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。     

铁系纳米粒子的合成及其在生物医学中的应用

铁系纳米材料具有独特的磁学性质,在多个领域都有着广泛的应用.主要简要介绍了通过高温热解法制备的铁系纳米粒子及其在生物医学领域的应用.     

一种基于混合模型WRC的流量预测方法

针对当前网络流量预测方法在刻画网络流量多重特性方面存在的准确性及噪声干扰的问题,提出了一种基于混合模型WRC的流量预测方法,该方法利用小波分解将网络流量混沌时间序列分解为流量特性不同的近似时间序列和细节时间序列,并利用RBF神经网络和混沌模型分别对这两种时间序列进行处理,得到预测时间序列后再进行小波重构,得到最终的预测值.仿真实验结果表明模型预测有效,且预测精度较高.     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

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。     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

水下爆炸船体结构壁压信号时频特征分析

为了研究水下爆炸条件下船体结构壁压信号时频特征,基于某船体结构模型水下爆炸实验壁压数据,利用小波变换良好的时频局部化性质,对壁压信号进行时频特征分析,得到壁压信号在不同频带上的压力时程曲线和能量分布.结果表明,利用小波变换可以方便地获得壁压信号强度、频率和持续时间等时频细节信息.能量统计表明,壁压信号频带分布很广,超过80%的能量主要集中在20kHz以下,5kHz以下频带能量最大.     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

基于张量分解的多声道音频恢复方法

为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果.      

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.