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本發(fā)明公開了一種用于地震預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時(shí)地震震級(jí)估計(jì)方法，利用地震矩求出的矩震級(jí)，即：檢測到信號(hào)后每1秒估算出相對應(yīng)的矩震級(jí)，隨著時(shí)間增長至20s左右得出與實(shí)際震級(jí)非常接近的估計(jì)震級(jí)。本發(fā)明利用地震矩從而求出的矩震級(jí)能有效克服中大型地震(M>6)中出現(xiàn)的震級(jí)飽和問題，而且地震矩與地震動(dòng)中零頻時(shí)的振幅Ω0有明確聯(lián)系，具有明確的物理意義。本發(fā)明方法具有實(shí)時(shí)性，檢測到信號(hào)后每間隔1s均能估算出相對應(yīng)的矩震級(jí)，隨著時(shí)間增長至20s左右就能得出與實(shí)際震級(jí)非常接近的估計(jì)震級(jí)，能有效應(yīng)用于地震預(yù)警系統(tǒng)。

系統(tǒng)建立了北斗/GNSS廣域?qū)崟r(shí)厘米級(jí)導(dǎo)航定位理論與方法，在精密單點(diǎn)定位整數(shù)解模型、實(shí)時(shí)與快速初始化方法、廣域?qū)崟r(shí)精密定位質(zhì)量控制三個(gè)方面取得了突破性進(jìn)展，解決了精密單點(diǎn)定位長期以來非差模糊度固定難和實(shí)時(shí)快速初始化難兩大瓶頸，實(shí)現(xiàn)了“定得準(zhǔn)”、“測得快”的核心目標(biāo)。項(xiàng)目整體達(dá)到國際先進(jìn)，部分成果達(dá)到國際領(lǐng)先水平，已在測繪遙感、航空航天、極地科考、地震與大氣科學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用。該研究引領(lǐng)了高精度衛(wèi)星導(dǎo)航定位從局域到廣域、從事后向?qū)崟r(shí)、從GPS單系統(tǒng)到GNSS多系統(tǒng)方向的發(fā)展，推動(dòng)了衛(wèi)星導(dǎo)航與大地測量學(xué)科的

本發(fā)明提供了一種光標(biāo)定位、光標(biāo)控制方法及裝置。該方法包括：S1：將顯示器等分為預(yù)設(shè)數(shù)量的子區(qū)域，各個(gè)子區(qū)域以不同的頻率進(jìn)行閃爍；S2：接收腦電采集處理設(shè)備發(fā)送的腦電信號(hào)，所述腦電信號(hào)為所述腦電采集處理設(shè)備對用戶注視所述顯示器時(shí)的腦電信號(hào)進(jìn)行采集后獲得的；S3：對所述腦電信號(hào)進(jìn)行處理分析，根據(jù)處理分析結(jié)果從所述各個(gè)子區(qū)域中確定第一子區(qū)域?yàn)樗鲇脩舻淖⒁?

本發(fā)明公開了一種微流控注射器濾頭及其使用方法，該濾頭采用微流控技術(shù)對微米顆粒或者細(xì)胞進(jìn)行濃縮富集，其內(nèi)部設(shè)置有螺旋形延伸的微流道以及與微流道連通的Y型分岔流道，樣品液的微粒在微流道內(nèi)除了受流動(dòng)方向的拖拽力之外，還會(huì)受到垂直于主流動(dòng)方向的慣性升力和Dean拽力，在這兩個(gè)橫向作用力的耦合作用下，微粒將會(huì)逐漸聚焦至靠近螺旋中心一側(cè)的壁面，形成規(guī)則排列束，并沿Y型分岔流道的內(nèi)側(cè)分支流出，從而收集到濃縮的樣品液；且本發(fā)明中微流道和Y型分岔流道均設(shè)置在同一平面上，有效縮小了流道占用的體積，有利于濾頭的微型化；該濾頭的使用方法簡單，適用于野外及低硬件配置的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境使用。

本發(fā)明提供一種流場實(shí)時(shí)精確測量系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)，包括示 蹤粒子發(fā)生器、圖像處理子系統(tǒng)和 PIV 測量子系統(tǒng)，示蹤粒子發(fā)生器設(shè)置在待測流場上游，圖像處理子系統(tǒng)采集流場中示蹤粒子圖像，傳 遞給 PIV 測量子系統(tǒng)。方法，根據(jù)前一次測量，計(jì)算空間分辨率調(diào)整 信息和時(shí)間分辨率調(diào)整信息，調(diào)整查詢窗口參數(shù)和圖像采集速度，在 后一次測量時(shí)，根據(jù)調(diào)整后的圖像采集速度采集流場粒子圖像，對該 幅圖像和上幅圖像，采用調(diào)整后的查詢窗口參數(shù)，通過粒子圖像測速 方法獲得當(dāng)前全流場速度矢量。本發(fā)明提供的流場實(shí)時(shí)精確測量系統(tǒng) 及方

