Schroedinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性

研究了初始处于Schroedinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性。通过数值计算，讨论了光场强度和相干态相位角对体系中的双原子偶极压缩和光场压缩的影响。结果表明：在弱场情况下，不存在偶相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩，但存在奇相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩。在相同的条件下，不存在偶相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩，存在奇相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩。在强场情况下，三种不同的光场分别与纠缠态原子相互作用，两种压缩现象均不存在。     

Schrdinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性

研究了初始处于Schrodinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性。通过数值计算,讨论了光场强度和相干态相位角对体系中的双原子偶极压缩和光场压缩的影响。结果表明:在弱场情况下,不存在偶相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩,但存在奇相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩。在相同的条件下,不存在偶相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩,存在奇相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩。在强场情况下,三种不同的光场分别与纠缠态原子相互作用,两种压缩现象均不存在。     

Schr(o)dinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性

研究了初始处于Schr(o)dinger猫态光场与纠缠态原子相互作用体系的压缩特性.通过数值计算,讨论了光场强度和相干态相位角对体系中的双原子偶极压缩和光场压缩的影响.结果表明:在弱场情况下,不存在偶相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩,但存在奇相干态与纠缠态原子相互作用的光场振幅压缩.在相同的条件下,不存在偶相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩,存在奇相干态和Yurke-Stoler相干态与纠缠态原子相互作用的原子偶极压缩.在强场情况下,三种不同的光场分别与纠缠态原子相互作用,两种压缩现象均不存在.     

纠缠双原子与压缩相干态光场相互作用系统的量子纠缠

利用全量子理论,研究了双原子与压缩相干态光场相互作用系统的量子纠缠特性,分别讨论了相干态振幅参量、光场压缩参量和耦合系数比值对系统场熵和原子相对熵演化的影响.结果表明： 当相干态振幅参量为零或很小时,两原子间纠缠度随时间演化规律和场-原子纠缠度随时间演化规律几乎相反,场-原子间的纠缠削弱了两原子间的纠缠.随着相干态振幅参量增大或光场压缩参量减小,在一定时域内,两原子处于稳定的纠缠态,并且这个时域逐渐变长,同时原子-原子平均纠缠度值增大,而场-原子平均纠缠度值减小.耦合系数比值（原子之间偶极-偶极相互作用）的增大会减弱原子与场之间的作用,使两原子始终处于最大纠缠态.     

一类叠加态光场的压缩和压缩增强

本文研究了由偶，奇相干态分别与真空态构成的叠加态光场的压缩效应。结果表明，在适当条件下，偶，奇相干态与真空态的叠加态场皆可存在二阶压缩和振幅Ｎ次方压缩，偶相干态与真空态的叠加还可使偶相干态原有的二阶压缩效应得到增强。     

一类叠加态光场的压缩和压缩增强

本文研究了由偶、奇相干态分别与真空态构成的叠加态光场的压缩效应．结果表明，在适当条件下，偶、奇相干态与真空态的叠加态场皆可存在二阶压缩和振幅Ｎ次方压缩，偶相干态与真空态的叠加还可使偶相干态原有的二阶压缩效应得到增强．     

奇偶相干态的新的高阶压缩

根据Zhang等人提出的高阶压缩,研究了奇偶相干态的高阶压缩性质,发现偶相干态可存在奇数阶压缩,而奇相干态不存在任何阶压缩。最后讨论了这种高阶压缩效应的独立性。     

关于有限维希尔伯特空间谐振子奇偶相干态的量子统计特性

运用数值计算方法研究了有限维希尔伯特空间谐振子奇偶相干态的非经典特性。研究表明,在有限维情景,奇相干态不出现压缩但出现反聚束效应;偶相干态不仅出现压缩,而且出现反聚束效应。随着维数ｓ减少,奇相干态折振幅分量超伏增大而反聚束效应加强;偶相干态的压缩强度减弱但反聚束效应加强。     

领头项奇偶相干态

奇相干态只呈现反群聚而绝无压缩，偶相干态正好与之相反，只有压缩而无反群聚性。为了从内部窥视下一奇偶相干态的这种独特的非经典性是怎样产生的，我们引入一类新的量子光场态－领头项奇偶相干态。通过对这些量子态的研究，清楚地揭示出随着领头项奇偶相干态中项数的增多，它们的性质是怎样趋于奇偶相干态的。     

与双模压缩真空态作用的运动原子熵压缩

运用量子信息熵理论,研究了双模压缩真空态与运动原子相互作用中,运动原子的信息熵压缩.讨论了运动原子初态处于任意态时,原子运动速度、场模结构和场压缩参量对原子信息熵压缩的影响.结果表明,通过选择原子初态,原子运动速度、场模结构,场压缩因子和场压缩相位角可以分别控制原子信息熵压缩的偶极矩分量值、压缩频率、压缩幅度和压缩方向.选择适当的系统参量,运动原子可呈现长时间的持续熵压缩.原子初态的混合度对运动原子的信息熵压缩几乎没有影响.     

