基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5, Outguess, MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。     

一类基于小波框架的采样子空间

采样定理是现代信息理论与技术的基本工具,具有采样性质的信号具有比较完美的信息重构形式.Walter 和 Zhou 将古典信号的采样定理发展到小波子空间.发展了基于小波框架的数字信号的采样定理与方法.提出并回答了信息理论中的一个基本问题:一个能量有限的数字信号,是否具有采样定理的形式.以小波框架为工具给出了具有采样性质的数字信号的刻画;对于一个给定的采样子空间,给出了该子空间的信号的表示形式;特别是给出了一大类新的具有采样性质的数字信号空间.应用实例表明,从理论和实践上对于数据信息的采样和重构是有意义的,是对以往相关结果的有效改进.     

一种改进的卡尔曼滤波语音增强法

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法.引入基于谱减法的AR参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现.用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔曼滤波获得的估计误差低于人耳掩蔽阈值,在去噪和语音失真之间取较好的折中.仿真结果表明所提方法优于传统的卡尔曼滤波增强法,能够有效地减少语音失真,并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度.     

激光陀螺温度误差补偿方法研究

激光陀螺是捷联惯导系统的理想元件,并广泛应用于航空、航天、航海以及地面定位定向等方面;但是,激光陀螺对温度十分敏感,温度的变化会造成激光陀螺零偏的变化,最终影响捷联系统的初始对准和导航精度;所以当要求激光陀螺工作在高精度的场合时,必须采取必要的温度误差补偿措施;通过对激光陀螺进行大量的温度试验,分析了温度及温变速率对激光陀螺零偏的影响规律,提出了激光陀螺温度补偿模型;经试验验证,此模型能在一定程度上改善温度对激光陀螺精度的影响,为进一步提高激光陀螺的精度打下基础。     

让信息技术与小学语文有效整合

从计算机与教学联姻开始,广大教育工作者就一直在探索计算机辅助教学的最佳途径,而新一轮基础教育课程改革中,强调的信息技术与学科课程的整合与传统的计算机辅助教学有本质的区别,它是基本理念的飞跃,其最根本的出发点在于变以“教”为中心到以“学”为中心的方向发展。在整合的过程中,更加关注学生信息素养的形成,让学生最大限度在感受信息技术的魅力,让学生从小树立利用信息技术作为强大的认知工具的意识,同时也更加关注信息技术对学习内容和学习环境的影响。     

多信道无线网络中优化QoM吉布斯采样信道选择算法

在无线网络中采用专用节点对用户的通信活动进行监测可实现网络的故障诊断和资源管理.由于硬件资源受限,无线节点通常在一个时刻只能工作在一个信道上,因此优化各个节点的信道选择使整个网络收集的用户信息量达到最大,即网络监测质量(QoM)达到最优是一个关键问题.文中提出一种基于吉布斯采样(Gibbs Sampler)的分布式节点...     

造纸过程中智能水份测控系统的研究

以ＭＣＳ－５１系列单片机为核心的智能水份测控系统的基本原理及其硬件结构和软件设计。     

分组语音与数据集成技术的应用

应用分组语音、数据、视频等网络集成技术,将企业内部的语音通信从公众电话交换网（PSTN）转移至企业内部的数据网络上,利用其网络拓扑结构、远程拨号功能和Internet接入等手段,在帧中继、DDN专线和VoIP网络上高效融合数据、语音和视频等通信业务。     

高校图书期刊信息的管理

期刊信息资源是高校图书馆文献信息资源的重要组成部分 ,是传递信息情报的主要媒介。期刊信息资源管理本应包涵文献管理与信息管理两个不同层次的管理。但是 ,高校图书馆长期以来不大注重期刊的信息管理 ,而普遍还只停留在“验收——划到——上架阅览——合订——入库”的简单文献管理方式上 ,至于期刊里的内容 ,充其量只做些篇目报导 ,许多实用性较强的信息 ,被淹没在无序的信息海洋里。这种在计划经济体制格局下的期刊信息资源管理方式 ,期刊信息发挥的作用不大 ,加之 ,信息的价值和能量被计划性指令所掩盖了。但当逐步转向社会主义市场经…     

基于Chernoff上界的多类问题特征选择优化迭代算法

本文提出正态分布条件下面向不同分布的多类问题基于Chernoff上界的特征选择优化迭代算法.该算法由两重迭代组成首先在设定的原始空间和特征空间Chernoff参数s条件下,通过解矩阵方程的迭代算法求得变换矩阵的最优解;然后,在变换矩阵确定的特征空间中搜索最佳的参数s使错误概率上界最小;最后采用折半法修正设定的Chernoff参数s及其迭代步长.通过分析和实例可见基于Chernoff上界特征选择是面向不同分布的多类问题的最佳特征选择方法.