一种基于四阶偏微分方程的图像去噪方法

本文在You-Kaveh模型的基础上,提出了一个新的拉普拉斯算子,使其能够包括更多的图像信息,同时改进了拉普拉斯算子的离散形式,得到了一个新的四阶偏微分方程。实验结果表明,新模型和You-Kaveh模型相比,不仅能够更好地去除高斯噪声,而且视觉效果更加理想。     

基于脊波变换的直线特征检测

特征检测是图像处理中的重要问题, 其检测效果直接影响模式识别和分类. 基于脊波分析思想, 给出一种新的离散的局部脊波变换, 同时提出一种适合于方向性较强的图像中直线特征检测的新方法. 实验表明该方法是可行有效的.     

一种改进拉氏算子的四阶偏微分方程图像去噪方法

建立了一种描述图像平滑度的泛函,并推导出新的四阶偏微分方程图像去噪模型,在有效去噪的同时,较好地保持了图像的特征。由于该方法得到的图像是分段线性图像,避免了二阶偏微分方程处理图像常出现的"阶梯"效应,同时,和同类的四阶偏微分方程去噪模型相比,其处理结果不会出现"斑"点,因此视觉效果更加理想。最后通过实验证明了该方法的有效性。     

一种自适应频谱成形器:在超宽带认知无线电中的应用

超宽带脉冲无线电(UWB-IR)在高速通信、高精度定位及穿墙透地等重要领域具有广阔的应用前景,它与认知无线电结合将进一步缓解频谱资源的紧张局势.然而,现有的UWB脉冲难以充分利用其频谱能量,导致其传输性能下降;同时,UWB-IR无法有效而灵活地进行频谱规避,从而无可避免地干扰其余授权用户.从数学插值理论出发,本文基于径向基神经网络提出一种通用频谱成形滤波器,进行合理简化后给出其简单硬件实现.该脉冲设计网络能快速跟踪UWB设备的工作环境,自适应地设计具有特定频谱的UWB-IR脉冲.当无授权用户工作时,它能最大化频谱利用率,改善UWB系统传输性能;当有授权用户时,在最大化非授权频段能量利用率的前提下,它能有效地规避授权频段,实现可靠频谱共享.理论分析和仿真表明,基于神经网络的UWB脉冲在频谱利用率、频谱规避性能及接收性能等方面均优于现有设计方案.     

一类新的置乱变换及其在图像信息隐蔽中的应用

研究了两种非线性变换,即高维Arnold 变换和高维Fibonacci-Q变换;分析了变换的周期性,给出了高维变换具有周期性的充分必要条件;针对数字图像的灰度空间,讨论了两种变换的置乱作用.结果表明:在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换是有应用价值的.     

一种自适应小波网络的构造及其学习算法

基于小波框架的时频局部化性质和自适应投影算法,提出了一个新的构造和训练小波网络的学习算法,精确地刻画了有限维Hilbert空间自适应投影算法的指数收敛性.该算法充分地利用了包含在训练数据中的时频信息,迭代地确定小波网络隐层结点的个数和网络的权系数,较好地解决了小波网络的结构优化问题. 通过应用于信号的表示与去噪,进一步证实了该算法是简单和有效的.     

一种基于Arnold变换的图像Hash算法

提出一种基于Arnold变换的图像hash算法。算法首先将原始图像经过Arnold置乱变换得到加密图像,然后将原始图像与加密图像的差值矩阵由若干混沌序列生成的伪随机矩阵进行调制,最后将调制后的结果矩阵进行量化判决以产生固定长度的图像Hash序列。仿真结果表明,该算法对JPEG压缩、低通滤波、图像缩放等操作有一定的鲁棒性。     

一种基于SPIHT编码过程的图像选择加密算法

在深入研究多级树集合分裂编码（SPIHT）的基础上提出了一种安全高效的图像加密算法。首先,重点分析了SPIHT的码流结构以及各部分数据对解码的影响,确定了重要数据并对其进行加密。其次,改变加密层数K控制加密强度,从而进一步提高了加密效率。最后,在对LIS扫描过程中引入了混乱机制,降低了码流相关性,使得算法更加安全。实验表明：该算法安全性高,加密速度快,仅需加密原图数据量的2．3％左右便可以达到很好的加密效果,满足格式兼容性要求并且能够适应网络实时传输。     

