基于局部投影和提升小波的混沌信号降噪

根据信号和噪声的不同特性,提出了一种基于局部投影和提升小波的混沌信号降噪方法。该方法利用提升小波变换得到实际混沌信号的近似系数,对其进行相空间重构,与实际混沌信号的重构相空间进行比较,来选取局部投影的邻域,在局部邻域内进行奇异谱分析,利用代表吸引子的主分量来重构混沌信号。通过对Lorenz模型和月太阳黑子进行仿真分析,证实了提出方法对混沌信号降噪的有效性。     

基于收缩理论的一类非线性系统自适应动态面控制

针对一类不确定非线性参数严反馈系统,提出基于收缩理论的自适应动态面控制方法.动态面控制器设计保证了各子系统关于状态误差部分收缩;对不确定参数构造收缩自适应律,并利用收缩下的奇异摄动分析降阶处理子系统,确保降阶前后状态误差间的偏差及滤波误差有界;通过分层子系统的收缩鲁棒性分析,证明了原闭环系统状态半全局收敛到以期望轨迹为中心的球域内,保证了跟踪误差及自适应估计有界.刚性机械臂系统仿真验证了所提出方法的有效性.     

基于LWT-SVD的鲁棒音频水印算法

为了更好地保护音频作品的所有权,提出了一种基 于LWT-SVD混合域的鲁棒性音频水印算法。借助混沌和置乱为图像水印加密,保证水 印安全性;利用提升小波变换(LWT)和奇异值分解(SVD)的特性,在音频LWTSVD的奇异值中嵌 入式水印信息,保证水印的鲁棒性;此外,借助汉明码纠错进一步提升水印的鲁棒性。仿真 实验结果表明,本算法的水印安全性高、透明性好,对一般音频信号处理鲁棒性强。     

基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测*

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。     

基于多模态深度神经网络的无线传感网络DDoS攻击防御算法

当无线传感网络遭受DDoS攻击时,极有可能导致网络服务中断、资源耗尽或网络性能下降等问题,严重威胁网络的安全性。为此,提出了基于多模态深度神经网络的无线传感网络DDoS攻击防御算法。将无线传感网络信号进行短时阶傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT),对STFT后的信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD),以增强数据信号。将增强后的数据信号输入到多模态深度神经网络模型,并利用卷积层提取多模态特征,通过多模态特征的融合和学习,增强模型区分攻击数据和正常数据的能力。采用EWC算法对模型中的参数进行更新,进一步提高防御效果。仿真结果表明,所提算法的报文到达率在0.94以上,网络传输延时低于0.03 s,误警率稳定在0.6%以内,具有良好的DDoS攻击防御性能。     

基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

该文提出一种基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法。在字典学习阶段基于K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition, K-SVD)算法获得干净语音谱的过完备字典,在稀疏表示阶段基于权重因子调整后的噪声谱和估计的交叉项对逼近残差持续自适应地更新,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)方法对干净语音谱进行稀疏重构。最后结合估计的干净语音谱与带噪语音相位,通过傅里叶逆变换获得重构的干净语音。实验结果表明所提方法在不同噪声和信噪比条件下相比标准的谱减法,稀疏表示语音降噪算法和基于自回归隐马尔可夫模型的降噪方法有更好的降噪效果。     

基于支持向量回归的立体图像客观质量评价模型

立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效评价是目前的研究难点。该文根据图像奇异值有较强稳定性的特点,结合立体图像的主观视觉特性,提出了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的立体图像客观质量评价模型。该模型通过分析立体图像的视觉特性,提取左右图像的奇异值作为立体图像的特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过SVR预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用该文提出的客观评价模型对立体数据测试库进行评价,Pearson线性相关系数值在0.93以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,均方根误差值接近6,异常值比率值为0.00%,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。     

无人直升机连续非奇异终端滑模轨迹跟踪控制设计

针对受多源干扰和执行器故障影响的小型无人直升机复杂轨迹的跟踪问题,提出了一种全回路连续非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方法。首先,将轨迹跟踪问题转化为内外回路的指令跟踪问题;然后,设计高阶滑模观测器对包含故障和干扰影响的集总干扰进行估计;最后,结合干扰估计信息构造复合连续非奇异终端滑模控制器,在保证控制量连续的同时,实现了轨迹跟踪误差的有限时间镇定。仿真结果表明,所提方法在执行器故障和多源干扰影响的情况下,保证了无人直升机对复杂轨迹的高精度跟踪。     

基于奇异值分解的有载调压变压器故障智能检测算法

针对当前有载调压变压器故障检测方法存在故障检测时间长,故障检测精度低以及检测结果误差较大的问题,提出基于奇异值分解的有载调压变压器故障智能检测算法。采用奇异值分解方法,建立Hankel矩阵,对有载调压变压器设备的电流反馈信号进行奇异值分解,去除有载调压变压器设备电流反馈信号中存在的噪声信号。通过局域波分解方法,将去噪后的信号分解为若干个局域波分量。利用尖峰能量法,构建有载调压变压器故障检测模型,检测局域波分量,完成有载调压变压器故障的智能检测。实验结果表明,所提算法的故障检测时间较短,能够有效提高故障检测精度,减小检测结果误差。     

小波域视觉密码零水印算法

目的传统零水印算法需要构造包含图像特征的水印数据,这样构造的水印往往是无意义的。在已有视觉密码鲁棒水印算法基础上,结合零水印思想,提出小波域视觉密码零水印算法。方法零水印不仅仅是由载体图像生成的,而是其与水印信息共同制造的视觉秘密图份。算法产生2幅图份:主图份(图像特征信息)和所有权图份(零水印)。首先,将载体图像通过合理置乱,去除像素相关性;其次,对置乱后的图像做小波变换,再将小波低频子带分块并对各块做奇异值分解,通过比较块特征值与块特征值均值生成过渡矩阵;然后,将生成的过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成主图份;最后,结合主图份和秘密水印信息产生所有权图份,同时将其保存到认证中心。结果针对零水印信息不够直观,在不对载体进行任何改动的情况下,将有意义二值图像作为零水印嵌入到载体图像中去。即使在很强的鲁棒干扰环境中,本文方法仍然比传统的零水印算法表现出色。结论提出了一种可靠的图像版权认证零水印算法。实验结果表明,算法具有良好的安全性,同时对多种图像处理具有很好的鲁棒性。