混沌光学系统之前向神经网络系统辨识研究

本文以布拉格声光双稳混沌系统之系统辨识为例，研究了利用前向神经网络对混泡光学系统进行系统辨识的可能性，其计算机仿真实验结果表明，由BP算法支持的三层前向神经网络，在一定的精度范围内，确是一良好的混沌光学系统辨识器，因而可用来处理混沌光学时间序列以进行混沌光学系统的动力学重构。     

基于噪声抽取的信息隐藏方法研究

信息隐藏技术是在只具平凡意义的载体中隐藏需要进行保密通信的敏感信息,只要人类感觉系统无法察觉由此所引起的载体变化,则此通信中对外表现的只是载体的属性,除了通信双方之外的任何第三方并不知道在此平凡载体通信过程中存在着隐蔽信道,由此以减少敏感信息在信道传输过程中受到攻击的可能性,因此本文认为若将信息隐藏与加密技术结合使用则可以较为完善地解决高强度的保密通信问题.文中利用所提出的基于噪声抽取信息隐藏方法实现了上述方案,算法设计过程中主要考虑了图像质量、全比特恢复能力、保密性、反检测能力等方面的因素,最后给出了实验结果和反检测分析.     

混沌光学系统之快速神经网络自适应控制研究

提出一种用于光动力学系统控制之快速神经网络自适应控制技术。该技术以一前向神经网络作为光动力学系统之系统辨识器,由其与光动力学系统之输出差值对系统控制参数进行调整以达到控制目的,由于神经网络系统辨识器在混沌加速BP算法的支持下可从光动力学系统输出时间序列进行快速动力学模型重构,因而此控制技术特别适用于对未知动力学表述的光动力学系统进行快速控制。文中成功地将此神经网络自适应控制技术应用于布喇格声光混沌系统进行的快速控制仿真实验中     

混沌光学系统自适应控制研究

本文提出一种用于混沌光学系统控制自适应控制技术。此自适应控制技术以受控混沌光学系统与其动力学模型的输出差值作为反馈控制函数的宗量。由反馈控制函数的输出对混沌光学的系统控制参数进行调整以达到控制目的。由于该技术可消除外界因素导致的系统控制参数漂移现象对系统运转的影响，故特别适合于需要混沌光学系统运转稳定在某一具体动力学状态情形下的控制。本文将此技术应用于控制布拉格声光双稳系统的计算机仿真实验中，成功     

日盲紫外图像的降噪

紫外成像技术已广泛应用于各个领域,但紫外图像中的噪声严重影响了图像的质量。分析了日盲紫外图像的噪声特点,采用多帧平均方法和时域递归滤波算法对日盲紫外图像的噪声进行了处理。仿真实验表明:这两种算法均可用于紫外图像的降噪处理,提高了图像的信噪比,特别是时域递归滤波算法。     

DSP混沌随机信号发生器构造算法研究

提出了用于产生混沌随机序列的ＤＳＰ（数字信号处理）混沌随机信号发生器构造算法。在吸收子转换技术的支持睛，由该算法实现的混沌随机信号发生器避免伪及输出失谐的影响，因而其输出的混 理可用于计算机网络保密通信。     

基于FPGA+ARM的数据采集系统设计

设计了基于FPGA与ARM芯片的数据采集系统,FPGA负责控制A/D转换器,保证了采样精度与处理速度,ARM负责逻辑控制及与上位机交互的实现,并将采集到的数据通过USB高速上传至主机进行实时处理。对模拟数据采集的测试结果达到了较高的采样精度和速度,验证了整个系统的高速性和可行性。     

基于可Markov分割混沌系统的图像加密算法

为了设计复杂度高、安全性好而计算代价小的图像密码算法,该文从一类新的具有Markov分割性质的混沌系统出发构造了此算法。首先,通过控制此混沌系统的参数并配合时空混沌系统设计了一个密钥流发生器;然后,利用真随机数发生器产生的随机数来扰动系统的初始密钥,以动态生成图像的置换矩阵和加密密钥流;最后,通过利用不同群中的加法混合运算构造扩散函数以增加破译复杂度,以两轮迭代完成了图像加密过程。实验结果表明,此混沌系统产生的密钥流序列有比较好的统计特征,该算法可以破坏原始图像的特征,使得密文图像难以辨识。进一步分析可知,该算法可以很好地抵抗差分分析等其它已知攻击,效率高于一些基于超混沌系统设计的密码算法。此外,此算法计算简单,安全性高,易于实现,具有良好的应用前景。     

基于复合混沌映射的神经网络模型

在具有单一映射特征神经网络(CGNN)的基础上,提出了两种具有复合混沌映射关系的神经网络。一种为串联结构,一种为并联结构,并且对两种结构进行了分析和讨论。