基于整数小波变换的数字水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.鉴于小波变换的多分辨率分析与人眼的视觉特性(Human Visual System,HVS)相一致,提出了一种基于整数小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)和人类视觉系统特性的灰度图像数字水印算法.根据原始灰度图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择原始图像的中频分量嵌入水印,利用HVS特性将二值水印图像加密后嵌入到中频分量的整数小波系数中去,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾.采用整数小波变换可以有效地避免运算过程中引入量化误差的缺陷,从而达到精度上的要求,满足图像的精确分解与重构.实验证明,对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强.     

基于时滞状态反馈的D稳定鲁棒容错控制

针对时滞不确定受控对象,在状态反馈的基础上引入时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和Riccati方程,给出线性离散一步时滞不确定系统对传感器失效具有D稳定鲁棒容错性需满足的一个充分条件和控制器的设计方法.利用该方法设计的闭环系统,在传感器发生故障时仍能保证稳定并具有一定的性能.仿真结果表明,引入时滞状态反馈后,系统的动态平稳性优于仅采用状态反馈的控制效果;经仿真结果比较,指出了时滞状态反馈增益矩阵的选取原则.进而对系统采用仅有一步时滞状态反馈的控制律,仿真结果证实了此方法的有效性.     

一般增长曲线模型中的简单投影预测

考虑一般增长曲线模型(Y=XBZ ε(其中,E(Vec(ε))=0,V(Vec(ε))=σ2Δ■Σ),该模型的预测问题就是利用已观察值矩阵Y预测未观察值矩阵Y0=X0BZ0 ε0.本文研究了预测的最优性,对任一线性可预测变量θ=KY0L,它的简单预测被定义为θ^SPP=KX0(X′T-X)-X′T-YZ Z0L(其中T=Σ XX′);得到了θ^SPP为θ的最优线性无偏预测的充要条件,并研究了θ^SPP关于协方差阵的稳健性,从而将这方面的结果推广到一般增长曲线模型.     

无轴承电动机的伪微分反馈控制研究

就无轴承电动机产生旋转与悬浮相互干扰的耦合磁场模型进行了逆系统解耦线性化,并对无轴承电动机的解耦线性化系统进行了伪微分反馈(pseudo-derivative feedback,PDF)控制研究.通过对PDF控制系统的性能分析和仿真可知,PDF控制系统具有响应速度快、控制精度高、可控性好、无超调和较强的鲁棒性等优点;可以避免启动回绕和微分突变现象,对被控对象的数学模型不作精确的要求,且一定的偏差不会影响系统的性能,因此,对于工程系统很适用.     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

基于自抗扰控制技术的轧机主传动系统机电振动控制

轧机驱动电机与轧辊间采用长轴连接,连接轴刚度有限,因此在带材高速轧制时,常规电流、转速双闭环控制易产生机电振动和断带现象.为了克服该缺陷,针对轧机主传动系统精确模型不易获得的特点,将不确定外扰和未建模动态视为一个综合扰动项,运用扩张状态观测器对系统状态和综合扰动项进行观测,设计了轧机主传动机电振动扩张状态观测器控制系统;进一步利用自抗扰控制技术设计了一个不依赖于对象模型的轧机主传动机电振动控制系统.仿真研究结果表明:两种控制系统都有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时对系统内部参数如轧辊转动惯量等的摄动也具有较强的鲁棒性.首次将扩张状态观测器和自抗扰控制技术应用到轧机主传动机电振动控制系统中,并通过与传统电流、转速双PI控制和基于降维状态观测器的状态反馈控制比较,证明了该方法的有效性和优越性.     

基于标准结构熵的Internet健壮性研究

针对Internet路由级拓扑所呈现出的高度有序的问题,根据香农信息熵的基本原理,并利用CAIDA提供的数据,计算了Internet网络结构熵和标准结构熵·并通过仿真实验,计算了Internet在受到随机攻击和有针对性的恶意攻击的情况下,其服务效率、平均最短路径和标准结构熵的变化,从而指出Internet的拓扑呈现出无尺度特征是影响其健壮性的主要因素·实验结果表明,Internet具有无尺度特性,随机攻击对其影响较小,而少数集散节点遭受恶意攻击时,Internet将会受到较大的影响·     

RANK变换在立体匹配中的应用研究

通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图.通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性.     

一种基于MapReduce的动态数据流分类算法

当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒ESVM算法.该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解.实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强.     

微网中分布式储能系统的控制参数优化方法

以系统小信号状态空间方程为基础,针对孤网运行中的分布式储能系统,提出了一种参数优化方法,该方法综合考虑了系统渐近稳定、控制带宽和鲁棒性等因素.根据Routh-Hurwitz和L2增益确定了参数优化的目标函数,并采用混沌粒子群优化(CPSO)算法进行求解,对包含三个分布式储能系统的微电网进行了优化求解算例分析.仿真结果表明:该方法可以解决因不合理参数引起的系统振荡、潮流反向以及储能系统相互充放电的问题;能够很好地解决分布式储能系统下垂控制器的参数整定问题,求解得出的参数能保证分布式储能微网系统的稳定运行和功率的有效分配,同时保持微网频率和电压稳定.