基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法

针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)的血压(blood pressure, BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression, SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12 000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。     

我国现实分配格局论析

我国现实分配格局,与改革开放初期相比,发生了根本性变化,推动了社会生产效率的提高。但是,由于具体运作中的缺陷,现实分配格局也存在一些问题。从农业层面分析,主要表现为农民受益与国家付出的代价不成正比,农业投入增长缓慢等。从工业层面分析,主要表现为社会资源浪费现象严重,国有资产流失,利润过多滞留于流通领域等。主要素价格层面分析,国有商业银行和国有企业相互消耗对方的利润,使不合理分配加剧。建立合理的价格体系,制定更明确的产业政策并配合行政手段,严格控制工资和各类收入不合理增长,加强国有企业监控,取缔黑色收入等,是纠正上述缺陷的可选择对策。     

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

Goldbach问题中的圆法

给出圆法在Godbach问题应用中优弧上积分的一个简化表示式,这个表示式是进一步研究偶数Goldbach问题的基础。     

高精度锂分析方法及我国多种环境介质中锂污染初探

目前,锂离子电池已成为清洁能源发展的关键支撑技术,未来其需求量和使用量将会激增,但是目前废弃锂离子电池的管理条例和回收市场仍不完善.在这一背景下,锂污染问题迅速成为全世界关注的热点.针对目前尚无研究开展多环境介质中锂元素高精度分析方法的开发与验证工作这一现状,本研究首次建立了多环境介质(河水、污水、大气颗粒物、沙尘暴颗粒、土壤、植物、动物、锂离子电池正极材料)中锂元素的全流程定量分析方法.在前处理过程方面,六类常见消解酸体系(硝酸、王水、反王水、硝酸+双氧水、硝酸+氢氟酸、反王水+氢氟酸)在消解过程和赶酸过程都可保证锂元素的回收率在95%以上,因此可根据环境样本的化学特性从六类常用酸消解体系中选择最适消解液,利用赶酸仪在170℃下进行赶酸操作,可以保证最佳消解效果和赶酸效率.在质谱分析方面,选择Rh103和In115这两种内标元素,在非碰撞池分析模型下可实现多环境介质中锂元素的痕量分析.在分析方法的基础上,本研究进一步揭示了我国不同地区多环境介质中锂元素的赋存特征,具体结果如下:土壤和沉积物(7.60～66.00 mg/kg)、植物(0.03～2.36 mg/(kg dw))、动物(0...     

面向特征识别的SAR与可见光图像融合算法研究

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像由于成像机理的不同,图像差异较大,传统融合算法不利于地物目标特征的解译与识别,难以满足应用的需求。基于此,文章结合SAR与可见光图像的成像特征,提出了一种基于相位一致性特征检测的自适应HIS(hue-intensity-saturation)融合算法,该算法首先利用相位信息区分目标轮廓和纹理边缘,提取SAR图像的空间特征信息,能有效地避免过量纹理边缘的提取。自适应HIS算法能调节2个图像之间的灰度相关性,实现加入信息的平滑过渡,减少光谱扭曲。实验以哨兵1号C波段SAR图像与Landsat8可见光图像进行验证,并与传统的HIS、主成分分析(principal component analysis,PCA)、小波以及目前较为主流的NSCT(nonsubsampled contourlet)算法进行比较,结果表明:该算法能有效地加入可见光图像不易察觉的特征信息,实现了融合图像在光谱保持和空间结构与特征保持上较好的权衡,提高了图像的地物检测与目标识别的能力。     

Dirichlet 函数的零点密度估计

本文给出了ＤｉｒｉｃｈｌｅｔＬ函数在直线ｓ＝１附近定量密度估计。     

基于H-CFAR的SAR图像快速舰船目标检测

SAR舰船目标的快速、准确检测是SAR海洋业务化应用中的重要需求,文章提出了一种基于直方图恒虚警率(H-CFAR)的快速检测方法.该方法直接利用SAR图像的灰度直方图信息,并结合CFAR算法,实现了SAR舰船目标的检测;利用ASAR、TerraSAR和Radarsat-2数据对此方法进行了检验,结果表明,该方法与现有的K CFAR相比,在相同的硬件条件下,能够更快更准确地实现SAR舰船目标检测.