本发明公开了一种基于2‑甲基‑5,7‑二溴‑8‑羟基喹啉为配体的单核镝配合物及其制备方法和应用。该配合物的化学式为：[Dy(L)3(H2O)]，其中L为2‑甲基‑5,7‑二溴‑8‑羟基喹啉脱去羟基氢原子，带一个单位负电荷；该配合物属于单斜晶系，C2/c空间群。本发明所述配合物的制备方法为：取Dy(NO3)3·6H2O和2‑甲基‑5,7‑二溴‑8‑羟基喹啉，用混合溶剂溶解，调节所得溶液的pH＝6.5～7.8，所得混合液于加热条件下反应，即得；其中，所述的混合溶剂为氯仿或氘代氯仿与水的组合物。本发明提供的配合物制备方法简单、成本低廉、重复性好，在低温下表现为慢弛豫磁行为，可用于制备磁性材料。

本发明公开了一种人体目标微多普勒频率估计方法，包括获取多普勒雷达的回波信号时频分布数据；采用Viterbi算法搜索的初始路径计算一至三阶指数平滑值；计算预测系数；构建Viterbi算法的惩罚函数；构建人体目标微多普勒频率估计模型；完成人体目标微多普勒频率估计。本发明基于三次指数平滑预测得到最优路径的非线性变化趋势，并以此构建新的惩罚函数对Viterbi算法进行改进，提高了传统惩罚函数的路径识别能力；同时动态调整候选路径的搜索范围，不需要在TF平面上进行全局搜索，提高了算法的计算效率；因此本发明方法能够有效抑制频率模糊效应，而且可靠性高、实用性好且精度较高。

本发明提供了一种基于选择窗的星座选择映射方法，属于通信领域，用于滤波器组多载波信号降低峰均比。本发明在FBMC信号调制过程中，在设置的时间选择窗内计算峰均比，时间选择窗的长度小于一个码元信号的持续时间，且时间窗口位置选择时间靠前的位置，然后计算峰均比，选取最优峰均比的FBMC信号，在调制FBMC信号时，叠加前一时刻最优峰均比的FBMC信号和后一时刻的模拟FBMC信号。本发明适用于SMT类信号的调制过程中，每次计算时减少计算窗的长度，并且窗口位置前置，在不增加复杂度的基础上降低了峰均比，相比于现有的DSLM方法峰均比可以降低0.2dB。

本发明公开了一种基于神经网络的时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法，包括构建多目标运动在多普勒穿墙雷达解调后的回波信号；通过Winger‑Ville分布针对信号进行时频分析处理，获得对应的时频分布，构建融合数据集；构建多输入神经网络模型，采用融合数据集针对模型进行训练处理，同时更新模型参数，构建最优时频分布预测模型；获取实时采集的回波信号，通过分布进行时频分析处理，获得对应的时频分布，同时构建实时融合数据集；获得预测时频分布；提取预测时频分布的多目标瞬时频率，通过多普勒穿墙雷达定位算法估计目标的距离和角度信息，完成对多目标的定位；本发明方法消除时频分布交叉项的干扰、定位精度提高、时频分析效果提升。

本发明提供了乳液聚合后分离聚合物的方法，所述的方法解决了树脂粉末质量颗粒形态不规则、流动性能不好、粒度分布宽且堆密度小的问题，也解决了现有工艺成本高的问题。该方法包括下列步骤：在一个反应釜中，使阴离子乳化剂体系聚合后形成的乳液在凝聚剂的作用下发生凝聚，生成聚合物悬浮液；所述凝聚剂为酸类凝聚剂，所述凝聚反应的方法为：向pH＝3‑4.5、温度为35‑50℃的所述凝聚剂中加入所述乳液，然后在25‑35min内将温度升至80‑90℃，之后保温10‑15min；将所述聚合物悬浮液除杂、干燥，即得树脂粉末。

本发明公开了一种基于过完备角度字典优化技术的运动目标跟踪方法，包括采用多普勒穿墙雷达模块，获取运动目标的回波信号；采用加窗时频分析方法针对回波信号进行估计处理，获取瞬时频率值；采用高阶多项式模型针对瞬时频率值进行拟合处理，获取拟合曲线；通过拟合曲线求解瞬时频率倾斜角，进而构建过完备的瞬时频率倾斜角字典；采用倾斜角字典针对回波信号进行时频分析处理，获取最优参数域分布；采用信号解调技术针对最优参数域分布进行处理，并采用特征值归类技术针对解调后的信号进行提取处理，构建回波信号的瞬时频率分量集；通过瞬时频率分量集，合成运动目标的轨迹，完成对运动目标的追踪处理。本发明的目标定位精度高、跟踪效果好。

本发明公开了一种基于数据驱动的时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法，包括获取多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号，通过STFT针对获取的多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号进行分析处理，构建时频分布矩阵数据集；构建神经网络模型，采用获取的时频分布数据集对构建的神经网络模型进行训练，获取最优时频分布预测模型；采用构建的最优时频分布预测模型，针对构建的时频分布矩阵数据集进行预测处理，获取预测时频分布；采用获取的预测时频分布针对多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号完成定位处理。本发明实现对目标的实时跟踪定位处理，能够较好的解决时频模糊的问题，提高时频分辨率；而且精准度高、抗过拟合性能强、识别能力显著提升。

本实用新型提供一种新型环保袋，包括袋体，袋体内壁的底部开设有通槽，通槽内壁的两侧均开设有滑槽，滑槽的内壁上设有调节组件，袋体表面的两侧均固定安装有垫布，垫布的表面开设有槽口，槽口的内壁上设有若干个母扣，若干个母扣的内壁上设有辅助组件,将底袋在通槽和弧形橡胶座的贯穿槽内移出，底袋带动两个胶块在两个滑槽内移动，当移动至合适位置时将若干个限位头插进若干个限位孔和孔槽内，将底袋与袋体限位固定，增加环保袋内部使用空间，将若干个子扣与若干个母扣卡合，将两个条形块与两个条形槽卡合，将两个辅助袋安装固定，便于在对物件组合使用时对其安装和拆卸。

本发明公开了一种基于毫米波雷达的多视觉多穿戴下的开集步态识别方法，包括获取人体步态信息采集雷达回波信号，并针对获取的回波信号进行预处理，同时构建频谱图集；构建基于毫米雷达的步态识别网络模型；采用构建的频谱图集，通过联合计算若干个损失函数，训练、优化构建的基于毫米雷达的步态识别网络模型；设置开集模型样本库，采用训练、优化后的基于毫米雷达的步态识别网络模型，基于回波信号，完成步态识别处理；本发明方法的准确率提高、实际应用性增强、鲁棒性增强。

本发明公开了一种多普勒穿墙雷达目标跟踪定位方法，包括以下步骤：获取雷达回波信号并进行解调，得到解调后的雷达回波信号；对雷达回波信号进行处理，判断回波数据状态，得到多普勒频率无模糊状态数据，再构建输入矢量；构建STFT初始预测模型和NGRC初始误差预测模型；使用多普勒无模糊状态数据对STFT初始预测模型进行训练，得到STFT预测模型；使用STFT预测模型，计算误差矢量数据；使用误差矢量数据对NGRC初始误差预测模型进行训练，得到NGRC误差预测模型；使用STFT预测模型与NGRC误差预测模型，对目标多普勒频率模糊状态数据进行预测，完成穿墙雷达目标跟踪定位。本发明方法能够有效抑制积累误差，提高多普勒穿墙雷达的目标跟踪性能。