本发明公开了一种基于电磁超声纵向导波的管道缺陷检测方法，包括：设置多个与管道同轴布置的环形磁铁，在管道表面上的产生径向静态磁场；在各环线磁铁阵列的两侧同轴套设螺线管线圈，使得待检测管道中产生周向感应涡流；在周向感应涡流和径向静态磁场的共同作用下，从而激励出纵向模态导波，并在遇到缺陷时会发生反射，反射回波经过传感线圈时即可引起传感线圈的感应电压发生变化，即可判断管道中是否存在缺陷。本发明还公开了一种检测装置和应用上述装置和方法进行管道检测的传感器。本发明充分利用了磁铁阵列边缘径向磁场，不需要产生均匀径

本项目研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术，实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃，氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位，经过专业检测基地和工业现场检测验证，性能达到国际同类产品的先进水平。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 危险气体泄漏是当前工业重大安全隐患之一，迫切需要能够及时发现泄漏隐患，定点预防重大工业危险气体泄漏事故的先进检测技术与装备。基于气体特征吸收峰的红外光谱检测是泄漏气体非接触遥测的有效途径， 采用制冷型红外焦平面探测器(IRFPA)已被证明是工业气体泄露遥测的有效手段，但高昂的价格，且工作寿命也难以适应石油天然气与化工行业昼夜连续工作的要求。近年来非制冷红外焦平面探测器性能的迅速提高，使其用于工业气体泄漏红外成像检测成为可能。 本项目提出基于非制冷IRFPA 的工业气体泄漏成像检测技术思想，并2011 年起陆续获得北京市自然基金和首都科技条件平台科学仪器开发培育项目的支持，针对非制冷 IRFPA 灵敏度偏低，长波红外波段偏窄等问题， 研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术，实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃，氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位，经过专业检测基地和工业现场检测验证，性能达到国际同类产品的先进水平。在完成工程样机基础上，近期与北京智慧共享合作研制完成在线式产品样机，现场应用示范效果明显，具备批量生产的基本转化条件。

本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS)，本发明能够对压 缩后的特征进行选择，只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪，而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象，有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响，并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。

该项目是针对大型桥隧基础设施防灾减灾迫切需求以及自然灾害发生后的救灾抢险、快速恢复需求开展研究工作，研发具备移动式、无人化、精细化、全面性等特点的快速检测装备及智能评估决策平台，从而提高大型桥隧结构灾后快速高精度及智能化检测评估水平，提升国家救灾减灾能力、保障国家社会经济安全可持续发展的重大国家需求。 项目面向重大自然灾害防范的国家重大战略需求，旨在通过智能化关键技术和装备创新开发有力地提高大型桥隧灾后快速检测评估水平及国家防灾减灾能力。研究内容重点突破桥隧精细化建模、高精度修正及非线性数值模拟仿真方法、高精度三维图像雷达检测技术、变频激励智能声波/超声波内部损伤分布扫描及柔性移动冲击激励梁体关键区域快速检测技术、灾后隧道内外部及围岩检测与评估技术等关键技术，并集成多套对应极端环境的移动自动化检测装备系统。进而结合高强韧桥隧灾害过程监测方法，建立融合多源检测大数据及灾害全过程监测数据的结构（群）智能分析决策及智慧管理平台，实现结构外部变形-内部分布与局部大深度损伤-结构整体性能的快速检测评估，并开展工程示范，形成具有自主知识产权的研究成果和相关标准规范等。

CSY-2000D系列传感器与检测技术实验台由主控台、三源板（振动源、温度源、转动源）、传感器和相应的实验模板、数据采集卡及处理软件、实验台桌六部分组成。涵盖：温度、位移、压力、光电、振动、转动、电磁感应等多种传感器。可完成应变、差动、涡流、霍尔传感器等40项实验。

本发明提供了一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法。本发明使用单颗低轨卫星测距信号实现用户三维坐标的确定，可用于基于通信卫星信号的用户位置确定。 本发明是这样实现的，一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法利用非迭代的近似坐标求解方法计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差，再利用计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差的结果作为近似值进行迭代计算，求解出用户三维坐标和接收机钟差； 进一步，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法进一步包括：利用多种形式的测距信号进行计算，包括使用测距码，导频码，载波相位，激光，周期性复现的数据帧头和机会信号，用于实现信号发射器与接收机之间距离测量方式。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释，是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点，充分利用多波地震数据的矢量信息，对随机干扰与面波干扰进行识别与压制，最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围；在此基础之上对矢量波场进行分离与合成，将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合，对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块，如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块，可用于对不同系统输出的中间数据进

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

该方法首先对多个接收信号分段、滤波，再使用不同的测量矩阵对每个滤波之后的信号重新线性组合，在一系列利用了这多个信号之间相关性的低复杂度迭代运算后，可以测量出每个原始信号在同一特征基下的展开系数，从而实现对每个原始信号更加精确的重建。