组合逻辑中瞬时错误传播的频域分析方法

提出一种新颖的频率分析方法来计算瞬时错误在组合逻辑电路中的传播．通过对输入信号进行傅里叶变换,分析组合逻辑电路的频率特性,并通过频域计算方法得到组合逻辑电路的输出．为了解决组合逻辑电路有时会工作在信号非线性区的问题,提出一种数学模型来精确描述瞬时错误在组合逻辑电路中传播过程．实验结果表明,该方法能保证在93％的平均精确度（和HSPICE相比）前提下,大幅提高评估速度．     

基于傅氏和小波变换的图像频域处理研究

信号和系统的分析方法有两种,即时域分析方法和频域分析方法.人们往往习惯于在时域中理解、分析和处理信号,而对信号在频域中的表示,尤其是在时域和频域中均为二维的图像信号处理,则显得有些力不从心,本文研究了基于傅氏变换和小波变换的图像信号频域处理方法,并对实验过程进行了完整的分析.     

基于软件无线电的ILS通信导航信号分析

仪表着陆系统(ILS)是现代飞机无线电导航系统的重要组成部分。通过分析仪表着陆系统信号组成及特性,介绍了两种基于软件无线电原理的ILS通信导航信号分析方法,即基于时域的ILS信号分析方法和基于频域的ILS信号分析方法。笔者设计了一种加Hanning窗能量重心校正方法,算法简单,计算速度快,信号参数分析精度完全能够满足当前ILS导航设备测试需求。     

非线性控制系统综合的频域逆系统方法研究

提出一种不需已知系统微分方程模型的非线性系统综合方法。首先得到对象非线性传递函数的估计,然后利用非线性补偿算法构造前馈补偿器,使复合系统具有近似线性系统的特性,最后采用常规线性系统反馈控制的方法进行控制。仿真结果表明,所提出的频域逆系统综合方法比一般非线性系统自适应控制方法有效。     

基于时频域交替法的迟滞非线性振动系统的稳态响应分析

连接界面的黏滑、摩擦行为不仅是引起结构刚度和阻尼非线性的主要原因,而且是结构无源阻尼的主要来源.Iwan模型能够较好地复现连接界面的黏滑、摩擦行为.本文采用时频域交替法(Alternating Frequency/Time Domain Method,AFT)研究含Iwan非线性模型的单自由度振子系统的稳态响应.时频域交替法具有频域法求解线性系统响应的高效性和时域法判断非线性力的便捷性特点,采用离散傅里叶变换和傅里叶逆变换,在频域和时域内分别求解系统响应和对应的非线性恢复力,再反复迭代计算系统的稳态响应.将时频域交替法计算结果和中心差分法计算的结果进行对比,并研究激励幅值对系统非线性特征的影响.结果表明,时频域交替法计算的结果与中心差分计算的结果具有较好的一致性,且求解效率较高,计算耗时减少50%;随着激励幅值的增加,系统的能量耗散增加,刚度降低,固有频率降低.     

虚拟舵机频域特性测试系统及实现

针对舵机频域特性测试的要求,基于虚拟仪器技术,采用chirp信号扫频法,设计了一套集数据采集、分析处理与显示回放于一体的虚拟频域特性测试系统。采用插入式采集卡（PC-DAQ）结构硬件平台,以LabVIEW为软件平台,所设计的系统具有测试简便、快速、准确的优点。     

组合逻辑中软误差的评估和改进措施

本文主要目的是对组合逻辑电路中的软误差发生率进行评估,介绍了评估的各个阶段采用的模型,主要包括：电屏蔽模型、锁存窗口屏蔽模型等。使用这些模型和方法可以计算组合逻辑中软误差的发生率。最后简单介绍了组合逻辑电路软误差的改进措施。     

反馈系统中的线性与非线性

系统中状态反馈的引入打破了原有的线性和非线性的界限。本文用初等的分析方法讨论非线性系统按控制(按观测)等价于线性系统的条件。本文的结果表明,适当运用非线性变换和反馈变换(观测变换)能把许多非线性系统化成线性系统来处理。     

基于HHT的多MEMS陀螺信号融合算法研究

基于经验模态分解方法将多MEMS陀螺信号分解为一列本征模态函数和残差函数,并采用希尔伯特变换求取其瞬时频率和瞬时能量.首先,通过本征模态函数与原信号的非线性相关系数分析来实现MEMS陀螺信号噪声的滤波处理;然后,以非线性相关信息熵作为优化指标,通过选取不同本征模态函数的组合进行加权融合,优化结果能有效地提高信号的测量精度;最后,通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于时频分析方法LPFT的语音处理GUI系统

