基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

广义严格对角占优矩阵的判定程序

通过广义严格对角占优矩阵的判定定理,提出了判别广义严格对角占优矩阵的算法,编写成程序在计算机上得以实现.程序部分应用的软件是Visual Basic6.0程序设计软件.     

高维度满速率的宏分集空时编码方案

为了适应宏分集传输中高天线数的要求,提出一种高维度满速率的空时编码方案. 这种高维度编码可以达到满速率传输,且其最大似然译码复杂度可控,只需对(发射天线数/2)个实数符号联合最大似然译码. 对该编码的等效信道相关矩阵进行分析后得出结论：等效信道右奇异矩阵为常数矩阵. 提出一种具有单符号线性译码复杂度的无反馈要求的预处理传输机制,使译码复杂度大大降低. 仿真结果表明,相比于最小译码复杂度编码以及其他宏分集传输方案,如循环延迟分集,高维度满速率编码方案的性能有一定提升.     

对专门水文地质孔抽水试验的阻力系数和渗透系数计算的探讨

抽水试验对含矿含水层渗透系数K值的获取对矿床地浸水文地质条件评价起着十分重要的作用,渗透系数K值亦是关健的参数.对求解单孔抽水试验Q-S多项式、阻力系数、提高K值计算精度进行了阻力修正方法、模式的探讨,并与以前多孔抽水试验资料中的K值作了比较、校准.     

混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用

电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.     

核为｜x—s｜^-1n｜x—s｜的强奇异积分的数值计算法

讨论了核为｜x-s｜^-1n｜x-s｜的一种强奇异积分fa^b ln｜x-s｜/｜x-s｜f（x）dx,给出了它的Hadamard有限部分积分的定义,并利用Lagrange线性插值构造了函数f（x）这类强奇异积分的数值算法,最后分析和讨论了算法的误差估计。     

对SEL-351A继电器方向元件的认识

通过对SEL-351A的零（负）序方向元件分别在接地方向、相间故障方向及三相短路故障方向的理论分析,结合电测试数据阐述了对SEL-351A继电器方向元件的认识。     

融合复小波特征和局部二值模式的纹理聚类

为了解决图像检索中聚类问题,对图像作双树旋转复小波变换,再对变换后的系数通过广义高斯模型建模后,计算Kullback-Leibler距离;对图像采用局部二值模式,计算图像之间的对数似然距离.将这2种距离采用事先计算得到的加权因子进行融合得到新的距离.在此距离的基础上构建邻接矩阵,对邻接矩阵采用谱聚类的方法进行聚类运算.实验证明,由于双树旋转复小波变换和局部二值模式之间存在互补性,在聚类过程中将2种特征距离结合起来,能够有效地提高聚类的正确性.     

变压器油色谱异常故障排查措施研究

变压器故障预测诊断是电力系统安全可靠运行的核心内容,长期以来一直是电力研究的重要课题.利用运行中变压器油色谱数据实时分析变压器内部运行状况,及时发现变压器内部存在的安全隐患和故障,防止事故的扩大.本文以一工程实例详细分析了基于变压器油色谱分析中的三比值法来初步确定变压器故障,便于检修人员有针对性的进行故障排查和检修,缩短了变压器故障处理时间,提高了维护检修的     

棉织物的改性纳米Si_3N_4抗紫外线功能整理

选用经硅烷偶联剂KH550和KH560改性后的Si3N4纳米粉体对棉织物进行抗紫外线整理,通过测定棉织物整理前、后的紫外线反射率和染色棉织物K/S值确定最佳整理方法,并用TEM和热重分析表征了整理后棉纤维结构与性能,测试了棉织物的白度、硬挺度和拉伸性能变化.结果表明:采用纳米Si3N4+壳聚糖整理棉织物,不仅能增强抗紫外线性能,而且能提高活性染料对棉织物的上染性能;经纳米Si3N4+壳聚糖整理后,棉纤维热分解率明显降低,热分解起始温度下降,且织物变得硬挺,白度降低,断裂强力下降而断裂伸长率增大.