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針對探索時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系問題，在每個窗口進(jìn)行Granger因果檢測的滑動時間窗口方法是求解該問題的常用方法，但其性能對窗寬敏感，不合適的窗寬很可能導(dǎo)致低性能。該文提出一種差異區(qū)域平衡方法，首先計算當(dāng)前滑動窗口W內(nèi)序列的波動程度Sw并作為波動界，計算窗口W的前向相鄰區(qū)域U內(nèi)序列的波動程度Su。然后，實(shí)施前向探索策略：若Su未超過Sw，則實(shí)施不同長度區(qū)域的平衡檢測方案，即對窗口W、對窗口W與U的合并區(qū)域、對窗口W與后向相鄰區(qū)域V的合并區(qū)域這3種不同長度的差異區(qū)域，分別進(jìn)行時間序列之間因果關(guān)系的檢測；若Su超過Sw，則實(shí)施上述平衡檢測方案時，其中區(qū)域U和V的長度取相同值。最后，將窗口W的多次檢測結(jié)果進(jìn)行綜合后輸出。新方法將不同長度區(qū)域的結(jié)果進(jìn)行綜合，能夠降低方法的性能對窗寬的敏感性，保障最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在1個模擬數(shù)據(jù)集和4個真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該文方法能有效地揭示出時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系，在正確率高且性能穩(wěn)定的綜合性能上優(yōu)于對比方法。

本文基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解定理,提出一種由3D特征點(diǎn)空間位置估計運(yùn)動參數(shù)的算法。單位四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)矩陣時不存在奇異點(diǎn),故基于單位四元數(shù)的運(yùn)動估計方法具有更大的實(shí)用價值,而本文算法無需Horn(1987)和Su等人(1989)提出的單位四元數(shù)方法的迭代運(yùn)算。本文給出了解的唯一性分析和模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可見其性能是令人滿意的。

針對非理想信道狀態(tài)信息(CSI)條件下工作于underlay模式的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)多用戶下行功率分配和波束賦形研究中普遍存在的問題，包括忽略主網(wǎng)絡(luò)(PN)對認(rèn)知用戶(SU)的干擾、傳統(tǒng)的凸優(yōu)化SDR方法對約束條件的近似要求以及實(shí)現(xiàn)算法復(fù)雜、實(shí)用性受限等，首先建立CRN模型，增添PN對SU的干擾項(xiàng)，而后在非理想CSI的最差條件下形成優(yōu)化問題。再通過Lagrange對偶對問題的約束條件進(jìn)行變換，并基于變換后的問題形式，利用上行和下行的對偶特性，引入虛擬功率，將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為上行功率分配和波束賦形問題，進(jìn)一步得到簡便、快速和實(shí)用的迭代算法。數(shù)值仿真顯示，算法收斂很快。并且發(fā)現(xiàn)非理想CSI引起的誤差不僅對下行功率影響明顯而且還改變優(yōu)化問題的可行解區(qū)域；PN基站(PBS)的發(fā)送功率的變化對可行解區(qū)域有顯著的影響。

針對認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題，該文采用隨機(jī)矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)對多認(rèn)知用戶(Secondary User, SU)接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進(jìn)行了分析和研究，提出了一種新的基于雙特征值判決門限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作頻譜感知算法。由該算法感知性能的理論分析可知：DET合作感知算法無需主用戶(Primary User, PU)發(fā)射機(jī)信號的先驗(yàn)知識，也不需要預(yù)先知道信道背景噪聲功率。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的頻譜感知方法相比，該方法只需較少的認(rèn)知用戶就能獲得較高的感知性能，并且對噪聲的不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性。

