摘要：去方块滤波是高效视频编码(HEVC)的重要组成部分,能够有效地改善编码图像的主观质量,是提升视频整体编码性能的重要手段之一.针对HEVC硬件编码器中去方块滤波技术复杂度较高的问题,为了在节省资源消耗的同时减少处理周期,改善滤波效率,提出HEVC自适应去方块滤波的硬件算法和VLSI架构.首先基于HEVC编码结构的边界规则,提出一种无需递归循环计算的快速边界判断算法,降低硬件实现的复杂度;然后基于上述边界判断结果,提出一种可自主选择滤波边界进行去方块滤波的4级流水结构,减少滤波处理周期;最后将亮度和色度并行滤波,设计一种高度并行且兼容共享的存储架构,改善滤波效率且节约存储资源消耗.实验结果表明,在TSMC90 nm工艺下,所设计的去方块滤波结构的硬件面积比已有结构减少60%左右,并且最高能达到250 MHz的工作频率,可满足8K@60帧/s的超高清视频的实时编码.

摘要：针对物联网传感器难以同时满足高分辨率与低功耗的瓶颈问题,本文设计了一种伪三阶离散时间delta-sigma调制器.该架构将一阶无源噪声整形SAR(Successive Approximation Register)量化器嵌入传统二阶delta-sigma调制器以实现更强的噪声整形能力.本文设计允许系统在更低的过采样率(Over Sampling Ratio,OSR)下获取更高的峰值SQNR(Signal-to-Quantizing Noise Ratio),有效缓解了系统精度和功耗之间的设计矛盾,并且减少了有源积分器的使用.针对传统有源加法器高功耗和无源加法器存在衰减不确定性的问题,本文提出了一种新型前馈求和量化电路,它具有对衰减不敏感的优势并且降低了第二级有源积分器的驱动压力,这进一步降低了系统的功耗.本文提出的delta-sigma调制器采用180 nm CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)工艺制造并测试.在电源电压1.4 V下,芯片测试功耗为47.2μW.在带宽为8 kHz的测试条件下,调制器的DR(Dynamic Range)、峰值SNDR(Signal-to-Noise and Distortion Ratio)和SFDR(Spurious-Free Dynamic Range)分别为97.2 dB,96.6 dB和114.4 dB.因此,Schreier和Walden的SNDR FoM(Figure of Merit)优值达到了178.9 dB和0.053 pJ/step.本文提出的伪三阶delta-sigma调制器在功耗和分辨率之间实现了较好的权衡,为物联网领域的低功耗高分辨率调制器设计提供了较好的解决方案.

摘要：针对磁纳米粒子(magnetic nanoparticles,MNPs)建模过于理想化的问题,在肿瘤模型内构建了多种单分散和多分散的MNPs.在此基础上,以MNPs的功耗为输入通过求解生物传热方程来预测模型治疗温度,继而研究了不同分散性MNPs对磁热疗治疗效果的影响差异.此外,考虑一种接近真实的多分散性MNPs模型中构建了基于模糊自适应比例积分微分磁热疗控制系统,该系统能通过温度反馈实时控制磁热疗治疗温度处于临界值46℃,解决了因MNPs分布不均匀性和多分散性导致目标区域局部温度难以稳定在最佳治疗温度46℃的问题.仿真结果表明:在相同的治疗条件下,MNPs粒径集中程度和肿瘤区粒子分布均匀性的提高均可有效地改善治疗效果,而所设计的控制系统能够以较快的速度使最高温度稳定在最优值46℃,显著提高治疗效果.

摘要：二硫化钼(MoS_(2))以高理论容量(662 mAhg^(-1))和较大层间距(0.62 nm)一直是锂离子电池负极材料的研究热点。然而,由于MoS_(2)的固有电子/离子导电率差且充放电循环过程中电极材料的体积变化严重,导致MoS_(2)的比容量迅速衰减,阻碍了MoS_(2)材料作为电池电极。在这项工作中,设计并合成了一种新型的C/SnS/MoS_(2)纳米管。具体来说,将Sn以Sn-MOF的形态包覆在一维的MoO3纳米带上,然后硫化得到保留了表面纳米片结构的C/SnS/MoS_(2)纳米管。这种制备方法不仅保留了表面的纳米片结构,也在表面留下来一层薄薄的非晶碳。得益于优越的结构设计,且SnS与MoS_(2)存在着协同作用,这不仅提高了导电性,并且也提升了电池循环的稳定性。做为电极材料时,复合材料能够在0.1 Ag^(-1)电流密度下80次循环后还保持着1110.2 mAhg^(-1)的放电比容量,在2 Ag^(-1)大电流密度下860次循环后保持801.7 mAhg^(-1)的放电比容量。

