摘要：介绍了一种人体脉搏信号的采集系统,通过专用的脉搏传感器采集信号,将得到的信号经过预处理后送到FPGA,暂存到RAM中,同时用FPGA驱动VGA接口实时显示脉搏波形。利用FPGA的片内资源RAM实现了脉搏波形图像的动态显示,实时性好、画面清晰,为后续的生理病理信息提取提供了有效支持。

摘要：介绍了一套基于Zigbee通信技术实现的无线体感系统。设计方案由前端传感器单元组建传感网络,采用ADXL345传感单元完成肢体运动信息的采集,采用PVDF压电薄膜脉搏传感器完成脉搏信息的采集;然后利用Zig-bee通信技术搭建无线通信网络,采用CC2430通信模块完成传感器数据至ARM处理器的传送;利用嵌入式ARM Cortex A8平台对来自不同传感器的不同信息进行处理,并将信息还原在Linux的图形界面下。

摘要：【目的】构建地理加权随机森林(Geographically weighted random forest,GWRF)模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题,对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导意义。【方法】以黑龙江省小兴安岭、长白山地区森林植被碳储量为研究对象,基于2015年森林资源连续清查数据和Landsat8-OLI影像,采用普通最小二乘(Ordinary least squares,OLS)、随机森林(Random forest,RF)模型、地理加权回归(Geographically weighted regression,GWR)模型以及地理加权随机森林模型分别构建不同林型及总体(不分林型)的森林碳储量估测模型,比较是否区分林分类型时,不同模型预测精度之间的差异,实现对研究区森林碳储量的精准反演。【结果】1)各个模型在区分林型时的预测精度均高于总体(不分林型)情况,以GWRF模型精度最优,其中针叶林精度最高(R^(2)=0.58,RMSE=15.97 t/hm^(2));阔叶林次之(R^(2)=0.46,RMSE=17.66 t/hm^(2));针阔混交林随后(R^(2)=0.45,RMSE=19.51 t/hm^(2));总体(不分林型)最低(R^(2)=0.40,RMSE=20.22 t/hm^(2))。2)4种模型的检验精度GWRF>RF>GWR>OLS。与OLS相比,GWRF在针叶林、阔叶林、针阔混交林和总体(不分林型)中提升的ΔR^(2)分别为0.15、0.09、0.16和0.04;降低的ΔRMSE分别为2.09、1.35、3.47和0.89 t/hm^(2);与RF相比,GWRF提升的ΔR^(2)分别为针叶林0.14、阔叶林0.06、针阔混交林0.04、总体(不分林型)0.02;降低的ΔRMSE分别为针叶林1.95 t/hm^(2)、阔叶林0.86 t/hm^(2)、针阔混交林0.67 t/hm^(2)、总体(不分林型)0.29 t/hm^(2)。3)研究区森林碳储量密度最高预测值为77.08 t/hm^(2),最低值为5.24 t/hm^(2),平均值为41.07 t/hm^(2),总量为552.04 Tg;从空间上看,森林碳储量高值分布在小兴安岭东南部、张广财岭等地区,呈现斑状不均匀性分布。【结论】相比于其他3种模型,GWRF作为局部模型,考虑到空间异质性,在区域尺度范围内估测森林碳储量有较好的应用前景。区分林分类型能提高预测精度,在今后对森林生物量或碳储量的研究中,应考虑区分林分类型建模。本研究的模型和方法有一定适应性,可为森林资源的快速和精准监测提供方法借鉴。