基于像素值排序最值阶跃响应的可逆信息隐藏

针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。     

CFI 算子与( ω )性质

根据一致Fredholm指标性质定义一种新的谱集, 利用该谱集与Browder谱之间的关系给出Hilbert空间中有界线性算子满足(ω)性质的充要条件, 并刻画多项式函数的(ω)性质.     

大麻纤维的开发利用——大麻化学脱胶及纤维加工工艺

大麻因单纤维细胞很短,脱胶又很困难,国际上长期以来,没找到一条能使其应用于机器纺织的有效办法。本文根据大麻的化学成分和物理性质,论述利用化学的方法进行适度脱胶,再利用机械分离的方法,分级提取不同长度的纤维,以适应国内外现有的纺纱机器,织造各种花色品种的高档服装面料。     

An only-once-sorting algorithm

This paper provides a new sorting algorithm called “Only-Once-Sorting” algorithm. Using a mathematical formula, this algorithm can put elements in the positions they should be stored only once, then compacts them. The algorithm completes sorting a sequence ofn elements in a calculation time of O(n). Xu Xusong: born in June 1945. Professor. Current research interest is in data structure and algorithm, information systems analysis and design     

新型煤泥浮选促进剂CG的制备与作用机理

针对选煤厂浮选过程存在的问题,对浮选药剂进行改进,探讨一种新型煤泥浮选促进剂CG的制备工艺,将促进剂CG与柴油按比例配制成新捕收剂,进行浮选实验研究和相关机理分析。通过红外光谱发现新捕收剂与煤样作用后,在2 325 cm-1附近出现新的羧基吸收峰,表明新捕收剂与煤样表面发生了化学吸附;通过Zeta电位分析,发现新捕收剂对煤样的吸附使煤粒表面Ze-ta电位减小,表明促进剂CG的极性基与煤表面亲水的含氧官能团发生氢键吸附,除去了含氧官能团对煤浮选的不利影响,使煤粒表面的疏水性增大。结果表明,使用新捕收剂比之柴油可以较大幅度地提高精煤产率。     

变换下回归模型的似然估计

研究了对响应变量作变换后成线性回归模型的参数估计问题.当变换是非参数时,用分段线性函数来逼近非参数变换,把非参数问题化成参数问题.当变换是参数时,求出了似然估计的显示解并证明了其强相合性,同时讨论估计的条件分布.     

大物质分选机在餐厨垃圾预处理中的应用

餐厨垃圾预处理阶段物质分选对整体处理工艺影响较大，如果分选不到位，浆料中杂物多，会导致管道磨损严重、设备故障率高等问题。通过调节进料频率及大物质分选机的运行频率，探究大物质分选机较优的运行参数范围，使分选工作更加有效。试验结果表明：大物质分选机运行频率为70 Hz，进料频率小于17 Hz为较优运行参数，此时设备电流值较低且波动曲线较为平稳，分选料中有机质质量占比在33%~37%，与其他工况相比，有机质质量占比至少低了3%；运行工况的变化不会对浆料的组成成分造成影响，其中剩余物、果皮和骨头质量占比较大，三者占比总和在98%以上，其他杂物质量占比不超过2%。     

采用折叠-展开技术的一种并行排序算法

给出ｎ×ｎ网孔环接式阵列处理机上的一种并行排序算法,它将ｎ×ｎ阵列上的数据折叠成ｎ×ｎ／ｋ子阵列,排序后再展开到整个ｎ×ｎ阵列上,实现ｎ×ｎ项数据的行主序排序,其平均时间复杂度为（２＋１／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．若采用ｎ×ｎ／ｋ阵列模型,且各处理器初始、结束状态允许有ｋ项数据时,该算法的平均时间复杂度只有（１＋２／ｋ）ｎ＋ｏ（ｎ）．     

基于C语言的排序算法在五年制高职课堂中的应用

排序算法是C语言的重点和难点。研究排序算法中具有代表性的冒泡排序算法和选择排序算法。认真分析教学对象和教学内容的特点,细化教学过程,创新教学手段,可以减少学生对C语言学习的恐惧心理,取得较好的学习效果。     

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。