Wearable Organic Electrochemical Transistor Array for Skin-Surface Electrocardiogram Mapping Above a Human Heart

Electrocardiogram (ECG) mapping can provide vital information in sports training and cardiac disease diagnosis. However, most electronic devices for monitoring ECG signals need to use multiple long wires, which limit their wearability and conformability in practical applications, while wearable ECG mapping based on integrated sensor arrays has been rarely reported. Herein, ultra-flexible organic electrochemical transistor (OECT) arrays used for wearable ECG mapping on the skin surface above a human heart are presented. QRS complexes of ECG signals at different recording distances and directions relative to the heart are obtained. Furthermore, the ECG signals are successfully analyzed by the devices before and after exercise, indicating potential applications in some sports training and fitness scenarios. The OECT arrays that can conveniently monitor spacial ECG signals in the heart region may find niche applications in wearable electronics and healthcare products in the future.     

地区网络边界发现方法

地区网络边界刻画了现实世界国家和地区之间在网络空间中的拓扑界限.提出了一种主被动结合的双阶段地区网络边界发现方法——RNB(regional network border).第1阶段,基于定向拓扑测量与地理定位方法发现目标地区网络边界片段;第2阶段,基于多源信息加权定位和双重PING定位在边界片段中精准发现网络边界.实验以中国网络为对象,与CAIDA数据集相比,仅以2.5%的探测代价新发现了37%的边界节点,共计1 644个.经人工验证的一致率为99.3%,经某运营商验证的准确率为75%.     

基于云模型和余弦跳跃权重的改进蛙跳算法

标准蛙跳优化算法(SFLA)有寻优精度低和易陷入局部收敛区域的缺点, 为提高其性能, 提出一种基于云模型局部搜索和余弦跳跃权重更新位置的改进蛙跳算法(CSFLA). 首先通过Tent混沌映射和反向学习生成种群, 使种群的分布更均匀, 利用云模型的正态特性对子群中的优秀个体的所在区域进行探索. 同时, 对种群中其他个体引入基于余弦函数的跳跃步长权重, 使该权重在整个迭代过程中由高以不同的速率下降, 提高种群的全局搜索能力. 最后, 将CSFLA与多个优化算法在不同类型的测试函数上进行了比较. 结果表明, CSFLA具有更好的收敛速度和精度, 能有效找出全局最优解. 并且将改进算法应用至旅行商问题, 该算法可以找到总路程更短的路线.     

基于改进小波变换的农村集体土地测绘图像高分辨率自适应重建方法

为提高农村集体土地测绘图像的分辨率,改进在重建图像的过程中发生的灰度偏移的情况,研究了基于改进小波变换的农村集体土地测绘图像高分辨率自适应重建方法。采集农村集体土地测绘图像,对差值处理后的测绘图像进行Haar小波变换,高分辨率重建测绘图像,校正图像灰度化偏移的同时保证重建测绘图像的质量;采用基于贝叶斯估计的自适应小波去噪方法,去除重建测绘图像噪声,使重建的高分辨率测绘图像更清晰。实验结果表明：PSNR值接近30dm,SSIM值接近1;不同噪声方差下,PSNR值最高。提高了重建测绘图像的清晰度和分辨率,得到高分辨率的农村集体土地测绘图像。     

融合多向学习的混沌麻雀搜索算法

对于原始麻雀搜索算法（SSA）在迭代过程中表现出的种群多样性减小,易陷入局部最优等问题,提出一种融合多向学习的混沌麻雀搜索算法（MSSA）。利用Hénon混沌映射初始化种群,增加麻雀种群的多样性,扩大可行解的搜索范围,为全局寻优奠定基础;采用多向学习策略增加麻雀跟随者探索未知领域的机会,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;当算法陷入局部最优时,引用遗传算法中的变异策略依据动态的变异概率对当前最优个体进行扰动变异;将MSSA算法应用到无线传感器网络节点覆盖优化问题。数值实验结果与Wilcoxon秩和检验结果均表明MSSA算法在收敛精度与收敛速度等方面具有更明显的优势。     

DRBR-HDR: Dual-Branch recursive band reconstruction network for HDR with large motions

