一种自适应音频数字水印算法的研究与仿真

提出了一种自适应扩展回声音频数字水印算法。利用PN序列将音频信号的单回声内核进行扩展后作为水印信号,结合了回声隐藏的鲁棒性和扩频技术的保密性等特点,从而提高了水印算法的安全可靠性。基于心理声学模型设计二维模糊控制器,实现了水印嵌入强度的自适应。采用ABX主观测试和相关度水印检测测试对算法进行了仿真试验,通过将嵌入水印后的音频信号进行低通滤波、加入噪声以及重采样等方法来模仿音频信号在实际网络环境下可能遭受的各种攻击和干扰,仿真实验证明,算法具有良好的鲁棒性和不可知觉性。     

基于支持向量机的小波域图像水印算法

提出了一种新的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的小波域图像水印算法。其主要思想是先对图像进行小波分解,然后利用图像小波分解后的子图系数之间的关系训练SVM,并利用训练好的SVM在小波域嵌入水印和提取水印。实验结果表明,提出的方法对于一般的图像处理和JPEG压缩都具有很强的鲁棒性,与基于SVM的空间域上的算法相比性能更加优越。     

基于小波包的M元多载波扩频系统研究

将小波包理论与M元扩频技术相结合,提出基于小波包的M元多载波扩频系统可以在有限带宽内取得更高的信息传输速率。同时,由于小波包函数的优良性质,该系统可以很好地克服多径信道对性能的影响。仿真结果表明,与基于DFT的M元多载波扩频系统相比,在多径信道下,该系统有较大的性能优势。     

抗几何变换的小波域自适应图像水印算法

小泼变换不具有几何不变性，因此，小渡域水印对抗几何攻击是一个十分困难和富有挑战性的课题。提出了一种抗几何变换的小波域自适应图像水印。此方法根据人眼视觉系统掩蔽特性，将水印自适应地嵌入DWT域的低频子带。并且通过在DFT中频区域一个圆环上嵌入模板以及对一个限定区域不变质心的提取，实现在水印检测前估算和校正图像所经历的几何变换。实验结果表明：该水印不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如旋转、缩放、平移等几何变换和常规的图像处理具有较强鲁棒性。     

一种基于三维小波的视频水印空时算法

针对数字视频的版权保护,以及基于数字视频的信息隐藏,提出了一种基于三维小波的视频水印空时算法。它利用了视频场景镜头分割技术和三维小波变换的空时多分辨水印嵌入策略,以及根据最大似然准则的水印检测算法。针对视频的版权保护,作为版权标志的水印图像先用两个序列扩频预处理成一个图像序列,扩频后的水印图像序列自适应地嵌入到视频镜头的三维小波系数上。该基于三维小波域的水印策略充分利用了视频序列良好的空时多分辨特点,水印算法可靠。针对视频水印的几种特殊攻击,仿真实验证明了该算法具有很强的鲁棒性。     

用小波包测量无功功率

介绍用小波包求基于Budeanu定义的无功功率的新算法。小波包可以对小波空间进一步分解,把给定信号分解到更多频段,从而提高频率分辨率,分解到各频段的信号是时域信号,可以求出给定信号在各频段的参数。小波包分解是一种比多分辨率分析更加精细的分解方法,通过小波包分解的信号具有更好的时频特性。将电压、电流和各次谐波分别移90的电压正交小波包分解,用分解系数可求出无功功率,以及电压有效值、电流有效值、有功功率等,还可以求出各子带上的有功功率及无功功率。对算法进行了仿真研究。     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

小波包调制树优选简易算法

提出了一种基于小波多速率调制的小波包优选树提取简易算法。该算法在不增加传输系统复杂度的条件下,通过发送训练序列,并计算各个小波树分支解调信号的均方误差,从而确定最佳树优选分解。仿真结果表明,通过优选树算法,在小波传输频带确定的情况下,可以在特定信道下,有效确定小波多速率调制的最佳树分解结构,降低系统接收误码率。     

基于图像小波树结构的数字水印算法

提出了一种基于小波变换和根据图像内容的自适应水印算法。该算法利用图像小波变换系数的树结构关系和各层小波系数的特点,对低频重要系数进行分类,并根据人类视觉特性,对不同类采用不同的嵌入方法。而且在水印提取过程中不需要原始图像,是一种盲水印算法。实验结果表明,该方法简单高效,可嵌入的数字水印信息容量大,而且通过与传统方法的比较,方法不可见性好,PSNR=52.28dB,对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩、滤波、加噪声、旋转、缩放等有很好的鲁棒性。     

基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法

针对严重线性失真的水声信道,在分析正交小波包变换理论和判决反馈盲均衡算法的基础上,利用正交小波包变换良好的去相关性特性,对判决反馈盲均衡算法的前馈滤波器权向量进行修正,提出了基于正交小波包变换的判决反馈盲均衡算法(WPT-DFE)。与基于正交小波变换的判决反馈盲均衡算法(WT-DFE)和常规判决反馈盲均衡算法(CMA-DFE)相比,该算法具有收敛速度快、跟踪性能好、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

小波分析与Fisher判别法相结合的数字水印算法

提出了在彩色图像的小波变换域中实现数字水印的一种算法。该算法能很好地保证水印图像与原始图像具有相似的视觉效果,而且在用Fisher判别法实现水印盲复原时能准确地抽取水印信号。最后通过实验测试验证了该算法的鲁棒性。     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。     

一种基于UGM模型和数字水印的社保卡防伪技术

提出了一种基于UGM模型和数字水印的社保卡防伪技术.基本思想是首先用UGM模型把水印图像转化为范围为(-3,3)的数据序列,然后加到DWT变换后的封面图像的中频部分,最后通过逆小波变换和UGM模型将水印图像抽取出来,从而判断社保卡的真伪.实验结果表明,嵌入水印后的封面图像与抽取的水印图像都有很好的视觉效果,运算速度较快,具有较高的实用性.     

基于正交小波包变换的水声信道盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,在分析正交小波包和常数模算法的基础上,推导出正交小波包变换矩阵的通用表达形式,提出一种基于正交小波包变换的盲均衡算法(WPTCMA),并给出相应的均衡器结构.与基于正交小波变换的常数模算法(WTCMA)相比,该算法将正交小波包变换理论引入到常数模算法中,充分利用了小波包变换对信号很强的去相关能力,并通过能量归一化方法来加快收敛速度.水声信道盲均衡的仿真结果,验证了该算法的性能.     

基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断

引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率.     

基于模糊小波神经网络的BDI模型

为克服原有BDI模型可计算性差以及不能处理模糊问题的弱点,提出一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的BDI模型,FwNN用神经网络来实现模糊化、模糊承诺和去模糊化的过程,并利用小波基函数作为模糊隶属函数,网络权值和隶属函数的形状均是可学习调整的.以一对一追逃问题为背景的仿真实验验证了模型及算法的可行性.