逆云模型在语音音质评估中的应用

介绍了云理论和一种逆向云简约算法;分析了语音信号在相空间分布上的云特点,并根据工程中实际计算情况引入了类超熵概念,有效解决了超熵计算中出现复数的问题;提出了利用逆向云参数进行语音音质评估的方法,经过对大量受扰语音不同文件的统计分析,认为此方法在进行语音音质评价中是切实可行的。     

边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法

为了处理诸如高斯、伽马、极值、瑞利、均匀或贝塔等基本灰度分布情形下的阈值选取难题,本文提出了一种跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法.该方法利用不变的引导边缘图像和变化的约束轮廓图像共同构造出一系列持续变化的一维灰度直方图,并采用香农熵作为熵计算模型,从而得以跨越图像中若干局部区域去计算跨域香农熵,并以最大跨域香农熵对应的阈值作为最终阈值.在40幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,该方法虽然在计算效率方面不优于Masi熵阈值方法、Tsallis熵阈值方法、局部香农熵阈值方法和迭代三类阈值方法,但在分割适应性方面有显著增强,且在误分割率方面有显著下降.     

改进的移动网络数据业务忙时检测算法

传统的移动网络中忙时检测方法多数用统计的方法估计出语音业务的忙时,数据业务引入后,数据业务和语音业务的忙时还存在时间差,仍用统计的方法既浪费时间又估计不准确,利用条件相对熵的原理对原有的忙时检测算法进行改进,改进后的算法可以不受观测次数的限制,计算出条件相对熵的值对EDGE网络数据进行分析,得出忙时,提出算法具有计算速度快、精度高、不受观测次数的限制等优点,能够更好的管理和检测忙时,为网络优化提供依据。     

叠加相干态的Wehrl熵和Shannon熵

本文研究了叠加相干态的Wehrl熵和Shannon熵,并讨论了Shannon熵与广义坐标压缩性的关系。结果表明Wehrl熵和Shannon熵与叠加参数有关系，且叠加参数对Shannon熵的影响较大。     

基于链码分布特征及相关性的轮廓描述与检索

在分析Freeman链码进行边缘描述的基础上,提出采用链码熵来描述链码的统计特征、采用链码空间分布熵来描述链码的空间分布特征、采用链码相关熵来描述链码间的相关性特征,并结合这三种特征进行图像检索。由于该方法在进行图像检索时既考虑了链码的统计特征又包含了其空间分布特征及相关性特征,同时上述三种描述子又具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性,因此取得了比传统方法更好的检索效果,试验结果也证明了该算法的有效性。     

基于熵特征的雷达辐射源信号识别

针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题, 提出一种新的雷达辐射源信号识别方法. 将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量, 用神经网络分类器实现自动分类识别. ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度, NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数. 理论分析和实验结果表明, 熵特征类内聚集性强、类间分离度大, 在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率, 证实了所提出方法的有效性.     

基于距离灰度补偿的改进最大熵红外图像分割

针对红外图像由于目标和背景边界模糊,采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想,提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法,利用距离作为空间信息对灰度进行补偿,改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响;然后提出了一种基于交叉熵约束的最大熵阈值图像分割方法,在交叉熵约束保证类间差异的前提下利用类内均匀性进行图像分割,避免了单一熵方法阈值的局限性.实验结果表明,对小目标复杂背景和复杂目标大背景的红外图像,所提出的方法得到了准确的图像分割结果.     

关于离散随机变量熵的一个上界

本文分析了离散随机变量熵与方差及有关微分熵的某种关系，给出了离散随机变量熵的一个上界，改进了Ｔ．Ｍ．Ｃｏｖｅｒ与Ｊ．Ａ．Ｔｈｏｍａｓ关于离散熵的上界的已有结果［１］，并以图和表的方式举出一些实例加以比较。     

Application of entropy formulas in detection of denial‐of‐service attacks

The paper compares five entropy formulas (Shannon, Tsallis, Rényi, Bhatia‐Singh, and Ubriaco) and their application in the detection of distributed denial‐of‐service (DDoS) attacks. The Shannon formula has been used extensively for this purpose for more than a decade. The use of the Tsallis and Rényi formulas in this context has also been proposed. Bhatia‐Singh entropy is a novel information metric with promising results in initial applications in this area. Ubriaco proposed an entropy function based on the fractional calculus. In this paper, flow size distribution was used as the input for detection. The type of DDoS attack is SYN flood, and simulation was used to obtain the input dataset. The results show that the Rényi and Bhatia‐Singh detectors perform better than the rest. Rényi and Tsallis performed similarly with respect to the true positive rate, but Rényi had a much lower false positive rate. The Bhatia‐Singh detector had the best true positive rate but a higher false positive rate than Rényi. The Ubriaco detector performed similar to the Shannon detector. With respect to detection delay, Tsallis, Ubriaco, and Shannon produced similar results, with a slight advantage associated with the Ubriaco detector, while Rényi and Bhatia‐Singh had a larger detection delay than the former three.     

基于交叉投影熵的车辆目标匹配算法

当前用于复杂交通场景的车辆目标匹配算法主要是基于灰度相关的模板匹配算法,其缺点是受光线变化及噪声干扰影响较大。局部交叉熵算法在匹配精度上有明显提高,但运算量大,难以工程实现。因此,提出将投影变换和局部交叉熵相结合构成特征矢量用于目标匹配,其具有较强的抗光线变化能力,并且在一定的局部遮挡情况下,也具有较好的稳健性,在计算时间上也明显优于局部交叉熵算法。最后,通过实验仿真,验证了算法的有效性。