由于语音的非平稳性及时变性,时频分析方法是处理语音信号的重要工具.然而线性短时傅里叶变换的时频聚集性较差,而双线性维格纳变换在处理多分量信号时会受到交叉项的干扰.为了克服以上两种时频分析方法的缺点,利用短时傅里叶变换的扩展形式即局部多项式傅里叶变换LPFT来处理语音信号,建立了基于LPFT的语音处理GUI系统,实现了在时域、频域和时频域对语音的分析和对比.并给出语音处理的例子,验证了LPFT方法与其它方法相比所具有的优势.该系统简明直观,是语音处理的较好的平台.     

经验模态分解频率分辨率的一种改进方法

针对传统的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）中由于信号间的相互作用造成的单个固有模态分量带宽过大的问题,提出使用改进的掩蔽信号并结合增加筛选过程迭代次数的方法来对其进行改进。研究了迭代次数与EMD频率区分能力的关系;提出了一种改进掩蔽信号的方法,采用自适应加权的方式构造掩蔽信号的频率,权值的选择基于分离误差最小化的准则。仿真实验表明,对具有不同幅度比与频率比的信号,提出的改进方法能够有效地提高EMD的频率分辨能力。     

Image masking for crop yield forecasting using AVHRR NDVI time series imagery

One obstacle to successful modeling and prediction of crop yields using remotely sensed imagery is the identification of image masks. Image masking involves restricting an analysis to a subset of a region's pixels rather than using all of the pixels in the scene. Cropland masking, where all sufficiently cropped pixels are included in the mask regardless of crop type, has been shown to generally improve crop yield forecasting ability, but it requires the availability of a land cover map depicting the location of cropland. The authors present an alternative image masking technique, called yield-correlation masking, which can be used for the development and implementation of regional crop yield forecasting models and eliminates the need for a land cover map. The procedure requires an adequate time series of imagery and a corresponding record of the region's crop yields, and involves correlating historical, pixel-level imagery values with historical regional yield values. Imagery used for this study consisted of 1-km, biweekly AVHRR NDVI composites from 1989 to 2000. Using a rigorous evaluation framework involving five performance measures and three typical forecasting opportunities, yield-correlation masking is shown to have comparable performance to cropland masking across eight major U.S. region-crop forecasting scenarios in a 12-year cross-validation study. Our results also suggest that 11 years of time series AVHRR NDVI data may not be enough to estimate reliable linear crop yield models using more than one NDVI-based variable. A robust, but sub-optimal, all-subsets regression modeling procedure is described and used for testing, and historical United States Department of Agriculture crop yield estimates and linear trend estimates are used to gauge model performance.     

SM4算法门限掩码方案设计与实现

侧信道分析已严重威胁到密码算法应用安全,为提高SM4算法抵御侧信道分析的能力,提出一种门限掩码方案。首先,完成对SM4算法S盒的复合域分解;其次,基于二共享设计门限掩码方案,使用随机数将S盒输入进行二共享拆分,通过复合域运算和S盒门限掩码进行电路重构,并基于S盒复用降低硬件开销;最后进行线性层操作后将两个输出结果通过异或完成去掩码操作。对SM4算法门限掩码方案的FPGA实现仿真结果和安全性测试结果表明,本掩码方案能够有效抵抗CPA攻击,实现面积相对较低。     

基于频率掩蔽效应的自适应音频数字水印技术

文章提出了一种基于频率掩蔽效应的自适应音频数字水印算法。嵌入的水印为视觉可辨的二值图像,水印能根据音频信号的频域掩蔽阈值进行自适应调整,水印的提取采用假设检验的方法。实验结果表明所嵌入的水印是不可感知的,该算法对大多数音频信号处理具有很强的鲁棒性,如重采样、MP3压缩和随机裁剪等操作。     

基于听觉感知特性的信号子空间麦克风阵列语音增强算法

针对麦克风阵列信号子空间语音增强算法的不足, 结合人耳的听觉掩蔽效应, 提出了改进的信号子空间算法. 提出了通过置信度判断来确定噪声子空间维度的方法, 在噪声子空间上, 通过条件概率的方法估计出噪声功率谱. 在此基础上, 结合人耳的听觉掩蔽效应给出了线性滤波器的一种合理估计. 实验结果表明所提的方法相对于传统算法, 更有效地抑制了噪声, 在多项语音质量评价指标上都有明显的改进.     

