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PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。 PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。

高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

北京交通大学（前沿）高速铁路设备设施服役状态智能感知与态势分析研究项目竞争性磋商

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种降低 OFDMA 系统信号峰均功率比的方法， 具体为：在发射端，将用户输入的数据经过 LDPC 编码器进行编码， 生成拥有多个可反转子集的编码码字，再进行调制；将调制后的数据 映射至用户分配到的子载波上，构造多个可反转频域符号集合；通过 对构造的可反转频域符号集合进行独立的反转以降低 OFDMA 系统信 号的峰均功率比；在接收端，将接收到的信号经傅里叶变换后再进行 子载波解映射和解调制，得到每个用户对应的接收信息，并采用 LDPC 译码器进行译码，从得到的译码码字中提取出相位反转信息以恢复原 始信息；本发明能有效地降低 OFDMA 系统信号的峰均功率比，且不 需要发送边带信息，提高系统的频谱利用率，降低系统的复杂度，同 时具有良好的纠错性能。 

本发明公开了一种基于 QPSK 信号调制的射频水印嵌入和提取 方法，方法包括以下步骤：射频水印信号嵌入步骤：将水印信号转化 为水印码元序列并和分段后的载体码元序列根据各自的信号幅度进行 叠加，叠加后进行 QPSK 调制发射；射频信号的解调步骤：将收到的 QPSK 信号进过降频、归一化处理得到的信号对比标准星座图，得到 载体码元；射频水印信号提取步骤：将归一化采样信号与载体码元的 差值作为水印提取的原始数据，从此数据中解调出水印实部和虚部的 两路水印，在通过符号函数判决水印结果。本发明还提供了实现上述 方法的系统。本发明通过在底层的物理信号中添加射频水印信号，丰 富了数字水印隐藏方法。

小试阶段/n在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。。项目基本内容：。在强噪声背景下进行微弱信号检测, 在现代无线通信、传感器与机械设备检测等领域应用广泛，常用的检测方法有相关检测、频谱分析等。对微弱信号而言，直接通过波形采集进行频谱分析是不合适的，同时，传统的相关运算采用的参考信号为方波波形，这仅仅适合固定频率的微弱信号检测，且由于方波信号存在丰富的谐波成分，对低频微弱信号的检测存在干扰；同时由于参考频率误差、参考信号相移误差，难以获取准确的被检信号参数，以及被检信号的重建输出。 本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中通过方波波形的参考信号难以获取准确的被检信号参数，无法进行被检信号的重建输出的缺陷，提供一种可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大的微弱信号检测方法及系统。本发明公开了一种低信噪比下任意波形的微弱信号检测方法及系统，其中系统包括：低噪放大器、锁相环、微处理器、数字频率合成器和运算模块，通过模拟锁相环工作锁定待检微弱信号的频率，利用微处理器测量该锁相环的输出频率，并根据该频率值控制直接数字合成电路产生同频信号，该信号作为相关检测所需的参考信号。运算模块采用乘法器和积分电路实现相关检测，通过步进调整参考信号的相位，使互相关值最大，获得与被测信号同频同相的再生信号，从而实现微弱信号的检测与放大。本发明在低信噪比条件下，具有较好的线性测量特性和较高的准确度，可实现任意波形的微弱信号自动检测和再生放大。