基于提升的二维离散小波变换优化算法与DSP实现

二维离散小波变换是小波处理图像的关键算法。随着人们对多媒体信息需求的日益增长,处理速度正变得越来越重要,传统的先行后列式的二维离散小波变换计算方法具有变换速度慢,不能充分利用硬件设备的缺点。讨论了一种基于小波提升算法的、行列并行的二维离散小波变换改进算法,该算法具有运算速度快、占用内存少的特点,特别适用于嵌入式系统的需求。同时,基于TMS320C6000 DSP平台讨论了它的软件实现方法,经比较可比传统计算方法提高效率20%左右。     

基于小波变换的医学图像压缩技术

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,在此基础上探讨了基于小波变换的医学图像压缩技术。实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量。     

基于行的二维离散小波变换的快速提升计算

二维离散小波变换计算量较大,并要求相当大的缓存空间,使JPEG2000在星载图像压缩和小型便携式设备中的应用受到限制。基于行的小波变换能降低对存储容量的要求,后拉伸变换的提升算法能减少离散小波变换的乘法运算量。为此,提出了一种基于行的快速提升算法,该算法将行列运算操作结合起来进行,以累进方式完成列向小波的提升步计算,节省了内存;并且充分利用了后拉伸变换的优点,减少了乘法运算量。     

基于提升算法JPEG2000小波变换的硬件实现

提出了一种基于提升算法的高效JPEG2000二维离散小波变换(2D-DWT)硬件结构,将边界延拓内嵌于离散小波变换过程中,减少了所需的内存空间和功耗。采用W扫描输入方式和行列并行处理结构,加快了变换速度,大大提高了小波变换的效率。整个二维离散小波变换结构已经通过FPGA硬件仿真验证。     

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型

为了提高人脸识别的效率,本文提出了一种将小波分析、深度学习和adaboost分类器相结合的人脸识别方法。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅仅提取了小波分解的低频分量用于分类图像的特征,为了更有效地提取人脸图像特征,提出了一种将传统特征和深度特征相融合的人脸识别算法。首先,通过二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取出人脸图像的低频部分作为特征值,接着通过深度残差网络提取人脸深度特征,最后将融合后的特征应用adaboost分类器进行分类识别。通过在ORL人脸库实验证明,融合后的方法能有效地提高分类识别率。     

基于改进粒子群优化算法的二维静态离散小波图像去噪研究

提出了一种结合改进的粒子群优化算法及二维静态离散小波变换实现图像去噪的方法.由于图像在离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)处理下,经过低通、高通滤波器的卷积后,丢失了其中奇数项所含的时移信息,为了更好的满足时间不变性,可以采用二维静态离散小波变换实现图像的分解,然后将改进的粒子群优化算法应用于图像小波阈值去噪.对比实验结果表明,该方法的增强图像效果和去噪性能明显优于传统的小波阈值去噪.     

提升小波的FPGA实现

小波变换在图像压缩领域正在取代离散余弦变换.提升小波是离散小波变换的一种实现方案,它具有运算量小、可原位计算的特点.本文在FPGA中实现了一级二维提升小波变换,弥补采用DSP实现小波变换对存储空间的需求.仿真表明其所耗资源较少,其硬件结果与MATLAB软件结果基本一致.     

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法

该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。为保证水印算法的安全性,首先对水印图像进行置乱变换预处理;然后对宿主图像进行二维离散小波变换,根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。     

一种基于小波和MP变换的细粒度视频编码算法

针对目前的细粒度算法的计算复杂度大(如Matching Pursuit编码，简称MP编码)或者视频质量有各种效应(如离散小波变换编码DWT)的缺点，提出了一种基于小波变换和MP变换联合的细粒度视频编码算法。对连续的8帧视频采用一维小波变换，然后对变换后第1帧低频图像用二维小波变换，其它7帧高频图像信息采用MP变换编码，并采用基于能量的原子搜索与基于人眼视觉特性的分配策略。实验表明，该细粒度算法对帧间运动较小的视频应用，有较高的恢复质量。     

基于并行小波算法的DEM数据多分辨率模型构建

由于离散小波的多分辨率分析特性和DEM数据多分辨率模型的一致性,可以采用离散小波算法来构建DEM多分辨率模型,同时针对现有的基于小波的DEM数据多分辨率模型构建中运算量过大的问题,采用了基于并行的小波算法来进行多分辨率模型构建.由于DEM数据等价于二维的灰度图像,可以作为二维信号来进行处理.首先给出了二维离散信号小波变换的Mallat算法,进行了算法的可并行性分析;然后描述了各处理机中的局部数组的数据结构并讨论了并行算法中多处理机逻辑拓扑间的数据传递.实验结果证明,小波算法适宜于并行,且将其应用于DEM数据多分辨率模型构建时能获得理想的加速比,基于并行的小波算法能极大地加速多分辨率模型的构建速度.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.