一种不确定数据流子空间聚类算法

提出了基于滑动窗口的不确定数据流子空间聚类算法USSC,它应用采样时加权值的方法来选择初始化聚类中心点,采用滑动窗口SW缓存一段时间的元组作为聚类对象,并提出一种新的离群点处理机制来排除离群点Opo为适应不确定数据流元组不确定特性,该算法使用基于隶属度的非分割聚类方法来确定一个元组只能划分到一个簇中.试验结果表明,USSC算法与同类型的算法相比有较好的聚类效果和较快的聚类速度,而且其自身拥有很强的可伸缩性.     

一种新的gyrator变换的快速算法

为了研究gyrator变换在光学信息处理中的应用,提出了一种采用两次快速傅里叶变换实现快速计算gyrator变换的新算法.在量纲归一化条件下,研究了gyrator变换离散化过程,获得了空域、傅里叶变换域和gyrator变换域的采样间隔,形成了一种能避免尺度变换的算法.采用该算法进行了数值模拟实验,实验结果与相关文献中报道的计算结果一致.结果表明,该算法可以应用于gyrator变换的研究中.     

一种基亏整数变换的数据隐藏新算法

基于Harr小波变换（整数变换），提出了一种新型的差值扩展数据隐藏算法，传统的Tian算法遇到的问题是二重嵌入中用于变换的差值大幅减少，嵌入容量受到了很大制约，并且在固定的嵌入容量下Tian算法不得不选取较大的差值进行扩展，对图像质量造成较大破坏。所以提出了一种双重差值扩展算法（DDE算法），在二次嵌入过程中使用与第一次嵌入不同的差值选取办法，从而避免了二次嵌入时差值被破坏的缺陷，使得可供嵌入的差值（特别是较小差值）大大增加。与传统的Tian算法相比，该算法在相同的负载条件下显著提高图像质量。     

大光斑LiDAR全波形数据小波变换的高斯递进分解

高斯分解是波形激光雷达数据预处理的常用方法,但在应用于大光斑全波形激光雷达数据中的叠加波时却难以发挥作用,为此提出一种基于小波变换的高斯递进波形分解方法.首先,利用小波变换多尺度分析特性检测出目标地物并准确估算组分特征参数,进而建立高斯模型优化特征参数;然后通过拟合精度指标,判断是否需要添加新组分进行逐级递进分解,确定最终模型及其组分构成,最终实现全波形激光雷达数据的波形分解.为了验证算法的有效性,分别对实验数据使用本文算法和常用的基于拐点匹配的高斯分解法进行分析,结果表明,本文算法提取的目标数几乎是拐点匹配算法的2倍,可以有效地从叠加波中检测出目标组分,且拟合精度高于98%.     

利用高斯混合模型实现概率密度函数逼近

针对图像的概率分布密度函数的不确定,利用有限高斯混合模型逼近图像的概率分布密度函数。理论上证明了有限高斯混合模型可以以任意精度正逼近实数上的非负黎曼可积函数,特别可以逼近任意的概率分布密度函数。实例表明有限高斯混合模型逼近已知分布密度函数或未知分布密度函数时,具有逼近精度高等优点,为函数逼近提供了理论和技术支持。     

抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法

在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部核矩阵都被使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。理论分析和实验结果表明,改进算法保持与经典算法相近聚类精度,提高了聚类效率,验证了改进算法的有效性。     

基于Mean Shift算法提取彩色图像有意义区域

提取彩色图像有意义区域是目标检测和模式识别的基础。文中基于Mean Shift算法,选择合适的空间窗和色彩窗,将彩色图像聚成不同的类别,然后通过特征提取的方法将各个类别分开,最终提取出有意义区域。实验结果表明：该算法能有效地制噪声,很好地分割出感兴趣区域;与经典的Kmeans算法相比,该算法速度得到了较大的提高,分割的结果也更有意义。     

基于特征加权FDCT和模糊最小二乘支持向量机的虹膜识别算法

为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法.利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量,然后根据不同子带特征的分类能力不同,对各子带特征的离散度进行加权,为分类能力较强的特征向量赋予较大权值,构成虹膜图像的特征向量.利用最优二叉树多类模糊最小二乘支持向量机分类器进行分类与识别.仿真实验结果表明,该算法具有较高的识别性能,具有可行性.     

