基于提升小波变换和离散余弦变换的彩色图像水印算法

针对一些图像水印算法不可见性与鲁棒性不易平衡的问题,提出一种基于提升小波变换和离散余弦变换相结合的水印算法。首先提取载体图像的边缘特征构造二值水印图像,并使用Arnold变换和Logistic混沌映射对水印图像进行加密。然后,将RGB图像转到YCuCv空间,对Cv通道进行提升小波变换(LWT)和分块离散余弦变换(DCT)。最后将加密的水印嵌入每个DCT变换块的低频系数中。实验结果表明,嵌入水印的图像峰值信噪比(PSNR)值均高于43 dB,进行各种常见攻击后归一化相关系数(NC)值接近1。因此,所提出的方案具有较好的水印不可见性,同时对不同的攻击具有较强的鲁棒性。     

秘密共享技术及其在图像加密中的应用

秘密共享技术将秘密值进行分布式保存以提高安全性,在信息安全领域占据着重要的地位,将其用于数字图像加密可以实现图像的完善保密性。回顾了基本的秘密共享方案,分析了将其用于图像加密的基本方式,总结了新兴的视觉密码学的优势。对视觉密码学的各个分支与主要研究内容进行了介绍,分析了存在的问题和发展方向。分析与实验表明,视觉密码学在图像加密领域具有比传统秘密共享方案更高的实现效率和更好的安全性,具有良好的发展前景。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

辅导员应重视课外体育活动对大学生心理健康的影响

辅导员在大学生心理健康辅导中扮演很重要的角色,本文综述了课外体育活动对大学生心理健康的积极影响,提示辅导员应充分认识、足够重视课外体育活动,建议可联合体育教师一起开展丰富多彩的课外体育活动,以改善大学生不良的心理状况。     

计算DFT谱的改进递归算法

计算离散傅里叶变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＦＴ）谱的传统算法是快速傅里叶变换（ｆａｓｔＦｏｕ ｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦＦＴ）算法。ＦＦＴ 算法适合全景频谱分析，不适合并行计算。在只需要计算少数感兴趣频点频谱 时，基于递归计算的Ｇｏｅｒｔｚｅｌ算法比ＦＦＴ 算法更加快速、灵活。在介绍Ｇｏｅｒｔｚｅｌ算法的基础上，又提出了两种计 算ＤＦＴ 谱的改进递归算法。其中，改进递归算法２比Ｇｏｅｒｔｚｅｌ算法更加合理，更加适合同时进行数据采集和数据 处理。递归算法的递归单元所需要的加法器、乘法器等硬件资源少且相对固定，有利于利用多个递归单元构造多 路并行工作的滤波器组来分析频谱，使信号处理的速度得到提高。     

大学生专业课程选修分析

大学专业选修课程是本科专业培养方案中专业课程体系的重要组成部分,本文对学生的选课结果进行了统计,对学生选课心理进行了分析,针对性地提出了学生专业课选修的解决策略。     

浅谈大学生考试作弊的危害及对策分析

大学生考试作弊现象是社会不良现象在高校中的反映，它给高等学校教育带来的危害非常严重。如何解决这个问题，值得高校工作者进行深入的反思。     

基于毫米波大规模MIMO的用户调度问题

毫米波传播具有很高的路径损耗以及较强的方向性，对障碍物造成的阻挡以及由运动引起的多普勒频移等非常敏感，因此如何提供稳定的链路质量成为毫米波通信系统中必须解决的问题，又因为电磁波有不同的传播特性，基于天线个数的不断增加和对成本的考量，传统的多用户预编码技术难以运用在毫米波通信系统中，因此如何将毫米波通信与Massive MIMO进行结合成为未来无线通信发展的重要研究方向。针对毫米波系统的以上几点特性，提出了一种基于FDMA的毫米波系统中用户频域调度与多个用户进行混合预编码的联合算法，通过运用该算法可以提高毫米波通信系统的性能。仿真结果表明：该算法的性能近似于纯数字预编码的性能，与其它同类算法相比，计算复杂度增加的并不明显，可以大大改善毫米波Massive MU-MIMO系统的性能。     

用于多目标数据关联的群智能混合算法

为快速实现多目标数据的关联,将蚁群优化(AGO)算法和粒子群优化(PSO)算法相结合,提出了一种群智能混合算法.以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型.利用交叉变异的PSO算法求解出该优化组合模型的次优解,再将该次优解作为蚁群位置和信息素初始化的依据,利用ACO算法对目标函数的解进行细搜索以求得更优解.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高关联准确性和收敛速度.     

面向监控视频内容自适应的通用视频编码量化参数级联

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性，编码效率低。针对这一问题，提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理，理论分析得出时间层及监控视频的空时域内容特性是影响量化参数(QP)选择的关键因素，设计编码实验对理论分析结果进行验证；采用梯度和背景帧差分别评测监控视频的空域和时域特性，将梯度和背景帧差作为反向传播神经网络的输入，构建预测低时延结构时间层对应最优QP的模型；提出适用于VVC标准有效提高监控视频编码效率的量化参数级联方法。与当前最先进的JCTVC-X0038量化参数级联方法相比，对于所有测试序列，SCA-QPC对应的平均BD-rate为-4.26%。研究对于VVC编码框架中量化参数级联和码率控制模块的优化具有指导意义。