基于超混沌系统和密文交错扩散的图像加密新算法

该文提出一种基于超混沌系统优化序列并结合密文交错扩散的并行图像加密策略。首先,对超混沌序列进行改造使得改进序列更适合图像加密;然后,利用改进的混沌序列产生与明文相关的最终密钥序列,使得算法对明文敏感。图像被分成两个子块,以并行方式对子块进行两轮像素加密,并引入密文交错扩散技术。对密钥空间和执行效率、像素分布特性、相关系数、抗差分攻击能力以及密钥敏感性进行了测试和分析,证明了方案的安全性和执行效率。结果表明,该算法安全高效,在图像保密通信中具有较大的应用潜力。     

环境工程专业学生实践能力培养研究

环境工程专业作为一门工程性和应用性很强的学科,它要求本专业的学生应具有一定的实践操作能力,工程设计和管理能力。因此在环境工程专业教学中需加强对学生工程实践能力,创新能力的培养,以适应不断发展壮大的环保产业对高素质人才的需求。文章对环境工程专业实践教学体系的构建进行了研究和探讨,以便促进教学工作,提高教学质量。     

南宁市典型工业区土壤重金属污染状况研究

以长期受南宁市典型工业区排放重金属污染的区域内土壤为对象,研究工业区周围环境的重金属污染状况,对各采样点土壤的重金属元素Hg、Cr、Pb、Cd的含量进行了测定。算出了各样点土壤重金属污染的超标率和超标倍数,并采用单项污染指数法和综合污染指数来评价土壤污染程度,对南宁市工业区的土壤重金属污染状况,提出了相应的防治措施与对策。     

活塞喷油冷却的稳态数值模拟

本文利用CFD软件Fluent对活塞的喷油强制冷却进行了三维数值计算,模拟了活塞处于不同位置时,冷却机油在内冷油腔和活塞顶内壁空腔内的流动与分布,得到了不同位置时冷却机油在内冷油腔内的体积分数和质量流量。模拟结果为活塞冷却油腔的优化设计提供了依据。     

内燃机瞬时转速的测量误差分析

从理论与实际测量两方面分析了内燃机的飞轮瞬时转速的测量误差。结果表明,角度误差是测量飞轮瞬时转速的主要误差来源,从而为提高内燃机飞轮瞬时转速的测量精度提供参考。     

基于分形变换对比度因子的图像数字水印新算法

分形变换的独特原理使得必须研究针对其特点的水印算法,通过对图像分形变换压缩过程中有关参数的分析和试验,选择变换过程中值域块和其最佳匹配块之间映射关系的对比度因子参数进行调制实现水印的嵌入和提取,该算法能够在低计算复杂度下嵌入较大的水印容量而不会对图像质量产生可感知的影响,提取算法避免了水印信息不同步造成的信息丢失问题,提高了水印检测的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。     

改进压缩感知算法的WSN数据恢复方法

针对WSN数据恢复成本比例较高的问题,提出一种利用改进压缩感知算法和单位圆盘图模型的WSN数据恢复方法。利用改进压缩感知算法恢复部分丢失数据的节点;将这些已恢复的节点数据当作已知,联合原有的正常节点,基于不同的网络拓扑,使用数据骡子进行剩余丢失数据的恢复;在改进压缩感知算法的支撑下,通过二次规划实现数据重构,采用一组具有先进移动能力的移动传感器来访问失效传感器的邻居节点,重新获取丢失数据。利用NS2仿真软件进行实验,仿真结果表明,相比其它几种较新算法,提出算法完成数据恢复所用成本更低。     

一种新颖的图像水印嵌入方法

An novel embedding method for image watermark based on wavelet transform is proposed. With this method ,the value of each pels is modified directly,so that a bit of watermark information is embedded in every pel-s. Before emeded,the original image is decomposed by wavelet transform,and then,a correlation mask for every imagepels is confirmed by the characteristic and tree structure ralation of the wavelet coefficients. At last, the modified val-ue of every pels is controlled by its corresponding mask for watermark information embedded. The experimental re-sults show that the embedded digital watermarks with this proposed method are invisible and robust enough againstthe commonly used image processing techniques.     

叠加去噪自动编码器结合深度神经网络的心电图信号分类方法

针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于叠加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的叠加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习。基于深度神经网络对信号进行分类,同时利用监督式自主学习微调方法对神经网络权重进行适时调整,从而保证信号分类的精度和质量。利用三个机构的经典数据库对该方法进行实验研究,并与目前两种最新的方法进行对比。实验结果证明,该方法在专家标记样本较少的情况下,仍能明显提高心电图数据分类的准确率,同时加快训练时的收敛速度。