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61.
一种多混沌的彩色图像认证加密算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现对彩色图像的有效保护,提出一种基于多混沌系统和图像认证功能的彩色图像加密算法。该算法通过对彩色图像RGB分量的运算生成128位Hash值,并把该Hash值作为部分图像加密的密钥。然后通过Logistic混沌系统、统一混沌系统和Hash值对彩色图像进行像素置乱和替代操作以实现图像加密。最后,理论分析和仿真实验结果表明,该加密算法具有密钥空间大,保密性好,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性和相邻像素值的零相关特性。 相似文献
62.
63.
考虑特征值问题-Δpu=λV(x)|u|p-2u,u∈W01,p,(Ω);其中P>1,△pu是指的是p-Laplacian 算子,λ>0,Ω是Rn中的有界区域,证明了最小的正特征值在给定的区域的严格单调性,获得了几个重要性质. 相似文献
64.
研究一类椭圆方程弱解的存在性。获得了一个弱解的无界序列的存在性定理。其中Ω包函R^n是具有光滑边界的有界开区域。主要结果改进和发展了前人的一些相应结果. 相似文献
65.
以无人水面艇(USV)的永磁同步推进电机(PMSM)及其螺旋桨负载特性为研究对象,在PMSM推进系统中引入滑模变结构控制以进一步提高USV推进系统的动态性能.MATLAB/Simulink仿真分析验证了设计的滑模变结构控制USV推进系统方案的正确性和有效性.仿真实验结果表明,在船桨综合负载下的PMSM推进系统中,采用滑模变结构控制器不仅克服了传统PI控制器中参数难以整定、动态过程中转速及转矩超调大等缺点,而且增强了USV推进系统在复杂海况下的抗干扰能力,提高了系统的动静态性能. 相似文献
66.
目的探讨京尼平苷酸(GPA)对阿尔茨海默病转基因小鼠学习记忆能力的影响及对脑内淀粉样蛋白沉积的作用及机制。方法 APP/PS1转基因小鼠随机分为转基因组、GPA 25,50,75 mg/kg组及多奈哌齐组。C57BL/6小鼠为野生组。灌胃给药90 d后,通过Morris水迷宫实验评价痴呆小鼠的学习记忆能力。硫黄素-T染色检测小鼠脑组织内硫黄素-T阳性斑块的沉积。Western Blot法检测小鼠大脑皮层及海马内BACE及IDE蛋白水平。ELISA法检测小鼠大脑皮层及海马内IL-1β,IL-6,IL-4,TNF-α的水平。结果与野生组比较,转基因小鼠潜伏期明显增加,穿越平台次数明显减少(P0. 05),脑内Th-T斑块百分面积显著增多(P0. 01),IDE的蛋白水平显著降低且BACE的蛋白水平显著升高(P0. 01),IL-1β,IL-6和TNF-α含量均显著升高,IL-4含量显著降低(P0. 01)。与转基因小鼠比较,GPA 75 mg/kg剂量组转基因小鼠潜伏期明显缩短,穿越平台次数明显增多(P0. 05),GPA处理组小鼠脑内Th-T荧光面积百分比显著减少,IDE水平显著升高,BACE水平显著降低(P0. 01),GPA 50,75 mg/kg组小鼠脑内IL-1β,IL-6和TNF-α含量均显著降低(P0. 01或P0. 05),GPA 50 mg/kg明显升高小鼠皮层IL-4含量(P0. 05)。结论京尼平苷酸可通过影响Aβ的生成和降解两方面调控小鼠脑内Aβ水平,减轻转基因小鼠的神经炎症,发挥神经保护作用。 相似文献
67.
论述了量子力学的经典极限问题,并运用狄拉克判据研究了库仑散射的经典极限;指出库仑散射存在一经典极限的“黑箱”禁区,在经典极限的“黑箱”禁区以外,库仑散射的经典理论是量子理论的很好近似。 相似文献
68.
分析若尔盖高原盆地的地质地貌、高原特有的热力学特性、流经此地的季风与控制北方干旱区的西风带的相互关系以及环境退化后下垫面改变引起的地空传递关系变化等因素;对近半个世纪以来若尔盖的降雨等气候条件与北方地区的干旱沙尘天气发生情况进行对比分析,发现北方地区的干旱风沙天气与若尔盖的降水频率存在很大程度上的相互关系。表明沙化中的若尔盖地区是一个潜在的沙源地,并有可能通过季风影响到我国北方主要干旱地区的干旱程度。在研究卫星图片、大量的气象资料的基础上,设计出了探索若尔盖地区与我国北方干旱沙尘地区关系研究的野外考查路线。并组成了多学科的联合研究小组展开了研究工作。 相似文献
69.
一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法 总被引:20,自引:0,他引:20
介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析。本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板,对灰度图像进行处理,得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位。实例说明本算法是可行的。 相似文献
70.
为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。 相似文献