PD雷达基本信号处理的快速原型设计方法

为了克服传统手动编写代码费时费力且易出错的缺点,本文提出了一种新的基于MATLAB/Simulink/RTW的脉冲多普勒(PD)雷达基本信号处理的快速原型设计方法.利用Simulink快速构建了一个简单PD雷达信号处理系统原型,通过RTW自动生成代码,使用Tornado将由RTW程序创建工具产生的目标文件下载到VxWorks目标CPU中,实现了雷达信号处理从系统设计、算法设计、软件开发、实时性验证各阶段工作的无缝连接,大大缩短了开发周期,提高了系统设计的可靠性,并验证了此方法在雷达信号处理中的可行性.     

一种隐藏机密图像的新方法

提出了应用灰度变换差分替代方式进行图像隐藏的方法。该方法首先对机密图像和掩护图像进行灰度变换，然后利用变换后机密图像的象素灰度差值替代变换后掩护图像中相应的灰度差值，生成与掩护图像相似的用于隐藏机密图像数据的伪装图像。该方法生成的伪装图像具有较好的隐蔽性，有效地减小了传统方法生成的伪装图像与掩护图像的视觉差异。同时从伪装图像中恢复的机密图像保真度较高。仿真结果表明，该方法有效可行，在保证机密图像数据完整的前提下生成了比较逼真的伪装图像，伪装图像和恢复的机密图像均具有较高的峰值信噪比。     

基于机构学和肌肉模型的单视频驱动人脸情感表达仿真

描述一种3维人脸模型的单视频驱动方法。该方法在传统肌肉模型的基础上,根据嘴部运动特性采用机构学原理建立嘴部运动控制模型,通过视频图像序列跟踪得到特征点的运动规律曲线,进而驱动眼部、嘴部及面部其他部分的网格点运动,产生具有真实感的面部表情动作。仿真结果表明,采用此方法可以得到逼真的人脸表情模拟动画。     

智能排样算法分析与展望

简要介绍了排样布局问题的基本内容,阐述问题求解的几种常用智能排样算法,分析并提出了算法的发展方向。     

基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法

由于灰度图像梯度计算方法难以直接推广到彩色图像梯度计算中,提出了一种基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法。该方法在HSV彩色空间内利用空间矢量求导方法计算彩色图像梯度,并结合彩色图像直方图均方误差得到HSV三分量的矢量参数,从而实现基于自适应矢量参数的彩色图像梯度计算方法。该方法解决了传统彩色图像梯度计算方法难以获取图像的细节梯度信息的问题,以及现有的彩色图像梯度计算方法不够稳定,普适性差的问题。实验结果表明,针对多种不同类型的彩色图像,该方法均能得到较好的梯度图像,较传统的方法获得更多的图像细节。     

基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法

基于决策的非对称裁剪中值滤波方法(MDBUTMF)能有效复原被高密度椒盐噪声污染的彩色图像,然而该方法采用固定大小的滤波窗口并利用均值替代中心像素,因此导致算法鲁棒性较低,对部分图像滤波失效.针对该问题,提出了一种基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法,通过增加对单色区域的判断,有效解决了已有算法对单色区域滤波失效的问题,使得新方法具有较高的鲁棒性和实用性;并采用自适应窗口解决了MDBUTMF采用单一3× 3窗口易导致滤波效果差的问题.实验数据表明,与经典的多种矢量以及标量的中值滤波方法相比,提出的裁剪中值滤波方法不仅具有较高的PSNR,而且具有较低的MAE和NCD,在抑制椒盐噪声的同时能有效保护图像的色调和细节.     

基于DDT方法的自适应总体最小二乘算法收敛性分析

针对确定连续时间(DCT)方法在研究最小主元分析(MCA)学习算法时,存在严格限制条件而较难实现的问题,基于确定离散时间(DDT)方法,研究了AMEX MCA学习算法的收敛条件.理论分析表明,只有在算法的学习因子和输入信号的自相关矩阵满足一定条件时,AMEX MCA学习算法才能收敛到系统的总体最小二乘解.最后,仿真结果表明了收敛条件的正确性.     

基于BTSM—LDA的口形动态特征及多流异步音视频语音识别

引入一种基于贝叶斯切线形状模型(BTSM)的口形轮廓特征提取和基于线性判别分析(LDA)的视觉语音动态特征提取方法,该特征充分体现了口形特征变化的动态性,消除了直接口形轮廓几何特征的冗余.同时采用一种新颖的多流异步动态贝叶斯网络(MS-ADBN)模型来实现音视频的连续语音识别,该模型在词节点级别体现了音视频流的同步异步性.识别实验结果表明:采用LDA视觉语音动态特征的系统性能明显优于静态的口形轮廓几何特征,在语音信噪比为0～30 dB的测试环境下,融合LDA视觉特征的MS-ADBN模型比多流异步HMM的平均识别率提高4.92%,说明MS-ADBN模型更好地表达了音视频流之间的异步关系.     

基于内分泌激素调节机制的量子进化算法

针对传统量子进化算法用于搜索某些适应度函数时稳定性和精确性差的问题,在计算量子旋转角时引入内分泌激素调节规律,使得量子旋转角根据种群进化代数及个体适应度值自适应调整,提出了一种基于内分泌激素调节机制的量子进化算法.并用于Schaffer函数寻优和三维人脑图像分割.仿真实验结果表明,该算法不仅保留了传统量子进化算法收敛速...