本期为您精选五篇来自复旦大学发表在 Sensors 期刊上的文章，内容涵盖人体活动识别、马赫-曾德尔干涉仪传感器、再生晶体管传感器、多传感器图像融合以及传感器网络，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

01. Exploration of Human Activity Recognition Using a Single Sensor for Stroke Survivors and Able-Bodied People

使用单个传感器对中风幸存者和健全人进行人体活动识别的探索

Long Meng et al. 

点击链接阅读原文：https://www.mdpi.com/973776

文章亮点：

(1) 本文对加速度计、陀螺仪、表面肌电传感器 (sEMG) 等在四种活动 (步行、刷牙、洗脸、饮酒) 分类中的性能进行了比较研究。

(2) 采用支持向量机分类器和留一法交叉验证技术，对每组中的传感器性能进行了评估，并根据不同精度要求给出了最佳传感器位置。

(3) 结果表明，使用加速度计可以在每组中获得最佳性能。中风幸存者人体活动识别的最高准确率为95.84±1.75%。

原文出自Sensors 期刊：

Meng, L.; Zhang, A.; Chen, C.; Wang, X.; Jiang, X.; Tao, L.; Fan, J.; Wu, X.; Dai, C.; Zhang, Y.; Vanrumste, B.; Tamura, T.; Chen, W. Exploration of Human Activity Recognition Using a Single Sensor for Stroke Survivors and Able-Bodied People. Sensors 2021, 21, 799.

02. Ultrahigh Sensitivity Mach−Zehnder Interferometer Sensor Based on a Weak One-Dimensional Field Confinement Silica Waveguide

基于弱的一维场约束石英波导的超高灵敏度马赫-曾德尔干涉仪传感器

Chenming Zhao, Lei Xu and Liying Liu

点击链接阅读原文：https://www.mdpi.com/1298212

文章亮点：

(1) 本文报道了一种新型马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 传感器。

(2) 该传感器利用弱的一维场约束石英波导 (WCSW)，其因具有大的水平和垂直纵横比和低的折射率差异，可以实现高波导灵敏度。

(3) 结果表明，WCSW超高波导灵敏度为0.94，MZI灵敏度为44,364 π/RIU，检测下限为6.1×10−7 RIU。

原文出自Sensors 期刊：

Zhao, C.; Xu, L.; Liu, L. Ultrahigh Sensitivity Mach−Zehnder Interferometer Sensor Based on a Weak One-Dimensional Field Confinement Silica Waveguide. Sensors 2021, 21, 6600.

03. Ultrasensitive and Regenerative Transistor Sensor Based on Dynamic Covalent Chemistry 

基于动态共价化学的超灵敏再生晶体管传感器

Ban-Peng Cao et al.

点击链接阅读原文：https://www.mdpi.com/1829372

文章亮点：

(1) 本文开发了基于动态共价化学 (DCvC) 的具有再生传感界面的石墨烯场效应晶体管 (FET)。

(2) 结果表明：经过10个再生循环后，检出限仍保持低至5.0×10−20 mol L−1，比现有晶体管传感器低约 4–5个数量级。

(3) 基于DCvC的石墨烯FET传感器由于其超灵敏、再生能力以及低成本、无标记和实时响应等优点，在医疗诊断等应用中具有重要价值。

原文出自Sensors 期刊：

Cao, B.-P.; Dai, C.; Wang, X.; Xiao, Q.; Wei, D. Ultrasensitive and Regenerative Transistor Sensor Based on Dynamic Covalent Chemistry. Sensors 2022, 22, 6947.

04. Multi-Sensor Image Fusion Method for Defect Detection in Powder Bed Fusion

用于粉床融合缺陷检测的多传感器图像融合方法

Xing Peng et al.

点击链接阅读原文：https://www.mdpi.com/1896962

文章亮点：

(1) 本文设计了一种多源图像采集系统并提出了一种多传感器图像融合的方法，用于具有挑战条件下的缺陷检测。

(2) 通过用不同的指标评价了所提方法的图像融合性能，并与其他融合算法进行了比较。

(3) 结果表明，所提方法能有效提高图像对比度和丰富度，增强图像边缘轮廓和纹理信息的显示，同时保留和融合源图像中的主要信息。

原文出自Sensors 期刊：

Peng, X.; Kong, L.; Han, W.; Wang, S. Multi-Sensor Image Fusion Method for Defect Detection in Powder Bed Fusion. Sensors 2022, 22, 8023.

05. Research on Smart Tourism Oriented Sensor Network Construction and Information Service Mode

面向智慧旅游的传感器网络建设与信息服务模式研究

Ruomei Tang et al.

点击链接阅读原文：https://www.mdpi.com/2016222

文章亮点：

(1) 本文提出了一种使用传感器网络收集数据的新方法。

(2) 通过将收集的数据传输到模块化云平台，与集群技术和不确定支持向量分类器位置预测方法相结合。

(3) 该方法探索了计算机技术促进智慧旅游发展的创新之路，有助于推动旅游业高质量发展。

原文出自Sensors 期刊：

Tang, R.; Huang, C.; Zhao, X.; Tang, Y. Research on Smart Tourism Oriented Sensor Network Construction and Information Service Mode. Sensors 2022, 22, 10008.

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Sensors 期刊介绍

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus等数据库收录。

2021 Impact Factor：3.847

2021 CiteScore：6.4

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