基于超材料的无标记光学生物传感

超材料(metamaterials)因为能够在亚波长尺度范围内精细调控电磁波而受到人们广泛关注。超材料具有丰富的电磁模态,在表面支持高度局域场增强且对周围介电环境极其敏感,可应用于无标记光学生物传感领域。与传统光学生物传感器相比,超材料生物传感器具有小型化、集成化、高度灵敏、多功能可定制等突出优点。本文总结了近年来超材料生物传感器在可见光、近红外、中红外以及太赫兹波段的研究进展,包括折射率生物传感、表面增强拉曼散射、表面增强红外吸收和太赫兹生物传感等。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。     

基于三维纳米阵列结构的表面增强拉曼技术研究及其在痕量铀酰离子探测中的应用

表面增强拉曼散射(SERS)是一种新型痕量表征技术，其灵敏度高、样品用量少、特征谱易辨识，尤其适用于铀酰离子等危化品的探测。在过去十几年里, 纳米材料和纳米技术在新兴技术和SERS的应用方面获得了长足发展，将先进的纳米制造技术引入了SERS领域。本文总结了利用光刻、原子层沉积等技术，开发了一系列高质量的三维阵列纳米材料作为SERS基底，并应用于痕量铀酰离子的检测。其中，以Al₂O₃、HfO₂等惰性氧化物包裹修饰的银纳米棒三维阵列作为基底，灵敏度高，稳定性好，根据不同特征的拉曼振动频谱，可识别多个不同种态的铀酰离子，检出限低至nmol/L，具有潜在的实际应用价值。     

基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。