“数字信号处理”中重叠保留法的证明

重叠保留法是计算一个短序列与一个无限长序列线性卷积的有效方法。就我们所知，多数《数字信号处理》教材详细叙述了重叠保留法的步骤，有些教材还从线性卷积与循环卷积的关系出发给出了重叠保留法的原理，笔者认为这种解释不够清楚、也不够严谨。本文给出了一个较为严谨而准确的证明。     

猫映射周期性与Fibonacci模数列周期性的内在联系

介绍了Fibonacci数列的模数列周期性定理,并推广至Fibonacci_Q变换矩阵的模周期。通过探讨Fibonacci_Q矩阵的周期与猫映射的周期的关系,揭示了猫映射的模周期与Fibonacci数列的模周期的内在联系;定义了矩阵变换的最佳周期概念,给出了猫映射的最佳周期性定理。通过图像置乱的仿真实验,验证了相关理论的正确性,从而为图像置乱提供了数学理论依据。     

一种基于光谱的同步快速测定离子浓度方法

为了同步快速测定水中多种离子的浓度,提出了一种光学检测与综合数据处理相结合的方法.该方法基于分光光度法原理,能够快速测得混合离子光谱.用小波降噪、主成分分析降噪和差分降噪对测得数据进行综合处理.其中解决光谱重叠问题是提高测定精度的关键,目前多采用化学或物理的方法消除重叠,速度较慢;而采用待测多种离子的标准光谱,进行鲁棒(稳健)回归分析来消除重叠,其速度快,从软硬件两方面保证了快速性,且便于测量装置小型化.实测表明本方法测定精度高、速度快,同时能完成两种离子浓度的同步测定.     

基于Euclid算法的广义猫映射构造方法及在图像置乱中的应用

基于欧几里得算法求乘法逆元的思想,提出了两种构造广义猫映射的简单方法。一种基于Fibonacci序列,一种基于Dirichlet序列;还给出了结合这两个序列的构造方法。仿真实验表明广义猫映射的变换周期是可变的并且相对于猫映射更大,从而有较好的置乱效果,这也使得它的安全性优于猫映射和Fibonacci等置乱变换。在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换具有重大的应用价值,为图像置乱提供了更坚实的理论基础。     

一种改进的变步长LMS算法

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。     

期望最大算法及其应用(1)

EM算法是实现极大似然估计的一种有效方法,主要用于非完全数据的参数估计。它通过假设隐变量的存在,极大地简化了似然方程;对于一些特殊的参数估计问题,利用EM算法也很容易实现。而极大似然估计是一种常用的参数估计方法,EM算法使其应用更加广泛。文章从应用者的角度出发,内容是自包含的。     

一种基于图像内容的数字水印算法

有望解决数字媒体版权纠纷的数字水印技术须满足3个相互冲突的基本要求:不可见性、健壮性和嵌入容量。应用信息论中多维无记忆加性高斯信道容量公式,提出一种基于图像内容的高容量算法。算法在保证水印不可见性的前提下,尽可能多地嵌入强度大的水印信息。水印的检测不需要原始图像,属于盲水印算法。仿真结果表明,运用该算法在图像中能嵌入较多的水印信息,同时具有很好的健壮性。     

高精度自适应数字移相方法研究

针对传统移相方法精度和稳定性不高的问题,提出一种高精度自适应数字移相方法。该方法基于随机逼近算法和有源RC移相电路构建一个闭环控制系统,通过FPGA配置高精度的数字电位器,检测实际输出相位并作为随机逼近算法的观测值,经过多次迭代计算电位器电阻参数,使输出相位值逐步逼近设定相位值。移相精度和稳定性实验结果表明,在数字电位器可调范围内,移相误差不超过±0.3°,同时在至少11 h内移相误差不超过±0.25°,环境温度快速变化约20℃过程中,移相误差不超过±0.3°;实际应用实验表明该方法具有良好的鲁棒性和实用性。该自适应数字移相可为高精度移相提供一种新方法。     

“信号与系统”及相关课程一体化改革

＂信号与系统＂和其它几门课程在内容上联系紧密,它是学习其它诸多专业课程的基础,把该课程及相关课程进行一体化教学改革,便于制定方案并组织实施,使得相关课程之间的衔接更合理。本文探讨了课程的改革思路和改革实践,它对一般地方院校如何提高教学质量至关重要。     

一种改进的块匹配准则

块匹配算法是视频图像编码的核心技术。通过块匹配算法得到当前块和匹配块之间的残差和运动矢量,并对它们进行编码,从而大大提高了编码效率。在分析常用块匹配准则的基础上,提出一种改进的准则用于视频编码中的运动估计。相对于原始像素灰度值计算均方误差,同时在该准则中加入了一个反映灰度值变化符号的惩罚项。仿真实验表明该准则是有效的。