压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望

压缩感知理论（Compressed sensing,CS）通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频 获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合. 阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵 设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望.     

硫铁矿制酸沸腾炉排渣系统改造

针对湖南省永和磷肥厂硫铁矿沸腾焙烧炉排渣系统存在的问题进行相应的改造.重新设计一套渣车自动控制系统,将运行电动机由交流接触器控制改为交流变频调速器控制,通过调整启动加速时间,可使渣车平稳缓慢地启动,调整停机减速时间,可使渣车平稳准确地停在接渣和倒渣的位置,解决了碰撞问题;将机械式行程开关改为电子式接近开关,并对接近开关的安装进行改进,解决了限位开关的损坏问题.通过改造和调试后,渣车运行正常,故障率大大减少,改造相当成功.     

基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

磁盘阵列环境下的取证目标系统重构

封存原始硬盘与业务系统服务的连续性是计算机取证中面临的一对矛盾。在独立硬盘环境中,问题的解决并不困难,但在磁盘阵列(RAID)环境下,目前还缺乏有效的解决办法。为此,为RAID环境下的取证目标系统的重构提出一套解决方案,并设计实现其中关键任务的处理软件。实验表明,该方法可适用于不同RAID等级、不同操作系统下的系统重构,使得用户感受不到重构得到的系统与原系统有任何差异。与数据同步方法相比,该方法可以有效地减少重构的时间开销,且不会破坏原始证据硬盘上的数据。     

一种基于点集拓扑分形变幻的云计算登录认证方法

考虑到云服务登录安全性及便捷性的需求,针对单点登录认证模式,提出云计算的统一登录认证方法,并采用点集拓扑分形变幻方法生成随机密钥,提高登录认证的安全等级。首先对云计算登录认证系统结构进行分析,然后以网络公共数据库中的指纹图像为例,进行分形变幻环运算,生成伪随机序列,再将这些序列加密并通过UDP发送给服务器端进行认证,最后进行实例仿真。     

角蛋白基药物载体的发展及应用探讨

从毛发中提取角蛋白，开发具有独特功能的角蛋白基药物载体材料，提高药物的活性和生物利用率，既能够增加毛发的利用价值，又能够实现节能减排，符合可持续发展战略要求。对毛发中提取角蛋白进行二硫键重建、自由基聚合、多糖改性和烷基化等改性处理，赋予角蛋白基药物载体优异地功能特性，进一步拓宽其作为角蛋白基药物载体的应用范围。角蛋白基药物载体可被加工成纳米粒子、纤维支架、水凝胶等各种形式用于药物的递送。作为一种高硫含量且具有良好细胞相容性的结构蛋白，角蛋白基药物载体在组织工程、再生医学等领域扮演着重要的角色。     

相空间重构在语音情感识别中的研究

为了更为全面地表征语音情感状态,弥补线性情感特征参数在刻画不同情感类型上的不足,将相空间重构理论引入语音情感识别中来,通过分析不同情感状态下的混沌特征,提取Kolmogorov熵和关联维作为新的情感特征参数,并结合传统语音特征使用支持向量机（SVM）进行语音情感识别。实验结果表明,通过引入混沌参数,与传统物理特征进行识别的方案相比,准确率有了一定的提高,为语音情感的识别提供了一个新的研究途径。     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术

提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.