該文采用隨機(jī)矩陣?yán)碚?RMT)直接對壓縮采樣得到的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，設(shè)計出了一種基于廣義似然比檢驗(yàn)(GLRT)的非重構(gòu)寬帶壓縮頻譜感知新算法。該算法無需任何先驗(yàn)知識就能對寬帶頻譜中的每個子帶進(jìn)行盲檢測。此外，為了減輕次用戶(SU)在數(shù)據(jù)獲取和頻譜感知過程中的通信開銷，該文提出一種基于傳感器節(jié)點(diǎn)(SN)輔助感知的合作頻譜感知架構(gòu)。理論分析和仿真結(jié)果均表明，與傳統(tǒng)基于信號重構(gòu)的GLRT感知算法以及Roy最大根檢測(RLRT)算法相比，該算法不僅具有計算復(fù)雜度低、開銷小、感知性能穩(wěn)定等諸多優(yōu)點(diǎn)；而且只需較少的SN就能獲得較好的檢測性能。

信道時間相關(guān)多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)中一種重要有限反饋策略為差分反饋，該文提出一種適用于單用戶多輸入單輸出(SU-MISO)系統(tǒng)的自適應(yīng)球帽差分反饋算法。首先，運(yùn)用相鄰時刻信道間的擾動規(guī)律設(shè)計自適應(yīng)差分反饋策略；其次，不同于現(xiàn)有差分碼本的非線性構(gòu)造方法，提出一種基于矢量伸縮和合成的球帽差分碼本算法；最后，聯(lián)合球帽碼本空間分布規(guī)律和時間相關(guān)信道的統(tǒng)計規(guī)律推導(dǎo)出球帽半徑計算方法。仿真結(jié)果說明，該算法能準(zhǔn)確跟蹤信道并較現(xiàn)有算法有一定性能提高。

該文采用MEMS工藝制備可集成安培酶免疫傳感器，用于人免疫球蛋白IgG的檢測。該傳感器以硅作為基底，鉑作為電極，工作電極敏感面積1mm2。SU-8膠形成的微反應(yīng)池結(jié)構(gòu)使該傳感器試劑用量僅為l量級。聚吡咯作為酶與電極之間的電子轉(zhuǎn)移基體聚合于工作電極敏感表面，戊二醛作為交聯(lián)劑進(jìn)行抗體(羊抗人IgG)的固定?？贵w與酶標(biāo)抗體(辣根過氧化物酶HRP標(biāo)羊抗人IgG)對人IgG進(jìn)行特異性夾心識別，通過檢測酶標(biāo)HRP對底物H2O2催化產(chǎn)生的電流信號實(shí)現(xiàn)免疫檢測。該傳感器工作電壓-0.3V，檢測下限5ng/ml，線性范圍5～255ng/ml，響應(yīng)時間3min，具有響應(yīng)快、下限低、試劑用量少、微型化、便于集成等優(yōu)點(diǎn)。

結(jié)腸息肉的精確分割對結(jié)直腸癌的診斷和治療具有重要意義，目前的分割方法普遍存在有偽影、分割精度低等問題。該文提出一種基于階梯結(jié)構(gòu)的U-Net結(jié)腸息肉分割算法(SU-Net)，使用U-Net的U型結(jié)構(gòu)，利用Kronecker乘積來擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)空洞卷積核，構(gòu)成Kronecker空洞卷積下采樣有效擴(kuò)大感受野，彌補(bǔ)傳統(tǒng)空洞卷積容易丟失的細(xì)節(jié)特征；應(yīng)用具有階梯結(jié)構(gòu)的融合模塊，遵循擴(kuò)展和堆疊原則形成階梯狀的分層結(jié)構(gòu)，有效捕獲上下文信息并從多個尺度聚合特征；在解碼器引入卷積重構(gòu)上采樣模塊生成密集的像素級預(yù)測圖，捕獲雙線性插值上采樣中缺少的精細(xì)信息。在Kvasir-SEG數(shù)據(jù)集和CVC-EndoSceneStill數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行了測試，相似系數(shù)(Dice)指標(biāo)和交并比(IoU)指標(biāo)分別達(dá)到了87.51%, 88.75%和82.30%, 85.64%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文所提方法改善了因過度曝光、低對比度引起的分割精度低的問題，同時消除了邊界外部的圖像偽影和圖像內(nèi)部不連貫的現(xiàn)象，優(yōu)于其他息肉分割方法。