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2.
提出了一种基于数据储存的D W T算法。该算法打破了传统小波变换以整幅图像为研究对象的思路,而是以存放在存储器中的图像数据为研究对象,先将其分成若干块,分别对每一块数据进行D W T之后,再进行水印的嵌入,并在嵌入之前进行图像置乱预处理,以提高安全性和隐蔽性,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,本文算法在保证水印不可见性的同时,对图像的J P E G压缩、噪声、滤波、剪切等处理,均有较好的鲁棒性。 相似文献
3.
在分析了永磁无刷直流电机(BLDC)基本运行原理的基础上,建立了BLDC的数学模型,并在MATLAB7.1环境下搭建了伺服系统的双闭环控制系统仿真模型,实验结果表明,该模型在BLDC伺服系统的控制中性能稳定可靠,有较高的实用价值。 相似文献
4.
在铁合金配料问题的大量传统研究工作中,多数研究工作均与确定性系统相关。在不确定系统中考虑一类新的带有可信性约束的模糊铁合金配料机会约束模型。由于提出的模糊铁合金配料问题常常包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个很少被直接求解的无穷维优化问题。为了求解这个模糊优化问题,通过逼近方法将模糊铁合金配料机会约束问题转化为一个有限维优化问题。设计一个含有逼近方法、神经网络和遗传算法的混合智能算法求解提出的带有可信性约束的铁合金配料机会约束问题。给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。 相似文献
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6.
In lung CT images, the edge of a tumor is frequently fuzzy because of the complex relationship between tumors and tissues, especially in cases that the tumor adheres to the chest and lung in the pathology area. This makes the tumor segmentation more difficult. In order to segment tumors in lung CT images accurately, a method based on support vector machine (SVM) and improved level set model is proposed. Firstly, the image is divided into several block units; then the texture, gray and shape features of each block are extracted to construct eigenvector and then the SVM classifier is trained to detect suspicious lung lesion areas; finally, the suspicious edge is extracted as the initial contour after optimizing lesion areas, and the complete tumor segmentation can be obtained by level set model modified with morphological gradient. Experimental results show that this method can efficiently and fast segment the tumors from complex lung CT images with higher accuracy. 相似文献
7.
为提高wince环境下测控应用程序采集传感器数值的精度,提出了一种基于ARM9硬件平台的、运行于wince环境下的应用程序的液态气体的温度及液位组网测控系统设计方案。首先,原测量过程为PT1000电阻型温度传感器随温度范围变化而改变阻值,通过运放电路转换为电压信号,经A/D转换后得到数字电压值。再次,通过多个温度采样点在软件内部进行多点高次曲线拟合校准,得出温度与电压的关系公式,经过这个公式的得出,数字电压值与传感器的阻值及真实温度有很好的匹配,可以极大消除由运放的非线性特性和电阻精度误差造成的原测量过程测量值误差很大的现象。最后将测量结果存储在wince的数据库文件里并送7寸LCD触摸屏实时显示。组网系统采用标准输出RS485接口,可以供上位机读取记录,多台组网设备可以按单总线碰撞绕避算法通信进行联动及反馈控制。系统经现场测试验证了方案的可靠性和稳定性,系统精度达到1.5%。 相似文献
8.
非平稳及多奇异点的调频料位测量雷达回波中包含虚假回波及噪声,影响料位回波信号检测,导致料位测量精度不高.本文提出了一种基于广义S变换和奇异值分解的料位回波检测与校正方法.首先,将料位变化视作低速运动目标,将料位回波信号与雷达发射信号进行混频解调,并根据回波信号的频率分布特点对广义S变换窗口的变化趋势进行调节.之后对其变换所得到的二维时频系数矩阵利用奇异值分解方法重构系数矩阵,并对其进行广义S逆变换,得到校正后的回波信号.实验结果表明:该方法能够准确检测料位回波信号,在抑制噪声的同时能最大限度保留信号的细节特征,减少虚假回波干扰.料位测量误差不超过4.01%,测量精度可达到0.40%F.S. 相似文献
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