一种基于图像DCT域的信息隐藏算法

介绍了一种基于图像DCT域的信息隐藏算法。该算法将秘密信息嵌入到对图像信号频域进行DCT变换后的系数矩阵中：然后用MATLAB工具实现了算法。实验结果表明该算法简单、容易实现、具有失真度小、良好的不可见性、安全性和一定的鲁棒性等特点。     

一种基于几何推理的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的重要课题, 在图像配准、物体识别、运动检测、目标跟踪、自主导航和姿态测定等方面有着广阔的应用背景. 讨论Euclid变换下不完全匹配情形的点模式匹配问题. 根据几何推理, 给出匹配团、支持点对、支持指标集和指标矩阵等概念以及它们满足的性质和定理. 在此基础上, 提出了一种独特的自上而下地求得最多一致对应点对的推理算法. 理论分析和实验结果表明, 该算法是非常有效的, 并在一定条件下可应用于其他变换下的点模式匹配问题.     

一种基于扩展有限状态机的自动化测试用例生成方法

扩展有限状态机(EFSM)是使用最广泛的测试模型之一.由于不可行路径的存在,运用EFSM模型生成测试用例仍然是个难题.本文提出了一种基于EFSM模型的自动化测试用例生成方法 (ATGEM).为解决不可行路径问题,首先提出一种基于数据流分析的路径可行性度量方法来预测路径的可行性,以尽可能避开不可行路径,提高测试用例自动化生成的效率.然后通过建立动态可执行模型来获取运行时反馈信息作为搜索算法的适应度函数(fitness function),实现测试数据和预言信息的自动生成.该方法结合静态分析和动态分析技术生成一个较优可行路径子集和对应测试用例来达到指定的覆盖准则,能够应用于多种数据类型的测试用例生成,适用范围较广.通过实验在多个EFSM模型上验证了ATGEM方法中测试用例生成和路径可行性度量方法的有效性,实验结果表明,利用路径可行性度量方法可以大幅度提高测试用例生成效率,与现有方法相比,ATGEM中的测试用例生成方法具有更高的效率.     

一种基于边缘检测的小波包非对称分解在图像编码中的应用

图像的像素点的值分布并不是均匀的,而是集中地分布在一些区间之内。小波包分解是将频带等分为2j个新的子带,但很多子带里只有少数无用的孤立点;而在像素点集中的子带里,如果要进行更细的分解,将使子带数量呈指数级数增长。本文提出一种方法先对图像进行边缘检测,得到边缘与非边缘部分。对于像素点集中的几个部分,再分别对这几个部分定义不同的细度并采用小波包非对称分解再进行进一步细分,对于少数无关紧要的孤立点则舍弃。这样既保持了图像的有效信息,又能极大地减小图像编码的冗余度。     

一种新型双层电磁带隙结构及其在微波电路中的应用

提出了一种新型双层电磁带隙结构, 并分别用数值和实验的方法对这种结构的特性进行了分析. 在对这种结构单元的电磁特性分析的基础上, 给出了其集总参数等效电路, 并且讨论了这种结构的几何参数对电磁特性和等效参数的影响. 与已有的EBG结构相比, 该结构具有小型化及背向辐射小的特点. 基于单元结构的特性和等效电路, 设计了一种紧凑型转弯线带阻滤波器, 以及带阻型天线双工器. 理论和测量结果显示, 这种结构在微波和射频系统中具有潜在的应用价值.     

一种菱形结构的二维耦合振荡器阵列及其在有源天线阵中的应用

传统的二维互注入锁相耦合振荡器阵列采用矩形栅格结构，可以实现无移相器的波束形成和扫描．矩形结构阵列相邻阵元相位差限制在[-90°，90°]内，当阵元间距为半波长时，其水平和俯仰波束扫描范围限制在偏离法线方向30°以内，论文提出了一种菱形结构的二维耦合振荡器阵列，给出了其相位控制方法，并对相位控制误差进行了分析，在对菱形结构的耦合振荡器阵列的稳定性进行分析后，给出了稳定条件，对阵列的稳定过程和相位控制方法进行了计算机仿真，对理论分析结果进行了验证．该菱形结构耦合振荡器阵列，在水平和俯仰方向上相邻阵元的相位差可达[-180°，180°]，具有比矩形栅格结构更宽的波束扫描范围。     

