基于局部投影和提升小波的混沌信号降噪

根据信号和噪声的不同特性,提出了一种基于局部投影和提升小波的混沌信号降噪方法。该方法利用提升小波变换得到实际混沌信号的近似系数,对其进行相空间重构,与实际混沌信号的重构相空间进行比较,来选取局部投影的邻域,在局部邻域内进行奇异谱分析,利用代表吸引子的主分量来重构混沌信号。通过对Lorenz模型和月太阳黑子进行仿真分析,证实了提出方法对混沌信号降噪的有效性。     

复合非线性混沌系统伪随机数发生器产生算法

基于传统的特征多项式和寄存器设计的伪随机数发生器具有速度慢、生成代价高和周期短等缺点，通过非线性Logistic映射系统和分段映射描述了复合混沌系统的基本性质，设计了一种基于复合非线性混沌系统的伪随机数发生器的产生算法，基于此设计了新的复合混沌流密码的加密系统。理论和实验结果证明该伪随机数发生器产生的随机序列具有良好的密码学性能，产生密钥空间大，能有效抵御穷举和统计分析攻击。该复合系统具有安全性高、代价低和伪随机特性好的特点。     

心音身份识别技术的研究

文中研究心音身份识别的基本原理和实现方法.首先分析心音信号的特性和作为生物识别的可行性;然后建立基于心音子波族的心音信号合成模型,并且用特征向量分布相图形象地比较两个心音的特征,用倒谱减法消除听诊器的类型和位置变化所产生的影响;最后,采用心音线性频带倒谱(HS-LBFC)提取心音特征参数,用相似距离等实现心音的身份识别.为了突出心音在时、频域上存在的差异,重点研究了构建心音子波的方法,合成模型中各参数的计算方法,以及心音特征参数的确定和对应的数据处理技术.实际实验结果表明,该方法具有很好的识别率和实用性.     

深度卷积神经网络在心音分类方法中的应用

通过分析心音信号对心脏早期的病理状态进行确诊具有重要的意义。提出了一种基于深度卷积神经网络的心音分类方法。将心音信号转化成具有时频特性的梅尔频谱系数（Mel Frequency Spectral Coefficient,MFSC）特征图,将其作为深度卷积神经网络模型的输入;利用深度卷积神经网络对MFSC特征图进行训练,引入中心损失函数建立最优的深度学习模型;测试阶段,先将心音信号转换成多张二维MFSC特征图,然后利用训练好的深度学习模型对其分类,最后利用多数表决原则判断心音信号的类别。针对人工标注的训练样本有限,导致模型训练正确率不高的问题,以心音的二维MFSC特征图为对象分别从时间域和频率域进行随机屏蔽处理进而扩充训练样本。实验结果表明,该方法在PASCAL心音数据集上进行测试,对正常、杂音、早搏三种心音的分类性能明显优于现有最好的方法。     

基于时空混沌的伪随机序列发生器设计与分析

提出了一种基于耦合帐篷映像格子模型的改进型时空混沌模型,基于此模型设计了一种快速产生多维混沌伪随机序列的伪随机序列发生器。改进的耦合帐篷映像格子模型继承了耦合帐篷映像格子系统在空间上的并行迭代特征和时间上的耦合扩散机理,格点间采用猫映射作为耦合方式,使不同序列之间的互信息趋近于零。基于此模型设计的伪随机序列发生器能快速并行产生多维混沌伪随机序列,多维序列具有均匀分布及相互独立两个特征,从而克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。     

雷达干扰训练器噪声干扰源的设计

为了减少噪声,设计了一种基于混沌伪随机数叠加直接数字频率合成(DDS)信号的高精度数字式噪声发生器.分析了改进型Logistic混沌序列的原理,利用映射函数方法,实现了均匀分布噪声到高斯分布噪声的快速转换;阐述了DDS原理及其产生方法,利用FPGA实现了混沌伪随机序列模块、DDS模块和信号叠加模块等功能.测试结果表明,该噪声发生器产生的复杂数字噪声对雷达具有很好的干扰作用.     

基于盲源提取和希尔伯特变换的心音包络提取

心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音识别的基础.由于在体表采集心音信号时容易受到呼吸音、外界环境中不确定干扰的影响而且干扰信号不容易被常规滤波器滤除,结果导致提取的心音包络不能真实反映心音的特征.为了准确的提取心音包络,提出了一种新的心音包络提取方法,首先采用盲源提取算法从采集的信号中获取比较纯净的心音信号,然后采用希尔伯特变换提取心音的包络.通过提取合成心音数据和实际采集的心音信号包络证明了上述方法的可靠性.     

混沌伪随机序列发生器设计与分析

对区间数目参数化分段线性混沌映射（SNP-PLCM）的密码学特性进行详细分析,并以此为基础,提出了一种基于区间数目参数化分段线性混沌映射的伪随机序列发生器。该发生器同时利用控制参数扰动策略和输出序列扰动策略避免数字化混沌系统的动力学特性退化。理论分析和仿真实验结果表明,该算法产生的伪随机序列具有理想的性能。     

Ｌogistic映射的电路实现及应用

在分析Ｌogistic映射特征的基础上,介绍了其硬件电路的实现方法,并从理论和实验数据两方面验证了该电路产生的是混沌信号,同时利用混沌信号的广谱特性,对已知的线性时不变系统模型进行了实验研究和分析,证明用混沌信号作为激励信号源对线时不变系统的特性进行分析与综合是行之有效的,作者探索了混沌电路开发和应用的新领域。     

调和耦合混沌系统及其在伪随机数发生器中的应用

混沌系统有很多独特的性质,常在密码学中用作伪随机数发生器.在帐篷映射的基础上,提出一种新型耦合方式-自变量调和耦合,构造了一个混沌系统,并对该系统的混沌特性进行了分析.随后,基于这个混沌系统设计了伪随机数发生器.频数测试、序偶测试、扑克测试、游程测试、自相关测试等五个测试表明,该伪随机数发生器产生的序列有良好的伪随机性.最后,简要分析了所产生序列的线性复杂度和发生器的密钥空间大小,并设计了一个简易的流密码加解密系统.