"数字信号处理"中分段卷积的教学探讨

本文对"数字信号处理"课程中难以理解的分段卷积进行解析,并对使用中常见问题进行解答.重叠相加法和重叠保留法是分段卷积的两种易混淆方法,通过举例法、质疑法和实践法等多种教学方法对它们进行分析比较,说明它们的用法,加深概念的理解,以达到学以致用的目的.     

基于H.264的流媒体服务器的设计和实现

H.264具有比较高的编码效率和良好的网络适应性,非常适合于流媒体应用。本文设计并实现了支持H.264格式文件（包括RTP格式和Annex B格式）实时传输的流媒体服务器,此服务器实现了RTSP/RTP/RTCP协议,实验测试表明,系统运行正常,可以满足视频点播的要求。     

基于Log-WT的人脸图像超分辨率重建

目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法--对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法.该方法首先利用Log-WT变换提取低分辨率图像与光照无关的内在特性,然后借助流形学习的思想建模高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系,并对其加入人脸图像的"专用"先验约束,从而同时实现了超分辨率重建和图像增强.仿真结果表明该算法有效克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高图像分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果,将该方法应用于人脸识别,有效提高了识别率.     

一种基于ICA的图像水印方法

本文提出了一种结合离散小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的图像数字水印方法。该方法把原始图像进行二维小波分解，保留其高频细节信息，然后对小波逼近子图进行离散余弦变换并嵌入水印。水印的检测使用了ICA方法。实验结果表明该水印方案很好的实现了水印的鲁棒性与不可见性的统一，对各种攻击具有很好的鲁棒性。同时由于ICA方法的引入，较好的改善了水印的检测效果。     

用递归预测误差（RPE）算法估计谐波信号的基频

本文基于递归预测误差原理，研究了用来估计谐波中基波频率的方法，并由此设计了一种具有任意窄带性能和希望形状的均匀切口的自适应陷波滤波器。由于算法非线性部分只涉及基波频率一个参数，使算法很易用于具有高次谐波的过程。而且由于利用了可变极点半径和忘却因子（ｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｆａｃｔｏｒ）因而算法对谐波频率的敏感性强，收敛速度快，并能跟踪频率时变的信号。仿真结果表明，本文研究的算法具有收敛速度快，精度高，运算量小等优点。     

采用几何复杂度的室外场景图像分割和深度生成

本文提出一种采用几何复杂度的室外场景图像几何分割和深度生成算法。该算法首先通过图像中主要线段的角度统计分布将室外场景图像的几何结构规划为四种类型;然后,利用meanshift分割算法将输入图像分割成若干小区域,依据该图像的场景几何结构将这些小的区域逐步融合成为三个大的区域,每个区域具有一致的深度分布特点,由此实现输入图像的几何分割;最后,根据几何类型定义标准的深度图,结合输入图像的几何分割结果获得图像的深度图。实验结果表明可以通过简单的线段角度统计分布实现图像的几何分割,并进一步获得图像的深度图,与已有算法相比,提出的算法可以更好地保持深度图细节,更接近场景的真实的深度信息。      

浅谈渗灌对土壤的作用

水、土是自然环境及农业生产上的基本资源。有效地利用这些资源至关重要。水、土相互配合开发利用更能发挥其效用,通过几年来的渗灌试验观测分析,确认渗灌是科学用水的好方法,除具有省水、节能、省工、省地、增产等作用外,渗灌对土壤具有独特的效用,现简述如下。     

一种新的基于极大似然估计的系统辨识方法

进化计算是一种基于自然选择和自然变异机制的并行随机优化算法。由于递推极大似然估计法难以实现性能指标函数的全局寻优，所以本文提出了将改进的进化计算用于系统参数辨识的方法。计算机仿真结果表明，该算法能够实现似然函数的全局寻优。     

基于矢量量化的模糊参数辨识及分辨率增强方法

在实际的图像复原中通常需要预先估计模糊函数。该文将Nakagaki等人提出的基于矢量量化的模糊参数辨识算法进行改进，利用Sobel算子形成特征矢量，避免了LOG滤波器参数的选择，增强了算法对辨识不同类型图像的模糊函数的鲁棒性，并利用DCT对特征矢量降维，减小了计算量。同时将其应用于超分辨率图像复原中，辨识出多幅低分辨率图像的模糊函数，然后融合具有不同模糊函数和信噪比的低分辨率图像，实现了盲超分辨率图像复原。仿真结果表明了改进算法的有效性和可行性。