基于图像背景噪声相关性的篡改检测

图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。     

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

无线传感器网络中一种基于能量判决门限的改进AODV路由算法

提出了一种基于能量判决门限的改进AODV路由算法,在路由过程中引入初始能量判决门限和门限变换系数,以求尽量降低网络中的能量消耗,使其更加适用于无线传感器网络.仿真结果表明,该算法减少了整个网络中的能量消耗,适用于低功耗的无线传感器网络.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

数学实验傅里叶变换及其应用的教学设计

数学实验旨在借助计算机来探索和发现数学规律。作为数学教学中的重要内容,傅里叶变换及其应用也是学习难点。本实验设计是在介绍相关知识的基础上,利用MATLAB软件分别针对傅里叶变换与采样定理、信号的降噪过程、信号的数据压缩过程等内容设计三个实验示例,并将实验结果以直观的图像形式呈现,通过对实验结果的分析,加深学生对傅里叶变换及其应用的理解,也培养了学生综合分析和解决实际问题的能力。最后精心设计实验任务,提高学员的学习兴趣与主动性。     

基于粒子群优化的Contourlet域图像去噪

本文研究了Contourlet变换域图像阈值去噪问题,提出了一种在Contourlet变换域改进的阈值去噪方法。该方法结合Contourlet变换能更加突出图像的边缘信息和方向信息的优势,在Contourlet变换域利用粒子群优化算法(PSO)迭代寻优找到最优阈值,以峰值信噪比(PSNR)的函数模型作为PSO的适应度函数,并且利用硬阈值函数规则对图像处理。实验结果表明,本文优化阈值的选取不仅更有利于保留图像的细节信息,还使得图像有着明显的去噪效果,PSNR值得到提高。     

阈值策略下带扰动的二元相关对偶风险模型的研究

基于带扰动的二元对偶风险模型,考虑在阈值策略下的分红。得出了公司直到破产时刻为止的累积红利期望现值函数所满足的两个积分-微分方程,并求出了这种情况下的广义Lundberg基本方程,同时运用Laplace变换得出了积分-微分方程的解。最后给出一个数值例子。     

基于离散阵列广义同步的彩色图像加密算法

为设计出具有较高安全性能的图像算法,提出了一种基于离散阵列广义同步系统的彩色图像加密算法。首先利用离散阵列广义同步定理,在3D-Lorenz映射的基础上构造了一个具有16×16×6的阵列广义同步系统。其次,结合二维离散分数阶傅里叶变换设计了一种彩色图像加密算法。该算法对像素矩阵进行了新混沌序列的位置变换,提高了密钥空间。加密算法的密钥敏感性、直方图和信息熵的仿真实验表明:该加密算法安全性高,能够达到较好的加解密效果。     

风电机组振动故障的检测方法

论述了风电机组振动故障检测的重要性及常用的振动故障的检测方法;归纳比较了小波变换法、神经网络法、神经网络与模糊理论结合法及人工免疫法的性能与优缺点;分析了我国在风电机组故障检测预警系统方面的现状与发展趋势;指出目前小波变换故障诊断法在我国已趋成熟,而人工智能检测法的应用才刚刚起步.     

小波变换在模拟滤波器选型问题中的应用

傅里叶变换基的固有缺陷导致传统滤波器选型分析方法在实际应用场合中经常不能有效地选择出最优滤波器。小波分析方法可以实现从多种不同滤波器中选择出阻带信号抑制最强,通带内波纹最小的滤波器。针对一型微弱信号检测装置,确定出两型较优的滤波器,利用小波伪频率确定小波分解所需分解层数,根据小波分解重构算法对滤波器输出信号的高频细节进行分析研究。仿真结果与模拟电路实验表明,与快速傅立叶变换的分析方法相比,小波分析可以提供清晰的对比分析结果,得到了在不同频率范围内,不同滤波器作用之后的差异明显的滤波效果,最终选择出滤波效果最佳的模拟滤波器。