基于LDPC码的盲视频水印算法研究

根据视频水印系统和数字通信系统相似的特性,提出了一种基于LDPC码的盲视频水印算法.水印信息经随机置换与LDPC编码,对经过二次整数变换之后的直流分量进行修改实现水印的嵌入.为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度.实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50 dB,并实现了水印的盲提取.对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,在码率高于汉明界推导出的下限的情况下,算法鲁棒性随着码率的减小而增强.     

冬果梨黑心病的研究

冬果梨贮藏期间发生黑心病的生理原因正在研究。经测定,多酚氧化酶的活性在果心中含量最高。总的多酚类化合物的含量,在梨果实中不同部位的分布与多酚氧化酶活性相似。通过纸层析的研究,证明绿原酸是主要的酚类化合物。黑心病梨离子的外渗量大于好梨。这些结果证明:引起黑心病的生理原因是由于酶促褐变反应。果心中的主要物质是绿原酸。     

DSR和AODV路由协议虚拟仿真实验平台设计

路由协议分析在无线通信中的路由选择、传输原理、及性能分析是无线网络实验教学的难点。该实验课程路由选择理论性强,传统实验教学方法效果较差,导致学生难于理解和掌握。基于AODV和DSR基本理论开发了无线路由协议虚拟仿真实验平台,支持通信结点个数设置、参数设置和结点通讯半径等信息设置。实验教学表明,该仿真实验平台可使学生更深入地理解和掌握无线路由选择理论,培养了学生在路由协议方面的实践动手能力,实验教学效果和质量得到了显著提高。     

一种重量测量系统的设计

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信号,再借助于线性放大器和A/D转换将其输出为适合于CPU处理的电压数字信号,最后转换为砝码重量显示在YM12864C图形液晶显示器中。实验结果显示,该文设计的系统与高精密天平的重量基准的差别均小于0.5g,偏差度也在0.5 g范围内,基本接近高精度天平所具有的性能。     

基于LDPC码的盲视频水印算法研究(英文)

根据视频水印系统和数字通信系统相似的特性,提出了一种基于LDPC码的盲视频水印算法。水印信息经随机置换与LDPC编码,对经过二次整数变换之后的直流分量进行修改实现水印的嵌入。为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度。实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50 dB,并实现了水印的盲提取。对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,在码率高于汉明界推导出的下限的情况下,算法鲁棒性随着码率的减小而增强。     

乡镇企业如何适应新税制

1994年开始出台的新税制,是我国经济改革力度最大、出台最早的配套改革措施之一。它对任何性质的企业都将产生一定的影响,对乡镇企业的影响则更大一些。因此,如何熟悉新税制,适应新税制,充分运用税制改革的机遇,因势利导地及时调整产业和产品结构,确立公平竞争意识,在市场竞争中再创光辉,这是当前广大乡镇企业,以及各个经济管理部门,包括税务部门都应该加以认真研究的新课题。(一)把握新税制带来的新的发展机遇,以确保新税制的积极作用在乡镇企业得到充分发挥。无论从近期情况和发展的观点来看,税制改革给乡镇企业创造了新的发展机遇,     

小麦、玉米幼苗在水分胁迫下过氧化物酶的变化

前言过氧化物酶是高等植物中广泛存在的一种酶。据研究,在植物不同生长发育时期和不同的组织器官中,过氧化物酶的含量和活性有很大变化。此外,植物生长环境的变化,也影响过氧化物酶的活性和过氧化物酶同工酶谱的变化。从石竹培养中测出过氧化酶同工酶受到光及温度条件的影响。Stutte和Todd 1969研究指出,小麦停止给水4 —8天,叶子发生萎蔫,测定结果含铁蛋     

集成模拟乘法器的多功能应用电路

本文介绍集成模拟乘法器一种多功能应用的基本单元电路,并列举了它在通讯系统中常用的电路,如双边带调制、单边带调制、普通振幅调制、倍频、线性自动增益控制以及鉴相等六种电路。     

基于模型匹配的Deep Web数据库分类

提出一种基于模型匹配的深网（Deep Web）在线专业数据库查询接口特征抽取方法, 该方法通过分析网页结构中特征词的深度自动抽取查询接口特征向量, 同时考虑频度和集中度两种因素定义特征词向量空间中的权值, 并在传统向量模型的基础上加入特征词个数作为一个新的分量, 构建一个数据库查询接口, 使用模型匹配的分类方法对其进行分类. 实验验证了该方法的有效性.     

基于聚类的神经网络规则抽取算法

为了从人工神经网络中抽取规则，提出一种新的规则抽取算法。网络被训练并剪枝后，将隐节点的激活值离散化，对输入到隐节点的权重进行聚类，聚类过程中可根据隐节点的激活值动态调整权值聚类数目，进而高效准确地抽取规则。实验结果表明,该算法可明显降低规则抽取的时间复杂度，减少生成规则的数量。