基于覆盖技术的异步时序电路设计

该文根据动态卡诺图的原理,提出了异步时序电路设计的新方法-基于覆盖技术的异步时序电路设计法。该方法采用α,β覆盖,不仅可通过卡诺图直接得出整个电路的次态方程,而且与传统的异步时序电路设计方法相比,成本更低、功耗更低、延时更少。     

KKM映射和KKM型定理及其相关结果

简要介绍古典的KKM映射的演变过程和KKM理论的发展历史,并给出利用KKM型定理得到的最近的一些重要研究成果,以进一步了解和掌握并研究KKM理论．     

基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计

针对现有的基于浮动车单车路段行程时间估计方法的不足,提出了一种基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了3个方面的改进:①对地图匹配模块中节点附近GPS点采用了相邻点联合匹配的方法,提高了匹配的效率;②针对不同情况下车辆在边界点前后运行特性的不同,对车辆通过边界点时间进行相应处理,提高了车辆通过路段边界点时间的估计精度;③对车辆个体在运行中因受到干扰而停车现象进行了分析,并对干扰停车予以有效剔除,降低了估计中车辆个体行为对估计结果准确性的影响。最后用出租车GPS实验数据进行了验证,结果证明了本文方法的有效性。     

保域上矩阵可交换｛1｝-逆的线性映射

设F是一个特征不为2且至少含有5个元素的域.令Mn(F)为F上的n×n全矩阵代数.刻画了Mn(F)上保持矩阵可交换{1}-逆的线性映射的形式.利用保幂等结论证明了f为Mn(F)上的保持矩阵可交换{1}-逆的非零线性映射,当且仅当存在P∈GLn(F),使得f(A)=εPAP-1,A∈Mn(F),ε=±1∈F;或者存在P∈GLn(F),使得f(A)=εPAtP-1,A∈Mn(F),ε=±1∈F.     

切比雪夫序列初值精度有限时退化为周期序列

深入研究并分析切比雪夫序列的短周期现象,并通过数学证明,对于任意整数阶切比雪夫序列,在初值角度取有限小数时必会退化为短周期序列. 首先,通过证明得到切比雪夫序列退化为短周期序列的等价条件;然后,利用分类讨论的思想证明任意整数阶切比雪夫序列在初值角度取整数时,必会退化为短周期序列;最后,通过数学归纳法将这一结论扩展到任意有限精度初值上,得出切比雪夫序列在初值精度有限时退化为周期序列.     

基于空时显著性感知的运动目标检测方法*

从视觉系统生理结构出发,对Itti视觉注意力模型进行了改进,融入运动特征,提出了一种基于视觉空时显著性感知的运动目标检测方法。首先提取图像的空间特征,形成空间显著图;然后利用相邻帧图像的全局运动、局部运动和相对运动,确定运动目标与背景的运动差异,形成运动显著图,并且对各显著区的空间特征和运动特征进行融合形成空时显著图,检测出运动目标。理论分析和实验结果表明,该方法能快速、准确地发现目标,减少目标的截获时间,提高目标跟踪性能。     

可信网络匿名连接方案

在开放式网络连接环境中,可信网络终端在进行身份证明时不希望暴露自己的身份,本文提出了一种基于环签名的可信网络连接客户端匿名认证方案,引入环管理员机制以保证环成员都是合法的可信网络连接客户端,本方案的安全性基于CDH假设和强单向函数,且参数较短,易于实现.     

无定位图的预测误差差值扩展可逆数据隐藏*

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,对直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳;最后由两个色彩分量中像素的预测值之和决定可用于扩展嵌入的像素,无须保存溢出定位图,提取端在提取信息时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度     

结合显著度图和自适应能量线的快速图像缩放*

针对Seam Carving图像缩放方法中能量函数的局限性和动态规划算法的复杂性,提出了一种基于图像内容的快速图像缩放方法。结合基于视觉注意力模型的显著度图,完善图像内容的能量描述;同时,提出一种基于图像内容的粗、细能量线自适应机制,与层次加速动态规划一起,加速缩放效率。仿真实验结果表明,该算法在有效保护图像内容的同时,降低了算法的计算复杂度,减少了图像缩放时间。     

基于自适应权值滤波的深度图像超分辨率重建

目的 越来越多的应用都依赖于对真实场景深度图像的准确且快速的观测和分析。飞行时间相机可以实时获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率较低,无法满足实际应用的需要。为此提出一种结合同场景彩色图像通过构造自适应权值滤波器对深度图像进行超分辨率重建的方法。方法 充分发掘深度图像的非局部以及局部自相似性先验约束,结合同场景的高分辨率彩色图像构造非局部及局部的自适应权值滤波算法对深度图像进行超分辨率重建。具体来说,首先利用非局部滤波算法来有效避免重建结果的振铃效应,然后利用局部滤波算法进一步提升重建的深度图像质量。结果 实验结果表明,无论在客观指标还是视觉效果上,基于自适应权值滤波的超分辨率重建算法较其他算法都可以得到更好的结果,尤其当初始的低分辨率深度图像质量较差的情况下,本文方法的优势更加明显,峰值信噪比可以得到1dB的提升。结论 结合非局部和局部自相似性先验约束,结合同场景的高分辨率彩色图像构造的自适应权值滤波算法,较其他算法可以得到更理想的结果。