摘要：为了在多用户多信道通信场景中应用动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)技术提高通信效率,保证用户公平,本文基于多智能体近端策略优化(Multi-Agent Proximal Policy Optimization,MAPPO)提出了MAPPO-DSA算法.该算法首先针对单信道接入在多个信道同时空闲时存在的频谱浪费问题,使用多信道接入作为解决方案.同时,多信道接入导致状态空间与动作空间指数增长,计算成本高,学习难度大.为此本文引入MAPPO深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法,在复杂环境中高效学习和优化接入策略.通过设计优化MAPPO中观测及奖励等强化学习要素和共享网络参数来保证用户公平.最后,在不同场景下的实验结果表明,所提出的MAPPO-DSA能够学习到近似最优的接入策略,部分场景中的网络吞吐量逼近理论上限,显著优于现有算法,且有效保证用户公平.

摘要：设计了一种小型化超高频(UHF,ultra-high frequency)射频识别(RFID,radio frequency identification)标签天线。该天线由内外两个方形螺旋谐振器短接构成,通过改变外圈螺旋谐振器的边长和内外圈螺旋谐振器的间距,可以有效调节标签天线的谐振频率。仿真结果表明,标签天线阻抗匹配良好,频带范围覆盖整个超高频频段(840~960 MHz),总尺寸为7.60 mm×7.60 mm×0.05 mm,比传统螺旋谐振器(SR,spiral resonator)天线小96%。测试结果表明,在4 W有效全向辐射功率条件下,标签天线在910 MHz处读取距离达到最大。所提小型化超高频射频识别标签天线具有尺寸小、频带宽、成本低和易于批量制作的特点,适用于对尺寸要求较小的应用环境。

摘要：针对医学断层图像层间分辨率较低的问题,提出了基于形变估计与运动补偿的医学CT图像层间超分辨率算法用于生成切片间图像,从而提高层间分辨率。首先利用U-Net对相邻两幅图像作多尺度特征提取与融合;其次,为了处理层间图像的复杂形变,使用基于自适应协作流的变形扭曲模块来实现相邻切片间的双向形变估计,设计层级信息递进融合模块对金字塔特征层进行特征聚合,对生成图进行运动补偿;最后经过后处理网络以减少异常像素点。该算法在两种CT数据集上进行验证,平均PSNR值分别达到了35.59 dB和30.76 dB,输出图能较好地恢复图像细节。与现有的一些方法对比,相关实验证明了该算法的有效性。

摘要：针对高性能太赫兹功能器件的规范化设计需求,本文将智能逆向设计方法应用于太赫兹带通滤波器的设计与优化中.建立与数字空间映射的亚波长超表面等效模型,从设定器件的目标功能和约束条件出发,利用智能算法探索整个解空间中的全部可能结构,迭代寻优至最优结构图案.本文利用搭建的逆向设计框架设计了中心频率为0.51 THz、带宽为41.5 GHz、插入损耗为–0.1071 dB的太赫兹带通滤波器.与传统的人工正向设计相比,逆向设计方法可解构出窄带、低插入损耗、带外抑制强、极化稳定性强的带通滤波器.

摘要：图像增强是一种基础的计算机视觉任务,从低光图像中恢复出高质量的明亮图像是业界正在攻克的问题.近年来,以卷积神经网络(CNN)为主导的图像恢复技术取得了重大进展.对于低光图像增强,本方法使用双重选择核融合(Double SKFF)方法,通过增强中间层不同分辨率信息的交流能力以获得更多上下文信息以及空间信息;同时设计了一个深度注意模块(Depthwise Attention Module,DWM),用来共享张量中的特征信息,对原有特征进行补充,获取更加丰富的特征信息.同时本方法还引入了多颜色空间神经修饰块,用来在3种不同的颜色空间(Lab,RGB,HSV)中联合训练,以期望获得更好的图像增强结果.本文提出的MIRNet-Plus在原有的基础方法上PSNR获得了5.3%的提高,由23.73dB提升到24.98dB.

摘要：为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%~26.7%,UCIQE提高了10.1%~48.2%,相似度SSIM提高了13.2%~25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。