基于多尺度变换的电磁感应加热快速算法

为了解决电磁感应加热仿真中因目标体积太大或者太小、时间长而难以仿真的问题,介绍了一种对空间和时间进行多尺度变换的快速计算方法。通过有限元方法仿真计算和对比验证,尺度变换后所得结果与变换之前吻合良好,能够减少大物体建模仿真的运算数据量。当时间尺度分别缩小10倍和100倍时,计算所需的时间分别减少了81.7%和91.8%。     

基于Contourlet变换的稳健性图像水印算法

提出了基于Contourlet变换的数字图像水印算法。与小波变换不同的是,Contourlet变换采用类似于线段(contoursegment)的基得到一种多分辨、局部化、方向性的图像表示。水印信号通过基于内容的乘性方案加载到Contourlet变换系数。在采用零均值广义高斯分布拟合Contourlet变换系数的基础上,提出采用极大似然估计实现水印的盲检测。依据Neyman-Pearson准则,在给定虚警率的情况下对判决准则进行了优化。实验结果表明在保证水印隐蔽性的前提下,水印对常见的信号处理手段以及几何变换具有很好的稳健性。     

基于模糊C均值的数据流入侵检测算法

针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。     

基于信息汇聚平台的快数据应用设计与实现

用户行为信息中蕴含着巨大的价值,如何采集并加工用户行为信息,使之成为新的业务增长点,是运营商面临的重要课题.通过对信息汇聚、采集、加工等关键技术的研究,给出了基于信息汇聚平台的快数据应用的实现方案,能够通过用户开关机、位置变化、语音通话等行为触发用户关怀、企业名片、信息推送等业务,该方案已经广泛用于电信运营商的新兴业务领域,取得了显著的经济效益.     

Combining triangle Gaussian integration and modified NUFFT for evaluating two-dimensional Fourier transform integrals

The regular fast Fourier transform (FFT) requires a uniform Cartesian orthogonal grid which has considerable stair-casing errors when dealing with the function having an arbitrary shape boundary. The recently proposed two-dimensional discontinuous fast Fourier transform (2D-DFFT) can overcome this problem by using triangle mesh discretization and Gaussian numerical integration. However, the interpolation is used for the function data in the original 2D-DFFT, which reduces the accuracy performance especially for the case of oscillating functions. This work presents a useful modification of the original 2D-DFFT by removing the requirement of function interpolation to obtain significant accuracy improvement. In addition, the modified 2D nonuniform fast Fourier transform (NUFFT) with real-valued least-square interpolation coefficients are developed to speed up the computation of numerical Fourier transform over the triangle mesh. Numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness and advantages of the proposed algorithms.     

基于PCI9054的数据转换模块设计

为了实现把软件仿真的数据通过PCI总线DMA传输、处理后转换成高速视频串行数据流(LVDS数据流),设计出了基于PCI9054的数据转换模块.通过介绍PCI总线接口协议芯片PCI9054的性能、特点,分析了windows的WDM驱动程序的特点,在软硬件设计中采用把数据缓存嚣设置为两组SRAM的结构,两组SRAM交替进行...     

基于GRD-Hough变换的多高斯源盲分离算法

盲源分离有一个重要假设:源信号最多只含一个高斯信号。否则,基于统计量的盲分离算法性能会恶化。本文从广义矩形分布出发,通过把时域中的一维信号映射到二维的时-频表示来提供信号的频谱内容随时间变化的信息,并对时频谱进行Hough变换处理,利用不同高斯源的时频分布差异性,避开统计量提出了一种能分离多个高斯源的盲分离算法,扩展了盲源分离的应用领域。     

Adaptive reversible data hiding scheme based on integer transform

In this paper, we present a new reversible data hiding algorithm based on integer transform and adaptive embedding. According to the image block type determined by the pre-estimated distortion, the parameter in integer transform is adaptively selected in different blocks. This allows embedding more data bits into smooth blocks while avoiding large distortion generated by noisy ones, and thus enables very high capacity with good image quality. For instance, by the proposed method, we can embed as high as 2.17 bits per pixel into Lena image with a reasonable PSNR of 20.71 dB. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms some state-of-the-art algorithms, especially for high capacity case.     

基于小波变换的光时域反射仪数据去噪分析

光时域反射仪是一种测量光纤衰减特性的仪器,但其所采集的光纤后向散射数据有很大的噪声,不利于光纤事件的分析。小波变换具有良好的时频域特性,采用小波变换对采集数据实现去噪处理,得到了良好的效果。     

（英）基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法

为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法（如NSCT和NSST）运算速度快得多。     

基于核主元分析法的组合核函数改进算法

提出了一种新型的组合核函数应用于构建支持向量机当中.这种组合核函数将高斯核函数与多项式核函数各自的特点融合在一起,构建了一种兼具内推和外推性能的核函数.经实验验证,将这一核函数应用在核主元分析法中,可以有效地提高识别精确度和效率.     

基于多层小波变换的压缩感知图像快速复原算法研究

为了能够有效地改善低码率压缩图像的主客观质量,减少图像复原所需观测数据量,节约存储空间和计算量,提出了一种基于多层小波变换的压缩感知图像快速复原算法。该算法将压缩感知理论中的信号重构方法运用于图像复原领域,建立基于压缩感知的图像复原模型,通过少量低维投影空间的测量值并根据信号稀疏表示的先验知识对信号进行精确或高概率的复原。通过Matlab进行实验仿真,结果表明,该算法与传统的图像复原算法相比,通过相同的观测数据量可以获得更高的PSNR,复原效率也得到了提高。