本发明公开了一种动目标多尺度多维度红外光谱特征测量方法及系统，属于图像处理、红外光谱测量领域。本发明主要为解决对动目标红外光谱特征测不到，测不准的问题。本发明方法包括：(1)建立目标红外光谱多维度多尺度特征表示公式，从中提取目标红外光谱精确模型。(2)从中提取感兴趣区域精确定位方法，识别感兴趣区域各部件位置信息。(3)从中提取多框架伺服控制方法，解决目标红外光谱测不到问题。本发明将红外光谱数据及图像数据结合进行处理，

产品介绍 CK-M1超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，核心部件采用 R2000 为核心平台，R2000是一款高性能高度集成的读写器 IC,集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能。用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过 API 函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。  产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，行业内最强，每秒可识别超过600张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M1 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） RFID主芯片 Impinj R2000 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 1通道 RF输出功率（端口） 33dbm±1dbm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >600次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dbm）：8W 物理参数 外观尺寸 42*76*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

本发明属于柔性膜质量检测设备相关领域，并公开了一种适用 于对移动中的柔性膜执行标识的多自由度打标装置，包括支撑组件、 传动组件、动力组件、打标针组件和记号笔组件，其中支撑组件可实 现打标装置的机械连接，同时还具有导向和位置调节的功能；动力组 件为打标装置提供可控的动力，传动组件可适于在运动中多自由度地 驱动打标针组件和记号笔组件，并提供高精度的打标操作；打标针组 件和记号笔组件分别可在柔性膜上打出针孔和颜色标记，并检测标记 是否成功完成。通过本发明，在高速运动过程中也能够高精度、稳定 可靠地执行打标操作，而且反应灵敏度高，因而尤其适用于 RFID 标 签之类对表面标识质量高的运用场合。 

本发明公开了一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立典型飞机目标轮廓姿态数据库；(2)对实测飞机目标可见光图像进行测谱，包括：(2.1)获取飞机目标的可见光图像；(2.2)获得目标轮廓特征；(2.3)用目标轮廓匹配步骤(1)中建立的轮廓姿态数据库，得到飞机的对应姿态，以及在此种姿态下的部件对应几何关系；(2.4)根据轮廓与各个部件之间的相互关系，寻找目标各部件测谱的中心位置坐标；(2.5)把

集热式磁力搅拌器型号：101S　 　 产地：郑州技术参数DF-101S 特征：平板 ； 搅拌容量：最大2000ml ； 搅拌速度：无级调速 0-2600； 加热温度：室温-400℃ ； 控温方式：智能自动； 工作电压：220V/50Hz ； 整机尺寸：239×245×220 ； 主要特点随意设定，自动恒温，使用更加方便、直观，控温精度高、准确可靠。 仪器介绍DF-101S在DF-101B基础上，增加了高精度时间比例式数显温控仪和智能型数字显示温度两种型号，随意设定，自动恒温，使用更加方便、直观，控温精度高、准确可靠。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

本发明公开了一种基于ＫＬ展开的分布随机动载荷识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１．开展模态试验，获取结构的模态参数，包括固有频率和模态振型；Ｓ２．将结构随机振动响应利用模态振型展开，获取结构在模态空间的动响应；Ｓ３．利用ＫＬ展开由模态空间内的随机动响应求解模态空间内随机动载荷；Ｓ４．求解结构上随机动载荷的随空间分布的时变统计特征。本发明解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷随空间分布的时变统计特征问题，为服役于分布随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供一种动载荷间接获取手段。

小试阶段/n航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。项目基本内容：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。

软件所含缺陷的风险或数目是合理安排软件测试资源，提高软件测试效率，衡量软件设计及开发质量的关键信息，应用模式识别技术对软件所含缺陷进行有效预测将对我国航空工业软件测试工作从被动测试到主动测试的转变起到积极的作用。对软件所含缺陷进行风险或定量预测，其根本技术在于利用以往软件缺陷数据，构建软件内在信息和软件缺陷信息之间的映射关系函数。 软件缺陷数据具有如下特点：软件度量信息冗余；软件缺陷数据分布及其不平衡；软件缺陷数据易含有不准确数据（如不准确的缺陷量）对于模型构建来说就是噪声数据；软件缺陷数据维度高，复杂度高等。该技术的广泛使用，将对我国航空工业中的软件测试工作，从传统的被动测试向主动测试，合理安排有限的测试资源，提高测试效率，从而提高软件质量起到重要作用。

作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。