Hill加密算法的改进

为防止通信过程中信息泄露,确保网络信息传输安全,常对信息进行加密.基于国内外加密技术存在完善空间,运用矩阵及其张量积的技巧,对Hill加密算法进行了改进,并进一步研究基于张量积合成加密矩阵的构造问题,提出了Hill加密算法的2个改进方案,并运用实例进行了加密实践,使之具有数字签名功能,提高了信息在传输过程中的完整性与安全性.     

水下爆炸船体结构壁压信号时频特征分析

为了研究水下爆炸条件下船体结构壁压信号时频特征,基于某船体结构模型水下爆炸实验壁压数据,利用小波变换良好的时频局部化性质,对壁压信号进行时频特征分析,得到壁压信号在不同频带上的压力时程曲线和能量分布.结果表明,利用小波变换可以方便地获得壁压信号强度、频率和持续时间等时频细节信息.能量统计表明,壁压信号频带分布很广,超过80%的能量主要集中在20kHz以下,5kHz以下频带能量最大.     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

高光谱图像预处理方法研究及进展

高光谱图像预处理方法在高光谱图像处理中具有重要意义,有效的预处理方法可以尽可能地减少甚至消除无关信息(如样品背景、电噪音和杂散光等)对高光谱图像的影响,为后续基于高光谱图像的数据分析提供更为可靠的数据来源.基于高光谱图像谱图合一的数据结构特点,该文综述了直方图均衡化,中值滤波,边缘检测等图像预处理方法以及平滑,导数,标准归一化,多元散射校正等光谱预处理方法,并给出了这些方法的应用实例.该文还详细介绍了傅立叶变换和小波变换这两种基于数据压缩和信息提取的光谱预处理方法.这些新方法的研究为后续的数据分析奠定了良好的基础.     

基于UDCT的改进双变量模型图像去噪

文章通过对均匀离散曲波变换(UDCT)域中小波系数统计特性的研究,针对传统双变量模型未考虑空间聚集性的不足,提出了一种新的双变量模型去噪算法。首先在双变量模型的基础上采用了蒙特卡洛方法估计各子带的噪声方差;然后引入邻域模型,通过调整邻域窗的大小估计相应窗口内小波系数的度量方差,得到初始化图像;最后以初始化图像和原噪声图像为先验信息,推导出改进的双变量模型来处理原噪声图像,且以对称K-L散度和最大迭代次数为收敛条件,得到最终去噪图像。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

小波变换在模拟滤波器选型问题中的应用

傅里叶变换基的固有缺陷导致传统滤波器选型分析方法在实际应用场合中经常不能有效地选择出最优滤波器。小波分析方法可以实现从多种不同滤波器中选择出阻带信号抑制最强,通带内波纹最小的滤波器。针对一型微弱信号检测装置,确定出两型较优的滤波器,利用小波伪频率确定小波分解所需分解层数,根据小波分解重构算法对滤波器输出信号的高频细节进行分析研究。仿真结果与模拟电路实验表明,与快速傅立叶变换的分析方法相比,小波分析可以提供清晰的对比分析结果,得到了在不同频率范围内,不同滤波器作用之后的差异明显的滤波效果,最终选择出滤波效果最佳的模拟滤波器。     

叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

基于MMRA矩阵值小波紧框架的OEP的研究

研究了基于矩阵值多分辨分析(MMRA)的矩阵值小波紧框架的斜扩展原理(OEP),建立了矩阵值小波紧框架的OEP及其等价刻画且给出了详细的证明。与此同时,揭示出多小波框架与矩阵值小波框架之间的内在联系。