Ghosting artifacts due to misaligned imaging and missing content of the moving regions are major challenges of synthesizing high dynamic range (HDR) images from multiple low-dynamic range (LDR) with different exposures in dynamic scenes. Therefore, it hopes the HDR reconstruction model can align the LDRs’ features and restore the missing content without artifacts. In the paper, a new dual-branch recursive band reconstruction network for high dynamic range (DRBR-HDR) is proposed to generate credible result in missing content regions, which not only uses global features as supplementary information to help local features from different receptive fields for efficient feature alignment but also designs a series of coarse-to-fine band representation to better repair missing areas in the process of recursion. In addition, we introduce an interactive attention mechanism for local branches to alleviate ghosting artifacts. The experimental results demonstrate that DRBR-HDR achieves state-of-the-art performance compared with that of the prevailing HDR reconstruction methods in various challenging scenes.Index Terms—inverse tone mapping, band reconstruction, global features, high dynamic range images.     

山地地理测绘勘探中反射式激光雷达回波特征优化

地理测绘勘探激光雷达回波特征在山地区域应用,会出现光斑回波叠加,导致坐标混乱,特征监测效果差。本研究结合反射式激光雷达,在采集山地地理特征光斑数据的基础上,优化设计反射式激光雷达在山地地理测绘勘探中的应用过程,并确定其相关参数。通过分区对山地地理一一扫描,整合扫描结果,采集该山地地理特征的激光雷达回波数据。设计一种光斑回波波形分解模型,通过分解处理获取地理特征,去除光斑回波叠加干扰,在通过坐标和高程转换,解决坐标混乱问题,完成特征的监控。实验结果表明：该方法与传统的方法比较,能够更加有效监测出山地地理的变形量,监测效果好、监测性能较高。     

面向配电网弹性提升的需求响应优化配置策略

社会和经济的发展对电力系统供电质量提出更高的要求,尤其是与用户相连的配电网易受扰动影响,需加强其供能弹性。随着智能电网技术的发展,通过优化资源配置、灵活调度需求响应资源,可以提高电网供能弹性。采用基于力学映射模型的多阶段弹性评估模型量化需求响应的优化配置对配电网弹性的提升效果,并通过遗传算法求解该非线性优化问题。最后,以IEEE 33节点系统为例验证该模型在需求响应配置问题中的合理性和有效性,并分析优化配置方案对配电网弹性的提升效果。     

改进海鸥算法的多阈值图像分割算法北大核心CSCD

为进一步提高图像分割精度,改善传统多阈值图像分割方法计算量大、分割慢的问题,提出了改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm,ISOA)的多阈值图像分割方案。针对原始海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)存在早熟、寻优精度不足的问题,首先,采用cubic混沌映射优化初始解,提高搜索效率;其次,引入鹰栖息优化算法(eagle perching optmizer,EPO)的缩放因子和疯狂算子进行扰动,并与麻雀搜索算法(sparow search algorithm,SSA)警戒者的位置更新相结合,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优。利用6种基准测试函数对ISOA进行寻优性能测试。最后,将ISOA与图像分割的最优阈值选取相结合,进行基于Otsu的多阈值图像分割,并与现有分割算法进行对比。仿真结果表明,ISOA在基于Otsu的图像分割中,100%取得了最优值,且80.9%的结果优于其余算法,使图像的分割精度和质量均得到了优化。     

基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法北大核心CSCD

针对高光谱遥感图像,提出了一种约束空间光谱的亚像素定位方法。传统的亚像素定位方法以解混的结果作为输入,可能无法充分利用高光谱图像丰富的光谱信息。本文所提出的基于约束空间光谱联合的亚像素定位方法(constraint spatial-spectral subpixel mapping,CSSSM),利用下采样将像素丰度与亚像素丰度显式联系起来,代入线性解混模型得到亚像素丰度求解的新模型。在求解过程中,通过添加稀疏性约束与平滑性约束,以限制亚像素丰度的解空间,亚像素丰度求解更精确。其中,针对亚像素丰度稀疏性先验采用重加权1范数作为新的约束,并自适应地更新权重;针对亚像素丰度空间先验信息则采用全变分(total variational,TV)正则化作为约束,然后使用乘法迭代算法求解亚像素丰度,最后利用赢者通吃的策略进行类别确定。在两个合成数据集上进行了实验,结果表明,本方法能够进一步提高亚像素定位的精度。