一种基于数字签名的二值图像认证算法

为了实现对二值文本图像内容的全面保护,提出一种新的基于数字签名的二值图像认证算法。算法用数字签名实现对均匀块的认证,用归一化预处理实现对非均匀块的认证,通过两者联合认证来消除虚警。理论分析和实验结果表明,该算法仅需要附加极短的签名信息,就可以实现对二值文本图像内容的全面保护,在保证良好视觉效果的前提下,具有良好的窜改检测和窜改定位能力。     

基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法

针对移动蜂窝网对多目标难以检测识别且定位精度不高的问题,提出一种基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法。首先,根据对监测区域内目标源的多次定位结果方差来判别是否有多目标存在;其次,采用k-means无监督学习对定位点进行聚类,由于k-means算法的最优簇数难以确定,因此提出了一种基于波束分辨率的k值裂变算法来确定k值,并确定聚类中心;最后,为了提高接收信号的信噪比,通过各聚类中心确定波束方向,再使用基于线性约束的窄带波束形成器依次接收不同波束方向信号,分别对各目标源进行到达时间差定位。仿真结果表明,对于解决多目标定位问题,相对于时延估计算法和概率假设密度（PHD）滤波器算法,所提多目标自动辨识定位方法能够提高接收信号约10 dB的信噪比,对应的时延估计误差的克拉美罗下界能够下降约67%,定位精度相对误差可提高10个百分点以上,而且算法简洁有效,各次定位相对独立,具有较高的效率和较好的稳定性。     

数字电子技术综合实验教学设计与实践

针对以往数字电子技术实验课程内容单一、偏向基础、侧重验证性实验的情况,该文介绍了以学号计数器为题目的数字电子技术综合实验教学内容设计与实践,学生通过讨论实验内容和方案、设计与仿真电路的各个模块、实物焊接与调试、演示及答辩等环节加深了对理论知识的理解,提高了分析问题和解决问题的能力。     

小波变换和傅里叶变换在图像压缩中的比较

介绍基于小波变换和基于傅里叶变换的图像压缩方法,并且将基于两种变换的图像压缩方法进行比较,实验表明基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持良好的重建图像质量,在压缩比相同的条件下,小波变换相对于傅立叶变换有明显的图像改善效果和抗"分块效应"能力。     

一种保证数据安全的低峰平比OFDM算法

为克服正交频分复用(OFDM)信号峰平比较高的问题,给出多相正交矩阵族的构造方法,分析矩阵族的性质,并利用多相正交矩阵设计2种可保证数据安全的低峰值平均功率比OFDM算法。理论分析和仿真实验表明,多相矩阵族中的正交矩阵数量达 个,将其中任意一个矩阵作为密钥,且与OFDM输入信号相乘,能在不引入误码的情况下降低OFDM信号的峰值平均功率比值,同时可保证基带数据的安全性。将该预编码方法与部分传输序列算法结合,能很好地改善系统的峰平比。     

基于ResNet网络的东巴象形文字识别研究

东巴象形文字是古代纳西族创造的文字,是世界文明的瑰宝.针对东巴象形文字传播的局限性,提出了基于图像处理和深度学习识别东巴文字的方法.文章通过构造恒等残差块和卷积残差块来搭建20层ResNet模型,采用随机梯度下降算法反向调整下一轮迭代的卷积层权值,经过训练自动得到图像相关特征参数并进行识别.实验结果表明,该算法识别东巴文字的平均准确率达93.58％,具有较高的识别精度,取得了较好的识别效果,本研究可为东巴文字的保护工作提供参考和方法支持.     

EMD结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法研究

由于受环境、仪器、人为因素的影响，光谱信号测量中往往存在噪声，会直接影响信号的分析结果。为了获得有效的光谱信号，文章提出一种经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法。该方法首先对加噪信号进行EMD分解，得到各固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMF）后和多相正交矩阵相乘以降低信号的非周期自相关值，再通过f检验找到最佳分割点去除IMF分量的高频成分，乘逆矩阵去除噪声。仿真结果表明，原始信号经过EMD和多相正交矩阵结合处理后变成了复信号，成功实现了信号和噪声的有效分离，为后续光谱信号的处理研究奠定了基础。     

中红外光谱信号去噪方法研究

红外光谱已成为现代许多领域常用的工具。在中红外光谱信号的分析中，由于其包含噪声及各种外界干扰因素，导致信号分析的准确度降低。为减小误差，依次将滑动平均法、小波分析法、傅里叶变换法、SG平滑滤波器法、处理离群值法与HHT法依次运用到人工构造信号及绒柄牛肝菌中红外光谱的实际信号中去噪，通过比较其信噪比及均方根误差，选出较为优质的方法。实验结果表明，HHT法的信噪比为最大、均方根误差为最小，说明去噪效果最好。