不定方程3^x±1=2^y的正整数解

不定方程3x-1=2y的正整数解为（1,1）,（2,3）;3x＋1=2y的正整数解为（1,2）.     

基于模糊推理的小波域图像融合规则

现有的2种主要的小波域融合规则,即选择绝对值最大系数规则和选择与加权平均相结合的规则,都存在着融合信息不完整和易受噪声干扰等缺点.为克服这些缺点,使融合图像包含尽可能多的源图信息,提出了基于模糊推理的小波域融合规则.此规则根据源图像小波系数的局部区域特征,通过模糊推理确定各源图像相应系数的权值,再对相应系数加权平均得到融合后的小波系数.实验结果表明,使用基于模糊推理的融合规则融合的图像,在峰值信噪比以及与源图像之间的互信息量等方面均优于使用2种现有规则进行融合所得的图像.新规则有效地克服了现有规则的缺点,具有更好的信息完备性和鲁棒性,尤其在源图像受到噪声污染的情况下,其优势更加明显.     

一种基于自相关函数的小波域数字水印算法

几何攻击是对数字水印技术最具威胁的攻击手段之一，而基于自相关函数的水印算法被认为是一种有效的解决手段，却有其局限性。研究发现，对用于评价几何攻击起很重要作用的水印的自相关峰值（以下简称AC峰值），也可从小波域提取出来。这里介绍一种小波域基于ACF的数字水印算法，该算法在考虑到AC峰值和噪声能见度的影响的同时，把一个周期性水印信号嵌入小波域。仿真实验结果表明，算法能产生更显著的AC峰值，从而提高了抗几何攻击的鲁棒性。     

小波变换在多仿生机器鱼视觉系统中的应用研究

针对集控式多仿生机器鱼系统（multiple robot fishes coordinate System，MRFS）的实际要求和特点，采用小波变换对图像进行去噪处理．利用图像与噪声的小波模极大值随尺度变化大小不同，通过极大模点在各个尺度的取值来确定噪声的位置和特征，从而完成去噪目的．     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

小波神经网络在绝缘子漏电量预测中的应用

为了实现对绝缘子漏电量的准确预测，提出了基于小波神经网络的预测模型，分析了网络的拓扑结构，给出了网络学习方法．通过对绝缘子漏电量样本数据进行预处理，生成学习样本和测试样本，进而对预测模型进行测试，实现了对绝缘子漏电量的准确预测．将其应用于电业局的绝缘子漏电量预测中，达到了实际应用的精度要求．实验和实际应用表明，该预测模型的误差小，精确度高，能有效地预测绝缘子漏电量。     

基于小波库构造的信号去噪

提出了通过构造小波库进行去噪的方法.该方法的关键是光滑正交小波库的构造,因此提出了一种新的光滑正交小波库的构造方法,该构造方法基于3个条件进行小波库的构造:1)光滑性,即小波要有足够的光滑性;2)非冗余性,即小波库中的小波不要重复;3)完备性,即构造的小波库要能表示整个小波空间.实验结果表明当把构造的小波库应用到信号去噪时,其去噪性能优于任何的单小波.     

小波变换域数字图像监视水印算法

利用图像小波变换系数的特点,提出了一种监视水印嵌入方法,用于在选择认证中推断作品经受的失真操作,其中低频监视水印信号由图像的半脆弱签名产生,而高频和中频监视水印信号为利用混沌序列生成的二值序列,水印的嵌入位置由密钥决定,具有非常好的安全性;水印的提取不需要原始图像.实验表明:该方法嵌入的水印不可见性好,能成功地推断出JPEG压缩、低通滤波、高通滤波等常见的图像失真操作.     

纳米四水羟基硝酸氧铋的制备及在氮气气氛下的热分解动力学

利用反相微乳液法制备出了纳米四水羟基硝酸氧铋[Bi6O4(OH)4](NO3)6(H2O)4,并以热分析为手段对纳米[Bi6O4(OH)4](NO3)6(H 2O)4的热分解过程和非等温热分解动力学机理进行了研究.动力学研究确定了[Bi6O4(OH)4](NO3)6(H2O)4脱硝酸根反应属于球对称的三维扩散的D3机理,热分解表观活化能为E=98.90033 kJ/mol,lnA=27.13109.     

正交化经验模式分解方法

针对Hilbert—Huang变换中经验模式分解所得固有模式函数存在的不完全正交问题，基于Gram-Schmidt正交化方法，提出了一种新的正交化处理方法，可得到完全正交的固有模式函数，从而完善了Hilbert—Huang变换方法．通过典型时程曲线的数值模拟的分解结果表明了这一方法的正确性，实际地震波数据的分解显示了这一方法的良好应用前景．