小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

分数傅立叶变换核函数的分析与重构

通过利用核函数的重构过程,分析了利用不同的采样方式来研究分数傅立叶变换多样性之间的相互关系.得到了它与以往的在全周期上的等间隔采样不同的结果,该文主要在任意特定区间上进行等间隔的采样,分析了分数域上的采样定理及重构关系,得到了重构公式.通过数值仿真,分析了核函数重构公式中的系数,得到了它们之间的相互关系和一些重要性质.     

一种基于采样点值的频率跟踪方法

多数电力系统控制和保护装置都需要根据系统电压的频率,动态调整AD采样间隔,这种测量手段存在一些固有的缺陷,因此需要一种实用有效的频率跟踪手段。本文阐述了频率跟踪的必要性,分析了目前广泛使用的频率跟踪方法的不足,提出了基于采样点值的新型频率跟踪方法,并通过RTDS实时数字仿真工具验证该频率跟踪方法在电力系统谐波和故障作用下的性能。     

用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

摘要： 针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测. 根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑. 该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊. 计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点. 将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3 类,基于类间方差最大自适应确定区分3 类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图. 对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.     

解到达角估计模糊的二次虚拟阵列变换

引入非均匀时延构造虚拟阵列变换的变换矩阵,提出一种基于二次虚拟阵列变换的到达角估计方法. 该方法利用非均匀时延间隔的随机性,每一次快拍下都等效于随机改变虚拟阵元的阵元间隔,突破了空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距条件下到达角估计的模糊问题. 同时增大的阵元间距也提高了估计的精度和分辨力. 进一步的实验表明,该方法是可行的、有效的,且能改善小信噪比条件下的估计精度.     

基于离散分数傅立叶和哈特里变换的图像加密

为了得到用于图像加密的新的离散算法,一类离散算子M(σ,τ)被用来给出离散分数傅立叶变换(DFrFT)和离散分数哈特里变换(DFrHT)新的定义形式.同时,构造并且研究了一类具有赫尔米特特征向量和随机特征值的矩阵W(a).通过分析它们的特征分解形式发现:新DFrFT和DFrHT的定义下给出的离散算法几乎具有离散算法本身所渴望的全部性质.另外,在具有随机特征值的情况下,构造矩阵W(a)可以被分解成一系列离散分数傅立叶变换加权求和的形式,而且分数阶数是规则递增的.加权系数则是随机特征值向量的离散傅立叶变换结果.作为实际应用的例子,这两类方法被用于图像加密,数值模拟的结果证实了这种方法的可行性.     

按需发送的加密图像中的可逆信息隐藏

提出了一种新的加密图像中的可逆信息隐藏算法. 发送方对图像进行下采样并计算残差,得到子图像和残差两部分数据,再使用加密密钥对两部分数据分别进行加密后发送给服务器端. 服务器端对残差部分的加密数据进行算术编码,产生冗余空间并使用嵌入密钥隐藏额外数据. 接收端根据持有密钥的情况,从服务器端获取不同的数据版本. 与以往方法相比,所提出的按需传输数据的新机制可有效减少服务器传送的数据量,且在图像可无损恢复的前提下大大提高了数据嵌入率.     

基于混合交叉算子的进化策略算法研究

提出一种基于混合交叉算子进化策略,它混合了三种不同的交叉算子（二点交叉,一致交叉,算术交叉）,仿真的结果表明了基于混合交叉算子的进化策略优于任何一种纯交叉策略的进化策略.     

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。     

电流变传动器的现代双谱分析

电流变流体是一种新型的智能软物质,它是2 1世纪人们普遍关注的材料.电流变传动器在工程中有重要应用前景.首先介绍电流变传动器的工作原理.当白噪声干扰电流变传动器时,利用采样数据,建立时间序列的自回归模型.然后根据Laplace变换与Z变换的关系,可以得到系统的无阻尼自然频率和阻尼比.双谱分析是一种新的信号处理的有效技术,它可以定量描写信号间的非线性耦合,可以抑制噪声、保留了信号的相位信息.这里应用AR双谱研究电流变的传动器的动力学特性.电流变的传动器的自动检控制系统是用NI虚拟仪器构成的     

小面积RSA加密引擎的硬件实现

RSA非对称密钥算法因其算法的复杂性,硬件实现开销一直较大. 针对该问题,提出采用256位数据宽度处理的方式代替传统的1 024位数据宽度处理,通过折叠数据通道,精简电路结构,并使用片内静态随机存储器(SRAM)减小实现面积,实现了应用于资源受限环境下的小面积RSA硬件加密引擎. 采用华虹NEC0.25 mm工艺实现该电路,整个设计规模约为24 k等效门,最大工作频率为100MHz,相比于实用芯片西门子SLE66CX160S,本实现的面积缩小了55.63%.     