一种基于正交空时分组码的非酉的线性预编码优化方案

本文提出一种新的基于正交空时分组码的非酉的线性预编码优化方案.针对正交空时分组码的特殊结构,从特征空间角度深入研究,进一步发掘信号传输潜力,证明了新提出的理论优化设计相较于过去方案的优势.在传统的酉的基于弦距离的Grassmann码本设计基础上,对预编码码本进行非酉化改进,在有限反馈的意义下实现综合性能的进一步提升.同时,给出并论证了该方法保证系统满分集时对码本大小的约束条件.另外,为了降低天线空间相关性对系统性能带来的恶化影响,在前面的研究基础上,提出一种融合"注水"的预编码码本生成方法.该方案的综合性能优势在仿真中得以验证.     

基于细胞神经网络的图像分割及其在医学图像中的应用

细胞神经网络（cellular neural network,CNN）在图像处理方面的应用研究已有很大进展. 其中,指定目标提取CNN现有算法应用于灰度图像时,其有效性依赖于初始点的选择. 以医学图像为例,对这种局限性进行了分析,并提出了一种改进CNN算法,实现了对图像中任意灰度区域的目标物体分割. 同时利用梯度信息和轮廓提取CNN确定轮廓,有效抑制分割过度. 人脑磁共振成像（MRI）中肿瘤分割的实例表明,改进的算法具有实用性和有效性.     

一种基于TTCN-3的协议测试系统及其扩展研究

用户要求下一代互联网是一个更大、更安全、更快、更及时、更方便、更可管理的网络．为下一代互联网服务的协议测试技术需要适应这些测试需求．文中重点研究了协议测试中的测试集描述法和测试实现技术．选取了TTCN-3作为测试集描述法,并针对协议鲁棒性测试需求进行了语法和语义扩展．开发了基于TTCN-3的协议集成测试系统PITSv3,并对其进行了鲁棒性测试扩展实现．最后通过两个实际的测试应用,体现出PITSv3是一个具有通用性、标准性、可扩展性特点的分布式测试平台．     

ConEntity：一种基于进程的自主并发实体编程模型及其实现

摘要本文在虚拟计算环境之上,研究支持具有自主能力、高并发的新型互联网应用开发方法,在已有的基于进程、面向并发的编程模型中引入实体建模机制,扩展出一种兼具进程和自主并发实体的程序设计模型ConEntity,并给出了形式化定义和描述．ConEntity模型具有表达性、并发性和可伸缩性的特点,能对虚拟计算环境资源高效、透明访问．通过扩展Erlang／OTP将其实现为Erlang语言设施UniAgent．本文的模型为在虚拟计算环境上快速直接构建具有自主、高并发能力实体的新型互联网应用提供了模型和语言上的支持．     

基于最大方差展开的非线性信号降噪方法及其在故障诊断中的应用

将流形学习的思想引入信号降噪中,提出了一种新的基于最大方差展开（maximum variance unfolding,MVU）的非线性信号降噪方法.该方法首先基于相空间重构理论将含噪信号重构到高维相空间,再采用流形学习理论中的MVU算法对相空间数据进行非线性降维,将蕴含在相空间中代表吸引子的低维流形与噪声子空间分离,然后对低维流形进行逆重构,从而得到降噪后的信号.对加噪的Lorenz信号的仿真结果表明,该方法的降噪性能要优于基于KPCA的非线性降噪方法,且具有参数估计简单、参数影响不大等优点.最后将该降噪方法应用于带有轻碰磨故障的航空发动机转子―机匣系统振动信号,有效地提取出了淹没在噪声中的轻碰磨故障特征.     

基于原子力显微镜的阳极氧化技术及其在碳纳米管氧化切割与焊接中的应用

探针阳极氧化是构建纳米结构,制造纳米器件的重要技术之一,本文对该技术中基于原子力显微镜（AFM）的阳极氧化进行了新的研究．通过对氧化加工中微观电场在基底表面分布情况进行模拟,分析了氧化结构的特征与电场分布的关系,通过实验研究分析了不同加工因素对氧化加工的影响．在这些研究基础上利用AFM阳极氧化技术实现了对碳纳米管（CNT）的氧化切割及焊接,为CNT基纳米器件的装配及制备提供了新的技术途径．