一種流場圖像預(yù)處理方法及其系統(tǒng)，屬于圖像預(yù)處理方法及裝 置，針對目前流場測量中預(yù)處理占據(jù)時(shí)間較長的問題，提高流場圖像 預(yù)處理效率。本發(fā)明的流場圖像預(yù)處理方法包括均值化步驟、圖像拉·113·伸步驟、噪聲判斷步驟、去除固定噪聲步驟、構(gòu)造二值化均值圖像步 驟和掩模操作步驟。本發(fā)明的流場圖像預(yù)處理系統(tǒng)，包括輸入以太網(wǎng) 口、以太網(wǎng)輸入控制芯片、數(shù)字信號(hào)處理器、同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器、 動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)芯片、帶電可擦可編程只讀存儲(chǔ)器、輸出以太網(wǎng)口及以太網(wǎng) 輸出控制芯片。本發(fā)明體積和功耗均較小，能

本發(fā)明公開了一種面向片式多核處理器的流編譯優(yōu)化方法，包 括：生成軟件流水調(diào)度表的軟件流水調(diào)度步驟；根據(jù)軟件流水調(diào)度表 將計(jì)算任務(wù)所需的數(shù)據(jù)在片式多核處理器片上的 SPM 和主存上進(jìn)行 緩存分配的存儲(chǔ)訪問優(yōu)化步驟；根據(jù)片式多核處理器的片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?結(jié)構(gòu)確定通信量最小的映射方式，以將軟件流水調(diào)度表中各個(gè)虛擬處 理核根據(jù)映射方式調(diào)度映射到實(shí)際物理核上的通信優(yōu)化步驟。本發(fā)明 的方法結(jié)合了流程序與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化技術(shù)，充分發(fā)

1. 痛點(diǎn)問題 目前，新能源場站不具備快速電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)能力，隨著新能源裝機(jī)容量的增加，電網(wǎng)的頻率穩(wěn)定將面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，嚴(yán)重情況下會(huì)導(dǎo)致新能源機(jī)組限制出力，甚至大面積脫網(wǎng)，影響發(fā)電效率和電網(wǎng)安全。 新能源大規(guī)模并網(wǎng)時(shí)，電網(wǎng)運(yùn)營商只對場站級(jí)特性提出明確要求。盡管新能源裝備在裝機(jī)前需通過嚴(yán)格的涉網(wǎng)型式實(shí)驗(yàn)，但該實(shí)驗(yàn)僅針對單機(jī)實(shí)施，多機(jī)之間缺乏協(xié)同，無法保證場站性能。新能源場站內(nèi)的運(yùn)行維護(hù)通常由新能源業(yè)主負(fù)責(zé)，然而受限于其技術(shù)水平，當(dāng)前新能源場站的運(yùn)行方式較為粗放，場站級(jí)控制僅根據(jù)調(diào)度要求完成功率指令下發(fā)等功能，多機(jī)組之間缺乏有效協(xié)同。在實(shí)際運(yùn)行過程中，未有效挖掘多機(jī)協(xié)同潛力，導(dǎo)致效率難以進(jìn)一步提升，且由于多機(jī)之間的相互干擾而時(shí)常發(fā)生非故障脫網(wǎng)現(xiàn)象。 2. 解決方案 基于新能源場站級(jí)和設(shè)備級(jí)調(diào)頻模塊，構(gòu)建新能源多機(jī)智能化功率協(xié)同控制系統(tǒng)，采用集中式協(xié)同-分布式自主的控制方式實(shí)現(xiàn)新能源場站的快速調(diào)頻控制，使新能源場站滿足電網(wǎng)的調(diào)頻要求，提高供電可靠性和發(fā)電效率。 合作需求 產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域：風(fēng)電/光伏新能源場站； 產(chǎn)品的目標(biāo)客戶：快速調(diào)頻模塊的用戶主要是電站運(yùn)營企業(yè)和部分逆變器、變流器企業(yè)；加裝快速調(diào)頻模塊逆變器的客戶是電站投資企業(yè)、光伏EPC企業(yè)，和風(fēng)機(jī)/光伏整機(jī)廠商。

DWELT系統(tǒng)（動(dòng)態(tài)加權(quán)進(jìn)化的路徑追蹤技術(shù)）首先基于環(huán)境的地磁信號(hào)、無線信號(hào)、視覺信號(hào)等，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征學(xué)習(xí)與分類，從而實(shí)現(xiàn)對于位置、行為、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境的認(rèn)知；系統(tǒng)基于手機(jī)所收集的地磁信號(hào)、無線信號(hào)、傳感器信號(hào)、用戶狀態(tài)信息等，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與認(rèn)知模型進(jìn)行多維融合，進(jìn)而獲得用戶的準(zhǔn)確位置。 系統(tǒng)對硬件依賴性極低，不需部署額外設(shè)備，可直接利用場景內(nèi)的固有信息進(jìn)行定位。 根據(jù)微軟室內(nèi)定位技術(shù)大賽和 EvAAL 定位大賽兩大權(quán)威大賽2011-2018年公開評(píng)測數(shù)據(jù)，DWELT技術(shù)全球領(lǐng)先。