引入图片相似性的PatchMatchGraph方法

随着人工标注的在线图像数据越来越多,数据驱动的相关算法日益受到人们的关注.图像语义分割是图像分割领域的一项重要任务,S.Gould等人提出了PatchMatchGraph算法,该算法通过对图片集合建立图片之间像素块的映射,使得PatchMatch算法在图片语义分割应用上有着很好的效果,但是由于PatchMatchGraph算法对于计算机内存的消耗太大,限制了其进一步的应用.我们提出了一个新的算法框架,通过引入图片相似性,对训练集做预筛选,保持允许范围内准确度的同时,降低了内存的消耗,为算法应用提供了新的指导思路.     

改进的多目标遗传算法及其在PID优化设计中的应用

该文提出一种多目标遗传算法,采用新的拥挤距离计算方法,改进非支配性的比较方法,并引入双重精英策略,提高了进化效率和解的质量,更有效地保持了解的多样性. 将该算法应用于PID优化设计,使系统可同时兼顾快速性、稳定性和鲁棒性,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最终的满意解. 仿真结果表明提出的设计方法有效.     

基于用户数量的园区网络设计

为了便于因区网络的设计和管理,本文通过对美国FCC相关Internet带宽标准、IPTV流量测量与分析,以及经典排队理论等三种方法进行综合研究,提出了一种新的基于用户数量的因区网络设计方法．计算出网络或链路的用户的中值和下限值,并将此值与以太网链路类型直接映射,能快速计算园区网络所需的核心层、汇聚层和接入层带宽．     

基于二次同余映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理,然后在此基础上对交织器的映射关系加以"保奇偶序"限制和移位运算,得到改进的交织映射算法.通过仿真验证了新的交织映射算法具有良好的性能.     

基于交互历史的三维家居个性化推荐与虚拟展示

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性
化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法. 首先,分析了用户的历史交互行
为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度矩阵. 然后,
综合考虑了家具单品的时效性和资源关联特性,并将这两种特性引入协同过滤推荐算法的生
成推荐过程中,以提高推荐质量. 最后,将系统推荐的家具单品应用到三维虚拟家居设计场景
中,通过对场景个性化编辑与虚拟展示,完成家居的个性化设计. 实验结果表明,该方法是可
行的,能有效提高推荐质量,具有较好的用户体验和视觉效果.     

基于All-confidence的正负关联分类

针对分类中如何有效利用负关联模式提高分类准确率,提出了一种基于正负关联模式的分类算法．利用类Apriori算法挖掘包含正项或／和负项且项与项之间互相关联的正负关联模式来产生分类规则．为提高挖掘效率,先找出能覆盖训练集的信息熵最小k个正,负项．然后,把这k个正／负项分别与其他项进行连接得到相应的正负关联模式．实验表明,该算法有效减少了挖掘的规则数,极大减少了挖掘时间,并提高了分类准确率．     

一种结合关联与FOIL算法的分类方法

针对如何减少关联分类方法中冗余规则,增加FOIL算法的规则数,以提高分类准确率,提出了一种结合关联与FOIL算法的分类方法,并称之为ACFA．首先,以类支持度和自信度为度量提取长度为1和2的规则,其次,利用Apriori算法挖掘出频繁2-项集F2,然后在频繁2-项集F2申挑选满足条件的频繁项建立候选集,最后在候选集上运用FOIL算法来产生分类规则．实验表明算法ACFA不但有效减少了关联分类方法中冗余的规则,并大大增加了FOIL算法的规则数,提高了分类的准确率．     

线性递归并行排序算法

应用左递归二叉树构造一个新的并行排序算法,对ｐ个有序块进行排序．从而,将ｎ元素的分类问题转化为对ｐ个有序块的并行排序问题．算法在最坏情况下并行步为Ｏ（（ｎ／ｐ）ｌｏｇｎ／ｐ）,是目前比较好的排序算法．     

基于可控度/鲁棒性的框架结构综合设计研究

在对框架结构进行振动主动控制时,为获得尽量大的系统可控度和良好的鲁棒性,把结构设计与控制器设计相结合进行综合设计,在保证框架结构基本性能的前提下重新修改原结构以达到较好的控制效果.此外在优化过程中,考虑到综合设计计算较复杂且计算量也较大,文中引入了改进的遗传算法,通过改进将其应用于综合设计.最后给出了计算实例,该算例表明这一方法是有效的.