态主题模型的软件演化建模技术。 (7)针对具体软件历史代码库的词库自动构建技术。

掌握了基于有限元仿真模型的状态监测技术，利用传感器测量信息实时修整有限元模型参数使其能够真实反映机床状态的目标，从而获得信息量大且准确的监控信息。该技术已用于秦川机床集团齿轮磨削主轴热误差的监测以及滚珠丝杆状态监测之中。

开发了基于运行模态分析(OMA)的机床动态性能测试与分析技术，其技术特点为无需人工激励，通过借助环境振动如地基振动作为激励、机床运行产生的振动即可满足采集要求。采集信号只涉及输出响应信号，无需激励信号，且不存在锤击法中捶击所得数据不满足要求的情况，操作简单。