一类基于第三十一家族的LA-群

利用群的扩张理论对p6阶群椎31（16）进行了推广,得到了一类新的P-群,给出了它的一些性质,特别地验证了它是LA-群。     

一类中心商同构于第四十家族的LA-群

给出一类中心非循环且中心商同构于第四十家族的p-群,并利用自同构的性质证明了此类群是LA-群。     

基于小波变换的图像融合隐藏算法

目的 给出一种图像融合隐藏算法。方法 通过对宿主图像和水印图像的小波变换，该算法把水印图像的低频成分嵌入到原始宿主图像的低频部分。结果 给出了该算法，通过实验得出其抗攻击能力和隐藏能力强，提取的水印图像质量良好。结论 仿真结果证明该算法是有效的和可行的。     

著名数学家辛周平回母校讲学

１９９９年６月２８日，我校１９８４届毕业生，辛周平教授应邀回母校讲学，并被聘为西北大学教授，受到中共陕西省委、省政府和西北大学领导，以及数学系师生的热烈欢迎。辛周平，１９５９年生，陕西旬邑人。１９７８年９月至１９８４年７月在西北大学数学系学习，于１９８２年和１９８４年先后获理学学士学位和理学硕士学位。１９８４年毕业后留校任教。１９８５年９月至１９８８年８月赴美国密西根大学留学，于１９８８年获数学博士学位，后历任美国纽约大学库朗研究所讲师、助理教授、副教授等职。现任库朗研究所教授、香港中文大学数学…     

一个小波域上各向异性扩散去噪算法

目的 给出一个图像去噪的算法.方法 利用小波变换把图像分解为高频子图和低频子图,再根据子图像的特点,采用不同的各向异性扩散方法处理各个子图,最后重构图像.结果 各向异性扩散在图像平滑中,不但能够较好地抑制噪声,而且能够很好地保留图像原有的边缘和纹理特征,因而解决了图像去噪时高频部分和低频部分抑制噪声和保留边缘之间的矛盾问题.结论 与已有的方法比较,该方法不但能够有效地去除噪声,而且能够保持图像中的细节.     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

软件滤波的示波血压测量算法及Android实现

提出软件滤波与示波法相结合的改进算法.利用三重软件滤波处理,针对传统示波法血压测量中脉搏振荡波提取和波形突变点选择的困难,从混合压力信号采样数据中有效提取出特征明显的脉搏振荡波,通过幅度系数法确定脉搏振荡波中突变点的幅值范围,利用波形判别法仅在该幅值范围内选取突变点,完成舒张压和收缩压的测量.在Matlab中进行仿真,并在Android移动平台上实现.Matlab仿真结果表明:该算法具有较强的可靠性和准确性.