一种基于小波变换的数字图像加密算法

小波变换在时域和频域上同时具有良好的局部化性质,并对各种信号特征进行多分辨率分析有极大的适应性,已广泛用于信号与图像处理、语言识别与合成等科技领域.在二维离散小波变换及MATLAB快速算法的基础上,分析了在二维离散小波变换后的图像中加入数字水印成分,并利用反变换将其还原回原始图像,原始图像失真小,还原数字水印信息失真小,可以有效的应用在数字水印技术中.     

移动载荷黏弹性Pasternak地基梁动力学响应

通过积分变换研究移动载荷激励下无限长黏弹性Pasternak地基梁在复数域上的封闭解.通过二维Fourier变换得到梁变形的Green函数,再运用Fourier逆变换得到梁变形的积分表达式,对解析表达式应用留数定理得到系统在复数域上的封闭解.数值研究梁和地基的参数对梁变形的影响,表明Pasternak基础中的黏性和剪切力对梁变形的影响明显.采用样条插值对积分解析表达式求数值解,验证封闭解的有效性.     

Focusing transform-based direction-of-arrival method exploiting multi-cycle frequencies

When single cycle frequency is employed, the existing spectral correlation-signal subspace fitting (SC-SSF) algorithms usually contain two disadvantages: those single-cycle estimators cannot reach the best performance; it is inconvenient to be applied in practice since the right cycle frequency has to be selected. Based on the Jacobi-Anger expansion and the idea of focusing transform, a new approach exploiting multi-cycle frequencies of cyclostationary signal is discussed in this paper. Simulation results demonstrate the effectiveness of the new method.     

应用DWT-Chebyshev方法计算宽带雷达散射截面

在目标宽带电磁散射特性分析中引入切比雪夫逼近理论,并将离散小波变换技术应用于矩量法,通过快速求解给定频带内的切比雪夫节点和节点处目标的表面电流分布,获得了频带内任意频率点的电流分布,从而实现了目标宽带雷达散射截面的快速计算。将计算结果与矩量法逐点计算的结果进行了比较,结果表明:本文方法在提高计算效率和节约存储空间方面具有明显优势。     

基于DCT和CNN混沌系统的彩色数字水印加密新算法

数字水印技术作为抵抗多媒体盗版的最后一道技术防线,具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。基于离散余弦变换(DCT)以及细胞神经网络(CNN)混沌理论提出了一种数字水印加密新算法。算法分两步进行,首先是利用5阶细胞神经网络混沌系统产生的随机序列辅助某种运算对彩色水印图像加密,然后利用分块离散余弦变换将加密以后的彩色水印图像嵌入到载体彩色图像中,以此来实现水印加密以及嵌入的过程。在仿真实验基础上,通过指标PSNR和NC的定量分析,结果证明新算法具有较强鲁棒性,不可感知性和安全性。     

L2(R)上的S-进小波变换

通过引入R上的尺度参数S -进离散的仿射子群R+s ×R ,并给出该群上的左不变测度 ,给出了L2 (R)上S -进小波变换的允许条件 ,及S -进小波的对偶小波。推广了二进小波的相应结果     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

融合显示红外在线监测系统的研究

图像融合是信息融合领域的一个热点．图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并，形成一幅新的图像，以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知．红外在线监测以远距离、非接触、实时、快速等方式获取设备的运行状态信息，进而及时地排除故障．本文提出了基于融合显示的红外在线监测系统组成方案，描述了图像融合的基本概念、层次以及应用价值；其次，通过分析红外图像与可见光图像融合的特点，并据此给出本实验融合方法的选择原则；最后，讨论了基于小波变换实现图像融合的原理并给出红外热像和可见光图像的融合效果；通过模拟实验，证明了图像融合技术在热故障的准确定位上有很高的实用价值。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

数字全息中参考光波面畸变对再现像的影响及消除

基于波相差理论，分析了数字全息记录过程中所用参考光可能存在的波面畸变；以傅里叶变换型数字全息为例，详细讨论了具有波面畸变的平面参考光对数字全息记录与再现的影响，外提出采用修正波面的再现光消除参考光波面畸变影响的方法．理论分析和模拟结果表明，这种方法能有效消除参考光波而畸变带来的影响，大幅度提高再现像的像质．