分形理论引导的图像临界差异感知阈值估计

目的 图像的临界差异(just noticeable difference, JND)阈值估计对提升图像压缩比以及信息隐藏效率具有重要意义。亮度适应性和空域掩蔽效应是决定JND阈值大小的两大核心因素。现有的空域掩蔽模型主要考虑对比度掩蔽和纹理掩蔽两方面。然而,当前采用的纹理掩蔽模型不能有效地描述与纹理粗糙度相关的掩蔽效应对图像JND阈值的影响。对此,本文提出一种基于分形理论的JND阈值估计模型。方法 首先,考虑到人眼视觉系统对具有粗糙表面的图像内容变化具有较低的分辨能力,通过经典的分形理论来计算图像局部区域的分形维数,并以此作为对纹理粗糙度的度量,并在此基础上提出一种新的基于纹理粗糙度的纹理掩蔽模型。然后,将提出的纹理掩蔽模型与传统的亮度适应性相结合估计得到初步的JND阈值。最后,考虑到人眼的视觉注意机制,进一步考虑图像内容的视觉显著性,对JND阈值进行感知一致性修正,估计得到最终的JND阈值。结果 选取4种相关方法进行对比,结果表明,在注入相同甚至更多噪声的情况下,相较于对比方法中的最优结果,本文方法的平均VSI(visual saliency-induced index)和平均MO...     

基于随机掩码的AES算法抗DPA攻击硬件实现

该文提出了一种基于随机掩码的抗DPA（Differential Power Analysis）攻击的AES算法硬件实现方案。基于随机掩码的AES算法实现中最为关键之处就是唯一的非线性变换即S盒（SubBytes）的实现,该文将S盒中有限域GF（28）上的求逆转换到GF（24）和GF（22）上进行,有效实现了掩码防护。在该文的实现中,所有的中间结果均被随机掩码,证明了该文中AES算法实现能够抗DPA攻击,基于此掩码方案,给出了AES协处理器体系结构,设计实现128密钥的AES协处理器。在0.18μm工艺下,协处理器面积为0.298mm2 在100MHz频率下,加解密吞吐率达到了1.16Gbps。     

模糊掩模及其与传统掩模的关系

基于集合论方法构建了模糊掩模的数学模型,认为该模型是对传统掩模的一个扩展。与传统掩模主要用以解决空间混杂问题不同,模糊掩模侧重于解决波谱混杂问题。该方法利用波谱分离技术,通过对端元组分波谱丰度的求解,构建遥感图像的模糊子集,达到解决波谱混杂问题的目的。这两种掩模方法相结合,可为遥感图像的预处理提供更好的途径。      

基于多业务场景的大数据脱敏技术研究及其在电力用户隐私信息保护中的应用

数据流转过程中,保证数据安全使用的最有效方法即数据脱敏,通过将数据中的敏感信息标识化处理,确保隐私信息在使用过程中的安全可靠。本文首先对数据脱敏技术进行介绍,包括脱敏概念、脱敏原则和脱敏方法等;之后对电力企业数据特点进行分析,梳理形成用户隐私信息类别;进一步对电力系统中用户隐私信息的实际应用场景进行提取划分;在此基础上,应用不可逆的数据脱敏方法,制定形成数据脱敏规则,并根据数据使用的不同业务环境,提出动/静态大数据脱敏技术方案。该方案紧密结合电力企业实际业务需求,在应用过程中,无论是对现有系统进行改造,或是部署新的设备,都最大限度的保证了投入成本与实际产出间的合理配比,使得数据价值得到充分挖掘的同时,保障用户隐私信息安全。     

Multi-band frequency compression for reducing the effects of spectral masking

Sensorineural hearing loss is associated with widening of auditory filter bandwidths, leading to increased spectral masking and degraded speech perception. Multi-band frequency compression can be used for reducing the effects of spectral masking. In this technique, the speech spectrum is divided into a number of analysis bands and spectral samples in each of these bands are compressed towards the band center by a constant compression factor. Implementation of the scheme with different types of frequency mappings, bandwidths, and segmentation for processing is investigated. Listening tests conducted for assessing the quality and intelligibility of the processed speech gave best results for critical bandwidth based compression using spectral segment mapping and pitch-synchronous processing.