改进的大容量多分辨率LSB音频隐写算法

算法将载体音频信号用可完全重构的滤波器组进行小波包分解,根据各子带的边际信号失真敏感度将其分组,然后用改进的LSB算法以不同的分辨率将秘密信息嵌入到选定子带的小波系数中。实验结果表明,在信噪比相同的情况下,该算法的隐写容量比传统时域LSB算法高160kbps～200kbps,同时可很好地保持不可感知性,并具有一定的不可检测性,能抵抗一类针对时域LSB算法的隐写分析算法。     

基于数字激光散斑图像的位移测量的多层平截算法

通过对数字激光散斑图像特性的分析及其位移测量法的研究，给出了一种利用激光散斑图像进行位移测量的多层平截算法。该算法把数字激光散斑图像的灰度看作三维空间的高度，用不同高度的水平面平截散斑图得到截值点，分析物体发生位移前后的散斑图像上截值点，由截值点相互位置的概率分布计算出物体的实际位移。改进后的多层平截算法可较大的节省测量所需的散斑图像面积，且能测量亚pixel级的位移。实验表明，该多层平截算法是一种实用、速度快及精度高的位移和变形测量方法。     

一种基于多层次MRF的多源图象融合算法

图象融合技术的主要目的是将多种图象传感器数据中的互补信息组合起来 ,使形成的新图象更适合于计算机处理 (如分割、特征提取和目标识别 )等 .在多层次 MRF模型的基础上 ,提出了一种应用于多源图象分类的图象融合算法 .该融合算法将定义在多层次图结构上的非线性因果 Markov模型与贝叶斯 SMAP(sequential m axi-mum a posteriori)最优化准则结合起来 ,克服了 MAP(maximum a posteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷 .该算法可应用于多源遥感图象中的信息融合 ,使像素分类更精确 ,并解决多源海量数据的富集表示 .另外还利用合成图象与自然图象分别针对多层次 MRF模型的改进及算法中可最优化准则的不同进行了对比实验 ,结果表明 ,该算法具有许多优越性     

基于独立分量分析和遗传算法的图象分离方法研究与实现

在深入分析独立分量分析技术的基础上，针对常规数值求解方法容易陷入局部最优解的问题，提出了一种基于遗传算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法．通过对图象信号分离仿真试验表明，采用最佳保留机制和移民方式的动态补充子代个体操作，在一定的群体规模和遗传代数的情况下，该方法能实现信号的盲分离，并可获得全局最优解．对超高斯信号和亚高斯信号的混合信号，与扩展信息最大化方法相比，该方法可获得更好的分离效果。     

量子遗传算法及其在图像盲分离中的应用研究

在改进Han的遗传量子算法的基础上，提出一种新的量子遗传算法．算法中采用多量子比特来编码多状态基因，构造了各个体之间的联合量子交叉，提出了通用的量子旋转门演化策略和动态调整旋转角机制．将量子遗传算法与独立分量分析算法相结合，提出一种图像信号的盲分离方法．仿真结果表明了该算法的有效性．     

重金属污染评价及复合污染生物效应

调查了铜矿产区土壤的Cu、Cd、As污染，研究了它们对水稻的复合污染生物效应．结果表明：水稻对Cu没有富集作用，对Cd、As有明显的富集作用，但多聚集于根部．表土层(A层)土壤中的Cu含量与水稻样根、茎、稻粒中Cu含量有明显的相关关系，水稻吸收Cd．As与A层土壤中的Cd、As含量无明显的相关关系，但水稻根与稻粒中的Cd含量之间存在明显正相关．     

一种低延时双端发音检测方法

回声消除是提高通信中语音信号质量的关键技术。其主要难题是回声路径估计的自适应算法的控制逻辑。为了达到较好的回声消除效果,自适应滤波器需要在双端发音模式下缓慢更新或停止更新,而在其他模式快速学习。现有的双端发音检测算法没有考虑检测延时问题,使得滤波器在停止更新前已经发散,严重影响了回声消除的效果。针对该问题,在滤波器收敛时回声消除至少达到10 dB的假设前提下,对传统的能量比较法进行改进,提出低延时的解决方案。实验结果表明,该方法比相关比较法的检测延时减少了35毫秒以上。     

面向移动设备的可编程像素渲染器的设计

传统的图形处理器中的像素混合单元是用功能固定的电路来实现的,实现了一个高性能的面向移动设备的可编程像素渲染器的设计。该处理器采用定点数操作,实现了4路共128位的单指令多数据的运算单元和具备数据旁路功能的8级流水线。这些结构特性有效地减少了电路面积,提高了像素渲染器的运算速度。该像素渲染器在FPGA平台上的实验结果表明,用户可以通过编程实现自定义的像素混合算法,以渲染出各种不同的特殊效果。     

基于二叉树分解的自适应防碰撞算法

该文提出了一种基于二叉树分解的自适应防碰撞算法。新算法利用标签EPC的唯一性,通过时隙分配估计标签的分布情况,对发生碰撞的时隙进行二叉树搜索,从而将一个庞大且复杂的二叉树分解成多个简单的小子二叉树,简化了搜索流程。通过引入碰撞堆栈,并根据时隙状态自适应得调整搜索路径,从而进一步减少搜索的时隙数及提高了时隙的吞吐量。理论和仿真实验证明了新算法的有效性,即在待识别的标签数量较多时,可有效的减少识别时间,提高搜索效率。     

一种用于雷达量测的滤波算法

在雷达跟踪系统中,广泛使用混合坐标系下扩展卡尔曼滤波器（EKF）和转换卡尔曼滤波器（CMKF）两种算法,但是当目标距离较远时,这两种滤波器由于量测方程非线性的影响,误差较大,甚至导致滤波发射。本文计算了传统EKF滤波器引入的线性化误差,并在此基础上提出一种新的滤波算法（NDRKF）。计算机仿具结果表明,该算法减小了线性化误差的影响,较明显地改善了滤波顺的性能。